Verbesserung der Erstellung von Finanzberichten mit Sprachmodellen

Finanzberichte mit fortschrittlichen Sprachmodellen zu erstellen, kann echt herausfordernd sein. Diese Modelle haben oft Schwierigkeiten mit klarer Sprache und können falsche Informationen generieren, die Halluzinationen genannt werden. In diesem Papier wird ein neuer Ansatz vorgestellt, der bestehende Finanzberichte mit speziellen Anweisungen kombiniert, um genauere Berichte einfacher zu erstellen. Unser Ziel ist es, die Qualität des generierten Textes zu verbessern und gleichzeitig die Fehler auf ein Minimum zu reduzieren.

#Hintergrund

Grosse Sprachmodelle (LLMs) wie GPT-3 haben riesige Fortschritte gemacht, um finanzielle Aufgaben zu automatisieren. Sie können Finanzberichte analysieren, personalisierte Berichte erstellen und Risiken managen. Zu den bemerkenswerten Beispielen gehören Modelle, die speziell für den Finanzsektor entwickelt wurden, wie BloombergGPT und FinancialGPT. Diese Modelle sind dafür gemacht, verschiedene Finanzformate zu interpretieren und bieten wichtige Einblicke für Entscheidungen.

Aber das Training dieser Modelle für den Finanzbereich kann ganz schön knifflig sein. Hochwertige Trainingsdaten und starke Hardware sind unerlässlich, und viele bestehende Lösungen verlassen sich auf Online-Recherchen kombiniert mit einer strukturierten Datenrepräsentation. Diese Kombination hilft dabei, sicherzustellen, dass die generierten Antworten relevant und aktuell bleiben.

#Wissensgraphen und ihre Rolle

Wissensgraphen sind Werkzeuge, die verwendet werden, um Informationen strukturiert zu organisieren. Sie bestehen aus Knoten, die Entitäten wie Unternehmen oder Personen repräsentieren, und Kanten, die Beziehungen zwischen ihnen zeigen, zum Beispiel Veränderungen von Aktienkursen. Durch die Verwendung von Wissensgraphen können Modelle genaue Informationen aus Online-Quellen abrufen und in einem klareren Format präsentieren.

Obwohl die Einbeziehung dieser Wissensgraphen Vorteile hat, funktionieren sie nicht immer effektiv für die Erstellung von Finanzberichten. Dieses Papier untersucht, wie man Berichte generieren kann, die den spezifischen Schreibstil von Finanzdokumenten widerspiegeln, indem Eingabedaten in strukturierte Eingabeaufforderungen umgewandelt werden, die bessere Ergebnisse erzielen.

#Vorgeschlagener Zwei-Stufen-Ansatz

Um die Herausforderungen bei der Erstellung genauer Finanzberichte anzugehen, stellen wir einen zweistufigen Feinabstimmungsprozess vor. Die erste Stufe umfasst die Verfeinerung des Modells mit öffentlichen Finanzdokumenten, die in strukturierte Eingabeaufforderungen umgewandelt werden. In der zweiten Stufe passen wir das Modell weiter an, indem wir kuratierte Eingabeaufforderungen nutzen, die durch klare Anweisungen geleitet werden, um Fehler zu reduzieren und den Schreibstil zu verbessern. Dieser duale Ansatz führt zu Berichten mit weniger Fehlern und verbesserter Klarheit.

#Verbesserung der Berichtsqualität

Unsere Methode fokussiert sich auf die Wichtigkeit eines konsistenten finanziellen Schreibstils. Wir legen Wert auf die Erstellung von komplexen Sätzen und die Fähigkeit, komplexe Informationen klar zu vermitteln. Das Ziel ist es, sicherzustellen, dass jeder Bericht nicht nur genaue Informationen liefert, sondern dies auch auf eine leicht verständliche Art und Weise tut.

#Experimentierung und Ergebnisse

Um unseren Ansatz zu testen, generieren wir Finanzberichte basierend auf Beispieldaten. Wir vergleichen die Leistung unseres zweistufig feinabgestimmten Modells mit untrainierten und einstufig trainierten Modellen. Die Bewertung misst, wie effektiv die Modelle Fragen beantworten und wie viele Fehler sie machen.

In unseren Ergebnissen zeigt das zweistufige Modell konstant bessere Berichte. Es zeigt eine verbesserte Verständlichkeit und verwendet weniger Worte, um die gleiche Tiefe an Informationen zu vermitteln. Dadurch entstehen Berichte, die nicht nur faktisch korrekt sind, sondern auch kohärent und relevant für den Finanzbereich.

#Umgang mit Halluzinationen

Eine der grossen Herausforderungen bei jedem Sprachmodell sind Halluzinationen, wenn das Modell falsche oder irreführende Informationen generiert. Wir konzentrieren uns darauf, zwischen Kreativität, die eine notwendige Eigenschaft ist, um einzigartige und informative Texte zu erzeugen, und Halluzinationen, die Fehler sind, die vermieden werden sollten, zu unterscheiden.

Durch unseren Feinabstimmungsansatz bewerten wir den generierten Text, um zu identifizieren, welche Teile zuverlässige Informationen enthalten und welche möglicherweise irreführend sind. Wir verfolgen Kennzahlen, um sicherzustellen, dass während Kreativität gefördert wird, die Generierung falscher Informationen minimiert wird.

#Zukünftige Richtungen

Mit Blick auf die Zukunft sind kontinuierliche Verbesserungen notwendig, um die Qualität der generierten Finanzberichte zu erhöhen. Unsere zukünftige Arbeit wird sich darauf konzentrieren, Halluzinationen weiter zu reduzieren und gleichzeitig Kreativität im Schreiben zu fördern. Wir werden überwachen, wie verschiedene Teile des Sprachmodells zu seiner Leistung beitragen, und es lehren, klare, genaue Berichte konsistent zu generieren.

#Fazit

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die Erstellung hochwertiger Finanzberichte mit fortschrittlichen Sprachmodellen herausfordernd, aber erreichbar ist. Unser zweistufiger Feinabstimmungsansatz führt zu einer verbesserten Textqualität und reduzierten Fehlern. Indem wir uns auf die spezifische Sprache im Finanzbereich konzentrieren, stellen wir sicher, dass unsere Modelle kohärente und glaubwürdige Berichte erstellen, die den Anforderungen von Finanzprofis gerecht werden. Fortlaufende Bemühungen zur Kontrolle von Halluzinationen und zur Förderung von Kreativität werden die Effektivität dieser Werkzeuge verbessern und wertvolle Einblicke und Unterstützung im Finanzsektor bieten.