Verbesserung von Finanz-Sprachmodellen mit qualitativ hochwertigen Daten

In letzter Zeit sind grosse Sprachmodelle (LLMs) zu beliebten Werkzeugen in verschiedenen Bereichen geworden. Diese Modelle können Texte wie Menschen verarbeiten und generieren, was sie für viele Aufgaben nützlich macht. Ein Bereich, in dem sie einen grossen Unterschied machen können, ist die Finanzen. Um in diesem Bereich richtig gut abzuschneiden, brauchen diese Modelle jedoch hochwertige Daten, von denen sie lernen können. In diesem Artikel geht es um einen Ansatz zur Erstellung eines starken Datensatzes von Finanzanweisungen, um die Leistung von Sprachmodellen bei finanziellen Aufgaben zu verbessern.

#Der Bedarf an qualitativ hochwertigen Daten im Finanzwesen

Wenn wir von finanziellen Aufgaben sprechen, meinen wir alles, was mit Geld, Aktien, Investitionen und anderen Finanzdienstleistungen zu tun hat. Wenn diese Sprachmodelle falsche oder irrelevante Antworten im Finanzbereich geben, kann das zu erheblichen Problemen führen, wie z.B. schlechten Investitionsentscheidungen. Deshalb ist es entscheidend, ihnen hochwertige Anweisungsdaten zu geben, die spezifisch für den Finanzbereich sind.

Früher haben einige Forscher versucht, Anweisungsdaten für LLMs mit verschiedenen Strategien zu entwickeln. Leider war die generierte Daten, auch wenn sie mit fortschrittlichen Modellen wie GPT-4 erstellt wurde, nicht wirklich geeignet für finanzbezogene Aufgaben. Diese Lücke hat die Entwicklung eines besseren Ansatzes zur Datensammlung speziell für finanzielle Anwendungen angeregt.

#Ein innovativer Prozess zur Datenerstellung

Dieser Artikel beschreibt einen strukturierten Prozess zur Sammlung hochwertiger Daten, die auf Finanzfragen zugeschnitten sind. Die wichtigsten Schritte in diesem Prozess sind:

1. Auswahl einer zuverlässigen Quelle: Der Prozess beginnt mit der Auswahl einer vertrauenswürdigen Informationsquelle, die entscheidend für die Beschaffung genauer Daten ist. Für Finanzen haben wir Brokerage-Forschungsberichte ausgewählt. Diese Berichte werden von Finanzexperten verfasst und enthalten wertvolle Einblicke zu verschiedenen finanziellen Themen.

2. Simulieren von Gesprächen: Sobald wir die Berichte haben, verwenden wir ein Sprachmodell, um ein simuliertes Gespräch zwischen einem Finanzexperten und einem Investor zu erstellen. Das Modell generiert Fragen, die ein Investor basierend auf den Informationen in den Berichten stellen könnte, und gibt dann Antworten aus der Perspektive des Experten.

3. Expertenprüfung: Nach der Simulation der Dialoge sammeln wir die generierten Fragen. Eine Gruppe von Finanzexperten überprüft diese Fragen. Sie prüfen, ob die Fragen eine breite Palette von finanziellen Themen abdecken und schlagen Verbesserungen vor. Dieser Überprüfungsprozess stellt sicher, dass die Fragen relevant und geeignet für finanzielle Diskussionen sind.

4. Datensampling und Erweiterung: Sobald die Fragen verfeinert sind, wählen wir zufällig einige von ihnen aus und geben sie zurück ins Modell, um mehr Dialoge zu generieren. Dieser Schritt hilft, die Vielfalt und die Grösse des Datensatzes zu erhöhen und eine robuste Sammlung von Gesprächen zu schaffen.

Durch das Befolgen dieser Schritte haben wir einen umfangreichen Datensatz mit 103.000 mehrteiligen Chats zu finanziellen Themen erstellt. Dieser Datensatz dient als starke Grundlage für das weitere Training von Sprachmodellen.

#Bewertung der Modellleistung

Um zu überprüfen, wie gut die Sprachmodelle bei finanziellen Aufgaben abschneiden, haben wir unseren gesammelten Datensatz getestet, indem wir bestehende Modelle feinabgestimmt haben. Wir haben sowohl grundlegende Modelle wie LLama als auch anweisungsoptimierte Modelle wie Vicuna verwendet. Der Unterschied besteht darin, dass Vicuna zusätzlich mit Anweisungsdialogen trainiert wurde, was ihm einen Vorteil beim Befolgen von Anweisungen gibt.

In unseren Experimenten wollten wir herausfinden:

1. Kann die Feinabstimmung unseres Datensatzes die Leistung des Modells bei finanziellen Aufgaben verbessern?
2. Kann das optimierte Modell auch bei allgemeinen Aufgaben gut abschneiden?
3. Welches Modell zeigt die beste Leistung, nachdem es mit unserem Datensatz trainiert wurde?

Um die Leistung des Modells zu bewerten, haben wir auch spezifische Bewertungsaufgaben durchgeführt, die verschiedene Fähigkeiten testen, einschliesslich Argumentation und Verständnis.

#Automatische Bewertungsergebnisse

Wir haben Ergebnisse gesammelt, die zeigen, wie Modelle wie LLAMA in verschiedenen Grössen vor und nach der Feinabstimmung abgeschnitten haben. Hier sind einige wichtige Beobachtungen:

• Die Feinabstimmung hat die Leistung bei allen Aufgaben konstant verbessert.
• Grössere Modelle schnitten tendenziell besser ab, aber die Ergebnisse waren nicht immer eindeutig. Faktoren wie die Trainierungstechnik und die Qualität des Datensatzes spielten eine Rolle dabei, wie gut sie abschnitten.
• Modelle, die eine Feinabstimmung durchlaufen haben, zeigten besonders starke Fähigkeiten bei Argumentationsaufgaben, was auf verbesserte Fähigkeiten durch unseren massgeschneiderten Datensatz hinweist.

#Testen spezifischer Finanzfragen

Um die Kompetenz des Modells im Finanzbereich zu messen, haben wir eine Reihe von Fragen entworfen, die von Finanzexperten überprüft wurden und mit GPT-4 bewertet wurden, das die Antworten der Modelle bewertete. Die Bewertung ergab, dass:

• Modelle ohne Feinabstimmung weiterhin basierend auf ihrer Grösse verbessert wurden, wobei grössere Modelle besser abschnitten.
• Nach der Feinabstimmung gab es einen deutlichen Anstieg der Ergebnisse, was zeigt, dass unsere Trainingsmethode für finanzielle Inhalte effektiv war.

#Fallstudien: Vor und nach der Feinabstimmung

Durch den Vergleich der Antworten von Modellen vor und nach der Feinabstimmung haben wir klare Unterschiede festgestellt. Die nicht abgestimmten Modelle hatten Schwierigkeiten, relevante finanzielle Informationen bereitzustellen, während die abgestimmten Modelle präzisere und informativere Antworten lieferten. Diese Verbesserung unterstreicht den Wert einer soliden Datenerstellungs-Methode und einer effektiven Feinabstimmung des Modells.

#Fazit

Zusammenfassend zeigt diese Arbeit, wie ein fokussierter Ansatz zur Erstellung eines qualitativ hochwertigen Datensatzes die Leistung von Sprachmodellen im Finanzbereich erheblich verbessern kann. Durch sorgfältige Auswahl der Quellen, Simulation von Dialogen, Überprüfung durch Experten und Erweiterung des Datensatzes haben wir eine Ressource geschaffen, die den Modellen erheblich hilft, finanzielle Anfragen genau zu beantworten.

Die Ergebnisse deuten darauf hin, dass sowohl die Menge als auch die Qualität der Daten wichtig für die Modellleistung sind. Unser strukturierter Ansatz stellte sicher, dass der Datensatz relevant und von hoher Qualität war, was zu besseren Feinabstimmungs-Ergebnissen führte.

Auch wenn die beobachteten Verbesserungen beeindruckend sind, gibt es noch Raum für Weiterentwicklungen. Zukünftige Arbeiten sollten Wege erkunden, um vielfältigere und komplexere finanzielle Dialoge einzubeziehen und die Feinabstimmungsmethoden besser auf die Besonderheiten des Finanzbereichs abzustimmen. Diese Studie eröffnet neue Wege, wie KI-Modelle in Finanzdienstleistungen besser genutzt werden können, um sie wertvollere Werkzeuge in der Branche zu machen.