Presentiamo KodeXv0.1: Un nuovo standard nei modelli linguistici finanziari

Il mondo della finanza è complesso e spesso si basa su un linguaggio chiaro e preciso. Per affrontare questo, introduciamo KodeXv0.1, un insieme di modelli di linguaggio avanzati specificamente progettati per domande finanziarie. Abbiamo creato KodeX per essere migliore dei modelli esistenti, come GPT-4, nel rispondere a domande finanziarie. Per realizzare KodeXv0.1, abbiamo utilizzato nuove versioni del modello Llama e li abbiamo addestrati con un sacco di informazioni finanziarie, inclusi rapporti sugli utili e documenti aziendali.

#L'importanza dei modelli di linguaggio finanziario

I modelli di linguaggio ampi (LLM) sono sempre più usati nella finanza per automatizzare compiti come la scrittura di rapporti, analisi del sentiment, valutazione del rischio e controlli di conformità. Questi modelli possono gestire documenti complessi e creare testi che suonano umani, rendendoli utili per prendere decisioni nelle istituzioni finanziarie. Tuttavia, questi modelli devono affrontare anche delle sfide prima di poter essere completamente fidati in un contesto finanziario. Il linguaggio finanziario è spesso pieno di termini specifici e si basa molto sul contesto. Inoltre, molti documenti aziendali sono disponibili in più lingue, riflettendo la natura globale della finanza.

I modelli avanzati attuali a volte faticano a generare risposte accurate in contesti finanziari dove è necessario un sapere più profondo. Inoltre, condividere dati sensibili con questi modelli potrebbe sollevare preoccupazioni sulla privacy. Queste sfide sottolineano la necessità di un addestramento specializzato e di una selezione attenta dei dati per sviluppare modelli che siano meglio attrezzati per compiti finanziari.

#Cosa offre KodeXv0.1

KodeXv0.1 è stato costruito per fornire risultati più affidabili in vari compiti che coinvolgono il linguaggio finanziario. Eccelle rispetto ai modelli generali e proprietari nella sua capacità di elaborare e rispondere a query finanziarie. I nostri risultati indicano che KodeX-8Bv0.1 è più coerente in ambiti finanziari rispetto a modelli simili, ottenendo fino al 9.24% di miglioramento. Il modello più potente, KodeX-70Bv0.1, supera addirittura GPT-4 in vari test, dimostrando la sua forte capacità di gestire compiti legati al linguaggio finanziario.

#Processo di addestramento e raccolta dei dati

L'efficacia di KodeXv0.1 deriva da un approccio di addestramento meticoloso. Abbiamo raccolto un gran numero di documenti finanziari, oltre 800 in totale, da diverse aziende e settori. Questi documenti sono stati raccolti da fonti come conference call sugli utili, report aziendali e documenti di conformità. Il nostro obiettivo era creare un dataset ricco che riflettesse scenari finanziari reali.

Utilizzando questi documenti, abbiamo sviluppato un dataset sintetico composto da coppie di domande e risposte che riflettono compiti finanziari tipici. Questo dataset include sia domande a cui è possibile rispondere sia domande a cui non si può rispondere, insegnando a KodeX a non generare risposte false quando una risposta non è disponibile. Crediamo che questo passaggio di addestramento sia fondamentale per ridurre l'incidenza di errori noti come allucinazioni.

#Valutazione di KodeXv0.1

Per valutare quanto bene KodeXv0.1 si comporta, abbiamo utilizzato tre benchmark: un set di test specifico creato dal nostro dataset, FinanceBench e FinQABench. Ogni benchmark ha un formato strutturato che coinvolge un contesto, una domanda e una risposta.

1. Set di Test Ritirato: Questo set di test include una varietà di domande finanziarie e serve come indicatore diretto di quanto bene il modello ha appreso dai Dati di addestramento. KodeX-8Bv0.1 ha superato diversi altri modelli, incluso GPT-4, dimostrando la sua efficacia.

2. FinanceBench: Questo benchmark pone domande basate su informazioni relative a società quotate. KodeX-8Bv0.1 ha costantemente performato bene, in particolare su domande che richiedono ragionamento logico.

3. FinQABench: Questo benchmark si concentra sulla valutazione dell'accuratezza e dei potenziali errori dei modelli finanziari. I modelli KodeXv0.1 hanno ottenuto risultati migliori rispetto ai loro pari, mostrando la loro capacità di rispondere a domande in modo accurato, soprattutto quelle che coinvolgono numeri.

#Dettagli di addestramento e tecniche

Abbiamo selezionato Llama 3.1 come base per KodeXv0.1 grazie alle sue capacità avanzate. Abbiamo trovato che addestrare i modelli di base con un focus sui dati finanziari ha portato a risultati migliori rispetto all'uso di modelli pre-addestrati destinati a un uso generale. Il nostro addestramento ha impiegato una tecnica unica focalizzata sul contesto dei documenti finanziari, permettendo a KodeX di eccellere nel rispondere a domande specifiche di finanza.

Inoltre, abbiamo utilizzato la quantizzazione a 4 bit per ottimizzare l'uso della memoria, rendendo i nostri modelli più facili da distribuire e far funzionare. I nostri esperimenti hanno dimostrato che addestrando per solo un'epoca, potevamo ottenere risultati straordinari mantenendo l'efficienza.

#Risultati e scoperte

I risultati delle performance rivelano che i modelli KodeXv0.1 hanno ottenuto punteggi top in tutti i benchmark esaminati. KodeX-8Bv0.1 ha particolarmente brillato contro altri modelli in categorie simili, mentre KodeX-70Bv0.1 ha costantemente superato GPT-4 in ogni test condotto. Questo indica una forte comprensione finanziaria e la capacità di elaborare informazioni in un contesto finanziario.

Nel set di test ritirato, KodeX-70Bv0.1 non solo aveva più probabilità di dare una risposta corretta, ma forniva spesso risposte dettagliate e pertinenti, a differenza di alcuni concorrenti. Questo evidenzia la capacità del modello di evitare informazioni irrilevanti e concentrarsi sui dettagli che contano.

#Direzioni future

Guardando avanti, abbiamo in programma di migliorare ulteriormente i modelli KodeXv0.1. Vogliamo valutare l'intero sistema per vedere come diversi componenti contribuiscono alle performance. Anche se il nostro attuale dataset è un passo avanti, riteniamo che dataset più ampi con sfondi e lingue variabili potrebbero portare a risultati ancora migliori.

Inoltre, vogliamo esplorare ulteriori metodi di addestramento che si concentrino specificamente su aree difficili. Espandere la nostra ricerca per includere modelli multi-modali che possano gestire vari compiti potrebbe aprire nuove strade per miglioramenti.

Anche con le nostre valutazioni attente, riconosciamo che potrebbero ancora esistere dei pregiudizi nei nostri processi di addestramento e test. La verifica manuale può aiutare, ma riconosciamo che alcune domande irrilevanti potrebbero sfuggire. Il nostro uso di LLM per la valutazione è prezioso ma potrebbe anche introdurre alcuni pregiudizi, di cui dobbiamo tenere conto mentre perfezioniamo i nostri metodi.

#Conclusione

In conclusione, KodeXv0.1 rappresenta un notevole progresso nello sviluppo di modelli di linguaggio finanziario. Questi modelli dimostrano che è possibile superare modelli proprietari costosi focalizzandosi su un addestramento specializzato e su dati di alta qualità. Con KodeX-8Bv0.1 che è efficiente e KodeX-70Bv0.1 che stabilisce nuovi benchmark, questi modelli sono ben posizionati per migliorare vari compiti in contesti finanziari. Mentre continuiamo a perfezionare i nostri modelli e esplorare nuove strade di ricerca, siamo entusiasti delle potenziali applicazioni e miglioramenti che ci attendono.