Migliorare i modelli finanziari con dati di qualità

Negli ultimi tempi, i grandi modelli linguistici (LLM) sono diventati strumenti popolari in vari settori. Questi modelli possono elaborare e generare testo come gli esseri umani, rendendoli utili per molte attività. Un'area in cui possono fare una grande differenza è la finanza. Tuttavia, per davvero brillare in questo campo, questi modelli hanno bisogno di Dati di buona qualità da cui imparare. Questo articolo parla di un approccio per creare un dataset forte di istruzioni finanziarie per migliorare le Prestazioni dei modelli linguistici nelle attività finanziarie.

#La necessità di dati di qualità nella finanza

Quando parliamo di compiti finanziari, intendiamo qualsiasi cosa legata a soldi, azioni, investimenti e altri servizi finanziari. Se questi modelli linguistici danno risposte sbagliate o irrilevanti in finanza, possono sorgere problemi significativi, come decisioni di investimento sbagliate. Quindi, è fondamentale fornire loro dati di istruzioni di alta qualità specifici per il dominio Finanziario.

In passato, alcuni ricercatori hanno cercato di sviluppare dati di istruzioni per LLM utilizzando varie strategie. Sfortunatamente, anche se hanno usato modelli avanzati come GPT-4, i dati generati non erano proprio adatti per compiti legati alla finanza. Questa lacuna ha incoraggiato lo sviluppo di un modo migliore per raccogliere dati specificamente per applicazioni finanziarie.

#Un processo innovativo di creazione dei dati

Questo articolo descrive un processo strutturato per raccogliere dati di alta qualità su misura per la finanza. I passi chiave di questo processo sono:

1. Selezionare una fonte affidabile: Il processo inizia scegliendo una fonte di informazioni di fiducia, fondamentale per ottenere dati accurati. Per la finanza, abbiamo selezionato i rapporti di ricerca delle società di intermediazione. Questi rapporti sono scritti da esperti finanziari e contengono informazioni preziose su vari argomenti finanziari.

2. Simulare conversazioni: Una volta ottenuti i rapporti, utilizziamo un Modello linguistico per creare una conversazione simulata tra un esperto finanziario e un investitore. Il modello genera Domande che un investitore potrebbe fare basandosi sulle informazioni nei rapporti, e poi fornisce risposte dalla prospettiva dell'esperto.

3. Revisione degli esperti: Dopo aver simulato i dialoghi, raccogliamo le domande generate. Un gruppo di esperti finanziari esamina queste domande. Controllano se le domande coprono una vasta gamma di argomenti finanziari e suggeriscono eventuali miglioramenti. Questo processo di revisione assicura che le domande siano rilevanti e adatte per discussioni finanziarie.

4. Campionamento dei dati e espansione: Una volta affinati, selezioniamo casualmente alcune di esse e le reinseriamo nel modello per generare più dialoghi. Questo passo aiuta ad aumentare la varietà e la dimensione del dataset, creando una robusta collezione di conversazioni.

Seguendo questi passaggi, abbiamo ottenuto un dataset sostanzioso costituito da 103.000 chat multi-turno focalizzate su argomenti finanziari. Questo dataset serve da solida base per un ulteriore addestramento dei modelli linguistici.

#Valutazione delle prestazioni del modello

Per controllare quanto bene i modelli linguistici performano nei compiti finanziari, abbiamo testato il nostro dataset raccolto affinando modelli esistenti. Abbiamo usato sia modelli di base, come LLama, che modelli affinati per istruzioni, come Vicuna. La differenza qui è che Vicuna è stato ulteriormente addestrato con dialoghi di istruzioni, dandogli un vantaggio nel seguire le istruzioni.

Nei nostri esperimenti, volevamo scoprire:

1. Può l'affinamento del nostro dataset migliorare le prestazioni del modello nei compiti finanziari?
2. Può il modello affinato comunque performare bene in compiti generali?
3. Quale modello mostra le migliori prestazioni dopo essere stato addestrato con il nostro dataset?

Per valutare le prestazioni del modello, abbiamo applicato anche compiti di valutazione specifici che testavano varie abilità, inclusi ragionamento e comprensione.

#Risultati della valutazione automatica

Abbiamo raccolto risultati che mostravano come modelli, come LLAMA in diverse dimensioni, performassero prima e dopo l'affinamento. Ecco alcune osservazioni significative:

• L'affinamento ha costantemente migliorato le prestazioni in tutti i compiti.
• I modelli più grandi tendevano a performare meglio, ma i risultati non erano sempre chiari. Fattori come la tecnica di addestramento e la qualità del dataset hanno giocato un ruolo in quanto bene si sono esibiti.
• I modelli che hanno subito un affinamento hanno mostrato abilità particolarmente forti in compiti di ragionamento, riflettendo capacità migliorate grazie al nostro dataset su misura.

#Test di domande finanziarie specifiche

Per misurare la competenza del modello in finanza, abbiamo progettato un insieme di domande esaminate da esperti finanziari e le abbiamo valutate con GPT-4, che ha valutato le risposte dei modelli. La valutazione ha rivelato che:

• I modelli senza affinamento mostrano ancora miglioramenti basati sulla dimensione, con i modelli più grandi che performano meglio.
• Dopo aver applicato l'affinamento, c'è stato un aumento marcato nei punteggi, dimostrando che il nostro metodo di addestramento era efficace per contenuti finanziari.

#Case studies: prima e dopo l'affinamento

Confrontando le risposte dei modelli prima e dopo l'affinamento, abbiamo osservato differenze chiare. I modelli non affinati faticavano a fornire informazioni finanziarie rilevanti, mentre quelli affinati offrivano risposte più precise e informative. Questo miglioramento evidenzia il valore di un solido metodo di creazione dei dati e di un affinamento efficace del modello.

#Conclusione

In sintesi, questo lavoro illustra come un approccio mirato alla costruzione di un dataset di qualità possa migliorare sostanzialmente le prestazioni dei modelli linguistici in finanza. Selezionando con cura le fonti, simulando dialoghi, facendo rivedere i contenuti da esperti ed espandendo il dataset, abbiamo creato una risorsa che aiuta notevolmente i modelli a rispondere accuratamente a questioni finanziarie.

I risultati suggeriscono che sia la quantità che la qualità dei dati sono importanti per le prestazioni del modello. Il nostro approccio strutturato ha assicurato che il dataset fosse rilevante e di alta qualità, portando a risultati di affinamento migliori.

Anche con i miglioramenti osservati, c'è ancora spazio per ulteriori sviluppi. I futuri lavori dovrebbero esplorare modi per includere dialoghi finanziari più diversi e complessi e affinare i metodi di addestramento per adattarsi meglio alle specificità del dominio finanziario. Questo studio apre nuove strade su come i modelli di IA possono essere utilizzati meglio nei servizi finanziari, rendendoli strumenti più preziosi nel settore.