A Necessidade de Modelos de Embedding Especializados em Finanças

Modelos de embedding são ferramentas que ajudam computadores a entender e representar informações escritas. Eles são importantes em várias áreas de processamento de linguagem natural (NLP), que envolve como os computadores interagem com a linguagem humana. Recentemente, modelos de linguagem grandes (LLMs) melhoraram o Desempenho desses modelos de embedding treinando-os com uma quantidade enorme de textos de muitos tópicos diferentes. Embora esses modelos de propósito geral tenham mostrado ser bem eficazes em uma variedade de tarefas, surge uma pergunta importante: precisamos de modelos de embedding especializados para campos específicos, como Finanças, quando modelos gerais já estão treinados em dados textuais extensos, incluindo informações especializadas?

#A Importância dos Modelos de Embedding

Os modelos de embedding funcionam convertendo palavras e frases em formas numéricas que os computadores conseguem processar. A qualidade desses embeddings é crucial para tarefas como recuperação de informações e entendimento do significado por trás dos textos. Vários modelos de ponta foram criados usando LLMs como base, e esses modelos tendem a ter um bom desempenho em benchmarks de propósito geral que incluem uma mistura de tópicos.

No entanto, o uso crescente de modelos de embedding levanta a questão de se ainda precisamos de modelos especificamente projetados para certos domínios. Embora a maioria dos modelos modernos seja construída a partir de LLMs de propósito geral, alguns pesquisadores argumentam que modelos especializados podem oferecer um desempenho melhor em áreas de nicho, capturando melhor a linguagem e a terminologia únicas usadas nesses campos.

#Investigando a Necessidade de Modelos Específicos de Domínio

Para investigar essa questão, decidimos focar no domínio financeiro, que viu um aumento de interesse na comunidade de pesquisa. Textos financeiros costumam conter jargão e uma linguagem específica que pode não ser adequadamente coberta por modelos gerais. Com isso em mente, criamos um benchmark especificamente para finanças, chamado Finance Massive Text Embedding Benchmark (FinMTEB). Esse benchmark consiste em Conjuntos de dados especializados que nos permitem avaliar como diferentes modelos de embedding se saem em textos e tarefas financeiras.

Ao avaliar sete modelos de embedding líderes no FinMTEB, notamos uma queda significativa no desempenho em comparação com seus resultados em benchmarks mais gerais. Isso levanta a pergunta: essa queda é causada pela incapacidade dos modelos de compreender a linguagem financeira ou é devido à complexidade aumentada dos conjuntos de dados financeiros que estamos usando?

#Entendendo a Complexidade dos Conjuntos de Dados

Para explorar as razões por trás da queda de desempenho, propusemos várias medidas para avaliar a complexidade dos conjuntos de dados em nosso benchmark. Observamos fatores como quão legíveis são os textos, suas taxas de erro em resposta a perguntas de avaliação e o quão densos em informações eles são. Controlando a complexidade, tentamos determinar se a diferença de desempenho se devia às limitações dos modelos ou simplesmente à natureza dos dados.

Nossa análise indicou que mesmo levando em conta esses fatores de complexidade, modelos de embedding de propósito geral ainda tiveram dificuldades com os textos financeiros. Quanto mais complexo o conjunto de dados, mais difícil era para os modelos se saírem bem. Isso sugere que esses modelos podem não entender totalmente os aspectos únicos da linguagem financeira, o que pode prejudicar sua eficácia em aplicações do mundo real.

#Por Que Embeddings Específicos de Domínio Importam

Dada a significativa diferença de desempenho observada, argumentamos que desenvolver modelos de embedding específicos de domínio pode ser benéfico. Nossas descobertas destacam que modelos de propósito geral nem sempre se traduzem de forma eficaz em campos especializados. Assim, modelos de embedding especificamente projetados para textos financeiros poderiam melhorar a qualidade da recuperação e entendimento de informações em tarefas relacionadas a finanças.

A criação do benchmark FinMTEB fornece uma ferramenta valiosa para pesquisadores que querem continuar explorando essas ideias. Ao oferecer um conjunto de dados focado, esperamos incentivar mais trabalhos no desenvolvimento de modelos de embedding especializados para finanças e potencialmente outras áreas.

#O Caso para Benchmarks Especializados

Para ressaltar a importância de benchmarks específicos de domínio, avaliamos como vários modelos de embedding se classificaram em conjuntos de dados gerais e especializados. Os resultados mostraram uma falta de correlação significativa entre as classificações, o que significa que um modelo que se sai bem em tarefas gerais pode não ter um desempenho igualmente bom em tarefas especializadas.

Isso reforça a ideia de que precisamos de benchmarks específicos para modelos de embedding de domínio. Avaliando modelos em contextos que refletem suas aplicações pretendidas, podemos obter melhores insights sobre sua eficácia.

#Comparação de Modelos Gerais e Especializados

Examinamos sete modelos de embedding de propósito geral para comparar seu desempenho nas tarefas do FinMTEB com suas pontuações em benchmarks mais gerais. Os resultados indicaram claramente uma diferença de desempenho, com esses modelos alcançando pontuações médias mais baixas no domínio financeiro. Por exemplo, o modelo com melhor desempenho em tarefas gerais teve uma queda notável em sua pontuação quando testado em tarefas relacionadas a finanças.

Essa significativa diferença de desempenho sugere que os modelos de ponta têm dificuldades para capturar os padrões linguísticos e semânticos únicos do domínio financeiro. Isso aponta para uma necessidade potencial de modelos projetados especificamente para lidar com as complexidades dos textos financeiros.

#Tipos de Tarefas no FinMTEB

O benchmark FinMTEB inclui uma variedade de tarefas relevantes para o domínio financeiro. Por exemplo, há tarefas focadas em similaridade textual semântica, classificação de textos financeiros, agrupamento baseado em similaridades, recuperação de informações relevantes com base em consultas e sumarização de documentos financeiros.

Cada tarefa é projetada para testar diferentes aspectos de como bem os modelos de embedding conseguem lidar com a linguagem financeira. A complexidade dessas tarefas e os conjuntos de dados usados no FinMTEB oferecem uma avaliação abrangente do desempenho do modelo.

#Principais Descobertas

Por meio de nossa avaliação, encontramos dois insights principais. Primeiro, os modelos de embedding consistentemente tiveram um desempenho pior nas tarefas do FinMTEB em comparação com as tarefas do MTEB, mesmo após controlar a complexidade do conjunto de dados. Isso sugere que a diferença de desempenho não se deve apenas à complexidade das tarefas, mas indica um desafio genuíno para os modelos de propósito geral em entender textos específicos de domínio.

Segundo, observamos que o desempenho dos modelos de embedding deteriorou ainda mais quando enfrentaram conjuntos de dados de alta complexidade dentro do domínio financeiro. Isso indica que, à medida que a complexidade linguística da linguagem financeira aumenta, os embeddings gerais estão em uma desvantagem ainda maior.

#Conclusão: A Necessidade de Modelos Específicos de Domínio

Em conclusão, nossa investigação destaca a necessidade de modelos de embedding específicos de domínio. A significativa diferença de desempenho observada no domínio financeiro sugere que modelos de propósito geral podem não capturar adequadamente a linguagem e a estrutura únicas dos textos financeiros. Dada a importância da recuperação precisa de informações e entendimento em finanças, desenvolver modelos especializados poderia potencialmente elevar o desempenho das aplicações de NLP nesse campo.

Os insights obtidos com esta pesquisa abrem caminho para futuros trabalhos na criação e avaliação de modelos de embedding específicos de domínio. À medida que a demanda por uma compreensão de linguagem mais precisa continua a crescer, mais pesquisas nessa área serão essenciais para avançar as capacidades dos sistemas de NLP em diversos campos especializados.