Melhorando a Geração de Relatórios Financeiros com Modelos de Linguagem

Gerar Relatórios Financeiros usando modelos de linguagem avançados pode ser complicado. Esses modelos muitas vezes têm dificuldade em escrever de forma clara e podem produzir informações falsas, chamadas de Alucinações. Este artigo discute uma nova abordagem que combina relatórios financeiros existentes com instruções especiais para criar relatórios precisos de forma mais fácil. Nosso objetivo é melhorar a qualidade do texto gerado enquanto mantemos os erros ao mínimo.

#Contexto

Modelos de linguagem grandes (LLMs) como o GPT-3 têm avançado bastante na automação de tarefas financeiras. Eles conseguem analisar demonstrações financeiras, criar relatórios personalizados e gerenciar riscos. Exemplos notáveis incluem modelos específicos para finanças, como BloombergGPT e FinancialGPT. Esses modelos são feitos para interpretar vários formatos financeiros, oferecendo insights importantes para a tomada de decisões.

No entanto, treinar esses modelos para finanças pode ser complicado. Dados de treinamento de alta qualidade e hardware potente são essenciais, e muitas soluções existentes dependem de buscas online combinadas com representação estruturada de dados. Essa combinação ajuda a garantir que as respostas geradas sejam relevantes e atualizadas.

#Grafos de Conhecimento e Seu Papel

Grafos de conhecimento são ferramentas usadas para organizar informações de forma estruturada. Eles consistem em nós que representam entidades, como empresas ou pessoas, e arestas que mostram relacionamentos entre elas, como mudanças nos preços das ações. Usando grafos de conhecimento, os modelos podem buscar informações precisas de fontes online e apresentá-las de forma mais clara.

Embora a incorporação desses grafos tenha seus benefícios, nem sempre eles funcionam efetivamente na geração de relatórios financeiros. Este artigo explora maneiras de gerar relatórios que reflitam o estilo de escrita específico dos documentos financeiros, transformando dados de entrada em prompts estruturados que alcançam melhores resultados.

#Abordagem em Duas Etapas Proposta

Para enfrentar os desafios de gerar relatórios financeiros precisos, introduzimos um processo de Ajuste fino em duas etapas. A primeira etapa envolve refinar o modelo usando documentos financeiros públicos, transformando-os em prompts estruturados. Na segunda etapa, ajustamos o modelo ainda mais usando prompts curados, guiados por instruções claras para reduzir erros e melhorar o estilo de escrita. Essa abordagem dupla resulta em relatórios com menos erros e maior clareza.

#Melhorando a Qualidade do Relatório

Nosso método foca na importância de manter um estilo de escrita financeira consistente. Enfatizamos a criação de frases compostas e a capacidade de transmitir informações complexas de maneira clara. O objetivo é garantir que cada relatório forneça informações precisas, mas de uma forma que seja fácil de entender.

#Experimentação e Resultados

Para testar nossa abordagem, geramos relatórios financeiros com base em dados de amostra. Comparamos o desempenho do nosso modelo ajustado em duas etapas com modelos não treinados e treinados em uma única etapa. A avaliação mede como os modelos respondem às perguntas e quantos erros cometem.

Em nossas descobertas, o modelo em duas etapas produz relatórios consistentemente melhores. Ele mostra melhor compreensão, usando menos palavras para transmitir a mesma profundidade de informação. Isso resulta em relatórios que são não apenas factualmente precisos, mas também coerentes e relevantes para o domínio financeiro.

#Gerenciando Alucinações

Um grande desafio em qualquer Modelo de Linguagem é a ocorrência de alucinações, onde o modelo gera informações incorretas ou enganosas. Focamos em distinguir entre criatividade, que é uma característica necessária para gerar textos únicos e informativos, e alucinações, que são erros a serem evitados.

Através da nossa abordagem de ajuste fino, avaliamos o texto gerado para identificar quais partes contêm informações confiáveis e quais podem levar a erros. Monitoramos métricas para garantir que, enquanto a criatividade é incentivada, a geração de informações falsas seja minimizada.

#Direções Futuras

Olhando para o futuro, melhorias contínuas são necessárias para aumentar a qualidade dos relatórios financeiros gerados. Nosso trabalho futuro se concentrará em reduzir ainda mais as alucinações enquanto promovemos a criatividade na escrita. Vamos monitorar como diferentes partes do modelo de linguagem contribuem para seu desempenho, ensinando-o a gerar relatórios claros e precisos de forma consistente.

#Conclusão

Resumindo, gerar relatórios financeiros de alta qualidade usando modelos de linguagem avançados é desafiador, mas possível. Nossa abordagem de ajuste fino em duas etapas resulta em qualidade textual aprimorada e redução de erros. Ao focar na linguagem específica usada em finanças, garantimos que nossos modelos produzam relatórios coerentes e credíveis que atendam às necessidades dos profissionais de finanças. Esforços contínuos para controlar alucinações e fomentar a criatividade vão aumentar a eficácia dessas ferramentas, fornecendo insights valiosos e suporte no setor financeiro.