AI-ya Generative di Aboriyê de: FinGPT, BloombergGPT & Beyond

Generative AI modelên ku dikarin nimûneyên daneyên nû yên ku dişibin daneya têketinê de biafirînin vedibêje. Serkeftina ChatGPT gelek derfet li seranserê pîşesaziyê vekir, pargîdaniyan teşwîq kir ku modelên zimanên xwe yên mezin sêwirînin. Sektora darayî, ku ji hêla daneyan ve tê rêve kirin, naha ji her demê bêtir danehev e.

Texmînên dawî ji aliyê McKinsey Pêşniyar dikin ku ev AI-ya Generative dikare tenê ji bo sektora bankingê 340 mîlyar dolar teserûfên salane pêşkêş bike.

BloombergGPT & Aborî ya Generative AI 

Di Adara 2023-an de, Bloomberg destnîşan kir BloombergGPT. Ew modelek zimanî ye ku ji nû ve bi 50 mîlyar pîvanan hatî çêkirin, bi taybetî ji bo daneyên darayî hatî çêkirin.

Ji bo teserûfa drav, carinan hewce dike ku hûn drav xerc bikin. Modelên perwerdehiyê yên mîna BloombergGPT an Meta's Llama 2 ne erzan in.

Perwerdehiya modela 2 mîlyar parametre ya Llama 70 1,700,000 demjimêrên GPU hewce dike. Li ser karûbarên cloudê yên bazirganî, bi kar tînin Nvidia A100 GPU (ji bo Llama 2 tê bikaranîn) dikare ji bo her demjimêrek GPU yek bi $1-$2 vegere. Di matematîkê de, modelek 10 mîlyar parametre dikare li dora 150,000 dolar lêçûn, dema ku modelek 100 mîlyar parametre dikare bi qasî 1,500,000 dolar lêçûn bike.

Ger ne kirêkirin, kirîna GPU-yan bi tevahî alternatîfek e. Lêbelê, kirîna dora 1000 GPU-yên A100 ji bo damezrandina komekê dibe ku yek ji zêdetirî 10 mîlyon dolar paşde bixe.

Veberhênana Bloomberg ya zêdetirî mîlyon dolarî dema ku li hember pêşkeftinên bilez ên di AI-ê de were berhev kirin bi taybetî çavê xwe vedike. Ecêb e, modelek ku bi tenê 100 $ lêçûn karî di nîv salekê de ji performansa BloombergGPT derbas bibe. Dema ku perwerdehiya BloombergGPT daneyên xwedaniyê vedihewand, pirraniyek mezin (% 99.30) ji daneyên wan bi gelemperî gihîştî bû. Tê FinGPT.

FinGPT

FinGPT modelek zimanê mezin a xweş-sazkirî ya darayî ya herî pêşkeftî ye (FinLLM). FinGPT ku ji hêla AI4Finance-Foundation ve hatî pêşve xistin, FinGPT naha hem di warê lêçûn-bandoriya lêçûn û hem jî rastbûna bi gelemperî de ji modelên din re derbas dibe.

Niha 3 versiyonên wê hene; rêzefîlmên FinGPT v3 modelên ku bi karanîna rêbaza LoRA hatine çêtir kirin in, û ew li ser nûçe û tweetan têne perwerde kirin da ku hestan analîz bikin. Ew di gelek ceribandinên hestiyariya darayî de çêtirîn pêk tînin. FinGPT v3.1 li ser modela chatglm2-6B hatî çêkirin, dema ku FinGPT v3.2 li ser bingeha Llama2-7b model.

FINGPT

Operasyonên FinGPT:

1. Çavkaniya Daneyên û Endezyariyê:
   • Daxwaziya Daneyên: Daneyên ji çavkaniyên navdar ên mîna Yahoo, Reuters, û hêj bêtir bikar tîne, FinGPT komek nûçeyên darayî yên berfireh li hev dike, ku stokên Dewletên Yekbûyî heya stokên CN-ê vedigire.
   • Prosesa Daneyên: Ev daneya xav di gelek qonaxên paqijkirin, tokenîzekirin, û endezyariya bilez de derbas dibe da ku têkildar û rastbûna wê piştrast bike.
2. Modelên Zimanên Mezin (LLM):
   • Hîndarî: Bi karanîna daneya hilbijartî, ne tenê LLM dikarin li gorî modelên sivik ên zayînê yên ku li gorî hewcedariyên taybetî hatine veguheztin baş werin guheztin, lê modelên heyî an API-yên heyî jî dikarin ji bo sepanan piştgirî bikin.
   • Stratejiyên Fine-Tuning:
     • Qatên Tensor (LoRA): Yek ji kêşeyên sereke yên di pêşkeftina modelên mîna FinGPT de bidestxistina daneyên binavkirî yên bi kalîte ye. Naskirina vê dijwariyê, FinGPT nêzîkatiyek nûjen qebûl dike. Li şûna ku bi tenê xwe bispêrin etîketkirina kevneşopî, guheztinên bihayê stock-ya bazarê wekî etîket têne xebitandin, hesta nûçeyan vediguhezînin etîketên berbiçav ên mîna erênî, neyînî, an bêalî. Ev dibe sedema pêşveçûnên girseyî yên di kapasîteyên pêşbîniya modelê de, nemaze di veqetandina hestên erênî û neyînî de. Bi navgîniya teknolojiyên hûrgulî yên mîna LoRA, FinGPT v3 karî ku performansê xweştir bike dema ku sermaya hesabker kêm bike.
     • Ji bertekên mirovan fêrbûna bihêzkirin: FinGPT bikar tîne "RLHF (Fêrbûna bihêzkirina ji bertekên mirovan)". Taybetmendiyek ku di BloombergGPT de tune ye, RLHF modela LLM-ê bi kapasîteya ferqkirina tercîhên kesane-dibe ku ew xetereya xerîdar a bikarhêner be, şêwazên veberhênanê, an mîhengên robo-şêwirmendê xweşkirî be. Ev teknîk, kevirek bingehîn a hem ChatGPT û hem jî GPT4, ezmûnek bikarhênerek xwerû û xwerû peyda dike.
3. Serlêdan û Nûbûn:
   • Şêwirmendê Robo: Mîna şêwirmendek darayî ya demsalî, FinGPT dikare hestên nûçeyan analîz bike û meylên bazarê bi rastiyek mezin pêşbîn bike.
   • Bazirganiya Hêjdar: FinGPT bi naskirina hestan ji çavkaniyên cihêreng, ji ​​nûçegihanan bigire heya Twitterê, dikare stratejiyên bazirganiyê yên bi bandor çêbike. Di rastiyê de, tewra gava ku tenê ji hêla hestên Twitter ve were rêve kirin, ew encamên bazirganiyê yên sozdar nîşan dide.

Berhevdana FinGPT bi ChatGLM, LLAMA 2, BloombergGPT

Rêwîtiya Niha û Pêşerojê ya FinGPT: Tîrmeh 2023 ji bo FinGPT qonaxek balkêş nîşan dide. Tîmê lêkolînek bi sernavê, "Instruct-FinGPT: Analîza Hestiya Aborî ya Bi Rêzkirina Telîmatê ya Modelên Zimanên Mezin ên Giştî-Armanca. Di vê kaxezê de sereke vekolîna ahenga rêwerzan e, teknîkek ku FinGPT dihêle ku analîzên hestiyariya darayî ya tevlihev pêk bîne.

Lê FinGPT tenê bi analîzkirina hestê re sînordar nabe. Bi rastî, 19 serîlêdanên cihêreng ên din hene, ku her yek soz dide ku LLM-an bi awayên nû bikar bîne. Ji endezyariya bilez heya têgihîştina şert û mercên darayî yên tevlihev, FinGPT xwe wekî modelek GenAI-ya piralî di warê darayî de damezrand.

Çawa Bankên Gerdûnî AI-ya Generative hembêz dikin

Dema ku destpêka sala 2023-an dît ku hin lîstikvanên darayî yên mezin ên mîna Bank of America, Citigroup, û Goldman Sachs li ser karanîna ChatGPT-a OpenAI-yê ji hêla xebatkarên xwe ve astengiyan ferz dikin, hevkarên din ên di pîşesaziyê de bi biryar helwestek berbiçav hilbijartiye.

Morgan StanleyMînakî, chatbotên ku bi OpenAI-ê ve girêdayî ne wekî amûrek ji bo şêwirmendên wan ên darayî yek kirine. Bi guheztina lêkolîn û daneyên berfireh ên hundurîn ên pargîdaniyê, van chatbots wekî çavkaniyên zanyariyê yên dewlemendkirî xizmet dikin, ku karîgerî û rastbûna şêwirmendiya darayî zêde dikin.

Di Adara îsal de, Hedge fona Citadel navîgasyon bû da ku destûrnameyek ChatGPT-ê ya pargîdanî ewle bike. Pêkanîna paşerojê bihêzkirina deverên mîna pêşkeftina nermalavê û analîza agahdariya tevlihev dike.

JPMorgan Chase di heman demê de hewl dide ku modelên zimanên mezin ji bo tespîtkirina sextekariyê bi kar bîne. Methodolojiya wan li dora karanîna şêwazên e-nameyê dizivirîne da ku lihevhatinên potansiyel nas bikin. Li vir nesekinin, bank jî armancek ambargoyê destnîşan kiriye: bi qasî zêde zêde bike  1.5 mîlyar dolar nirxê bi AI-ê heya dawiya salê.

Wekî ku ji bo Goldman Sachs, ew bi tevahî li hember dilşewatiya AI-ê ne berxwedêr in. Bank li hêza AI-ya hilberîner digere da ku qada endezyariya nermalava xwe xurt bike. Dema Marco Argenti, Karbidestê Agahdariya Serekî ya Goldman Sachs, dibêje, entegrasyonek weha potansiyela wê heye ku hêza karmendiya wan veguherîne tiştek "sermirovahî. "

Di Pîşesaziya Banking û Aboriyê de bûyerên AI-ya Generative bikar bînin

AI-ya hilberîner di dozên karanîna darayî de

AI-ya Generative bi bingehîn karûbarên darayî, biryargirtin û danûstendinên xerîdar diguhezîne. Li vir lêkolînek berfireh a serîlêdanên wê ye:

1. Pêşîlêgirtina sextekariyê: AI-ya hilberîner di pêşkeftina mekanîzmayên tespîtkirina xapandinê ya pêşkeftî de di rêza pêşîn de ye. Bi analîzkirina hewzên daneya berbelav, ew dikare qalibên tevlihev û nerêkûpêk ferq bike, nêzîkatiyek bêtir aktîf pêşkêşî dike. Pergalên kevneşopî, ku pir caran ji hêla hûrgelên daneyan ve têne dorpêç kirin, dibe ku erênîyên derewîn derxînin. Berevajî vê, AI-ya hilberîner, bi domdarî têgihîştina xwe paqij dike, xeletiyan kêm dike û danûstendinên darayî yên ewledartir peyda dike.

2. Nirxandina Rîska Krediyê: Rêbazên kevneşopî yên nirxandina kredîbûna deyndar, her çend pêbawer be jî, kevnar dibin. Modelên AI-ê yên hilberîner bi navgîniya pîvanên cihêreng - ji dîroka krediyê bigire heya şêwazên behrê yên nazik - profîlek xeterek berfireh pêşkêşî dike. Ev ne tenê deyndariya ewledar peyda dike, lê di heman demê de ji xerîdarek berfireh re jî peyda dike, di nav de yên ku dibe ku ji hêla metrîkên kevneşopî ve kêm bin.

3. Zêdekirina Têkiliya Xerîdar: Cîhana darayî şahidê şoreşek di karûbarê xerîdar de ye, bi saya modelên NLP-ê yên hilberîner ên AI-ê. Van modelan di têgihiştin û bersivdana pirsên cûrbecûr yên xerîdar de jêhatî ne, çareseriyên kesane di cih de pêşkêş dikin. Bi otomatîkkirina karên rûtîn, sazûmanên darayî dikarin sermayê kêm bikin, operasyonan safî bikin, û ya herî girîng jî, razîbûna xerîdar zêde bikin.

4. Aboriya Kesane: Yek-size-te-hemî bermayek berê ye. Xerîdarên îroyîn daxwaza plansaziya darayî dikin ku li gorî hewcedarî û daxwazên wan ên bêhempa ye. AI-ya Generative li vir bi pêş dikeve. Bi analîzkirina daneyan - ji şêwazên lêçûnê bigire heya tercîhên veberhênanê - ew nexşeyên rêyên darayî yên kesane çêdike. Vê nêzîkatiya holîstîk piştrast dike ku xerîdar çêtir agahdar in û bêtir bikêr in da ku paşeroja xwe ya darayî rêve bibin.

5. Bazirganiya Algorîtmîk: Zehmetiya analîtîk a Generative AI-ê di cîhana guhezbar a bazirganiya algorîtmîkî de bênirx îsbat dike. Bi veqetandina daneyan - ji meylên bazarê bigire heya hestiyariya nûçeyan - ew têgihîştinên berbiçav peyda dike, ku pisporên darayî dihêle ku stratejiyan xweşbîn bikin, guheztinên bazarê pêşbîn bikin, û xetereyên potansiyel kêm bikin.

6. Bihêzkirina Çarçoveyên Lihevkirinê: Rêzikên Dij-Şişkirina Pereyan (AML) di parastina yekrêziya pergalên darayî de krîtîk in. AI-ya afirîner bi şopandina daneyên danûstendinê yên tevlihev da ku çalakiyên gumanbar destnîşan bike, lihevhatinê hêsan dike. Ev ne tenê piştrast dike ku saziyên darayî bi standardên gerdûnî ve girêdayî ne, lê di heman demê de şansên erênî yên derewîn jî bi girîngî kêm dike, operasyonan safî dike.

7. Ewlekariya sîber: Li gel metirsiyên sîber ku bi domdarî pêşdikevin, sektora darayî hewceyê çareseriyên guncan e. Generative AI tam wê pêşkêşî dike. Bicîhanîna modelên pêşbîniya dînamîkî, ew leztir tespîtkirina xetereyê dike, binesaziyên darayî li dijî binpêkirinên potansiyel xurt dike.

Lêbelê, wekî ku bi her teknolojiyek pêşkeftî re ye, AI-ya hilberîner di pîşesaziya darayî de bi komek dijwariyên xwe re tê.

Pirsgirêkên

1. Bias Amplification: Modelên AI-ê, bi qasî ku ew sofîstîke ne, hîn jî xwe dispêrin daneyên perwerdehiya ku ji hêla mirovan ve hatî çêkirin. Ev dane, digel nerînên xwe yên cewherî-çi bi mebest be an ne-dibe ku bibe sedema encamên şaş. Mînakî, heke demografiyek taybetî di berhevoka perwerdehiyê de kêm were temsîl kirin, encamên paşîn ên AI-ê dikarin vê çavdêriyê berdewam bikin. Di sektorek mîna darayî de, ku edalet û dadperwerî serekî ye, neyariyên weha dikarin bibin sedema encamên giran. Pêdivî ye ku rêberên darayî di nasandina van alîgiran de çalak bin û bicîh bikin ku daneyên wan bi qasî ku pêkan berfireh û nûner in.
2. Baweriya Hilber û Biryargirtinê: AI-ya hilberîner, carinan, dikare encamên ku hem xelet û hem jî xapînok in - bi gelemperî wekî 'paqijan'. Gava ku modelên AI-ê safî dikin û fêr dibin, ev xeletî hinekî têne hêvî kirin, lê bertekên di darayî de, li cihê ku rastbûn nayê danûstandin, giran in. Ji bo biryarên krîtîk, wek pejirandinên krediyê, tenê bi AI-ê ve girêdayî, xeternak e. Di şûna wê de, AI divê wekî amûrek sofîstîke ya ku alîkariya pisporên darayî dike, ne ku şûna wan digire were dîtin. Pêdivî ye ku ew giraniya hesabkeriyê bigire, ji pisporên mirovan re têgihiştinan peyda bike da ku biryarên paşîn, agahdar bistînin.
3. Nepenîtî û Pêkhatina Daneyan: Parastina daneyên xerîdar ên hesas bi serîlêdanên AI-ya hilberîner re fikarek girîng dimîne. Piştrastkirina pergalê bi standardên gerdûnî yên mîna Qanûna Parastina Parastina Giştî ya Giştî (GDPR) û ya Qanûna Veberhênana Karsaziya Kalîforniya California (CCPA) girîng e. Dibe ku AI bi xwezayê van sînoran nizane an rêz neke, ji ber vê yekê divê karanîna wê bi rêwerzên parastina daneya hişk were nerm kirin, nemaze di sektora darayî de ku nepenî serdest e.
4. Kalîteya Daneyên Têketinê: AI-ya hilberîner tenê bi qasî daneyên ku jê re têne peyda kirin baş e. Daneyên nerast an netemam dikare bêhemdî rê li ber şîret an biryarên darayî yên jêrîn bigire.

Xelasî

Ji zêdekirina stratejiyên bazirganiyê bigire heya xurtkirina ewlehiyê, serîlêdanên AI-ya Generative berfireh û veguherîner in. Lêbelê, wekî her teknolojiyê, pêdivî ye ku meriv bi hişyarî nêzikî pejirandina wê bibe, li gorî encamên exlaqî û nepenîtiyê.

Ew saziyên ku bi serfirazî şiyana AI-ya hilberîner bi kar tînin, di heman demê de rêzgirtina tixûbdar û kêmasiyên wê yên potansiyel, bê guman dê rêgeza pêşerojê ya qada darayî ya gerdûnî çêbike.