FinGPT金融领域大型预训练语言模型

FinGPT 是金融领域大型预训练语言模型。它能理解和生成财经新闻，分析社交媒体上的公众情绪，解读金融报告如年度报告、季度收益报告等，进行市场预测，以及通过学习用户的个人偏好，提供个性化的投资建议。

FinGPT 的训练数据来自多种在线来源，包括财经新闻网站（如路透社、CNBC、雅虎财经等）、社交媒体平台、金融监管机构的网站（如美国的SEC）、股票交易所的官方网站（如纽交所、纳斯达克、上交所等）、财经博客和论坛以及学术数据集。

核心特性：

• 以数据为中心
• 采用 RLHF 和 Lora 的低秩技术，让新数据的训练变得又快又便宜
• 支持内嵌商业和开源 LLM，后者支持独立部署
• 应用层用 prompt engineer 做分析师和交易员

FinGPT 架构如下所示：

与其他语言模型不同的是，FinGPT 使用开源的大型语言模型和金融数据进行微调。其关键技术是通过人类反馈进行强化学习 (RLHF)，使模型能够学习个人偏好，如风险厌恶水平、投资习惯等，从而提供个性化的机器人顾问服务 FinGPT 具有快速微调的能力，能适应新的数据，这使得它在金融领域具有很高的灵活性。