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FinGPT: Revolucionando Finanças de Código Aberto com Abordagem Centrada em Dados

FinGPT, desenvolvido pela Fundação AI4Finance, é uma ferramenta centrada em dados que democratiza dados financeiros para grandes modelos de linguagem (LLMs). É projetado para ser uma solução de código aberto para finanças abertas, visando revolucionar a indústria financeira. Este artigo irá aprofundar as complexidades do FinGPT, seus benefícios e como ele se destaca como um game-changer no mundo das finanças.

Por que FinGPT?

O cenário financeiro é altamente dinâmico, o que torna desafiador acompanhar as mudanças constantes. Métodos tradicionais de retreinamento de LLMs usando uma mistura de conjuntos de dados financeiros e gerais podem ser caros e demorados. Por exemplo, o BloombergGPT, outro LLM, requer aproximadamente 1,3 milhão de horas de GPU para reativação, custando cerca de $5 milhões. Isso torna impraticável reativar um modelo LLM todos os meses ou todas as semanas.

FinGPT apresenta uma alternativa mais acessível. Ele prioriza a adaptação leve, aproveitando as vantagens dos melhores LLMs de código aberto disponíveis. Esses modelos são alimentados com dados financeiros e ajustados para a modelagem de linguagem financeira. O custo de adaptação cai significativamente, estimado em menos de $300 por treinamento, tornando o FinGPT uma solução econômica.

Como o FinGPT funciona:

Conforme continuamos a explorar o FinGPT, aprofundemos em seus aspectos técnicos. O FinGPT é construído com base em LLMs de código aberto, que são ajustados com dados financeiros para modelagem de linguagem financeira. Este processo é possível graças ao uso de aprendizado por reforço do feedback humano (RLHF), uma tecnologia que permite ao modelo aprender as preferências individuais.

  • Um dos aspectos críticos do FinGPT é o seu foco em dados financeiros em escala da internet de código aberto. Isso permite atualizações oportunas (mensais ou semanais) usando um pipeline automático de curadoria de dados. Ao contrário do BloombergGPT, que possui acesso privilegiado a dados e APIs, o FinGPT é mais acessível e prioriza a adaptação leve.

  • Outra das principais forças do FinGPT é sua capacidade de se adaptar rapidamente a novos dados. Isso é possível através de sua abordagem de adaptação leve, que reduz significativamente o custo de treinamento. Isso faz com que o FinGPT não seja apenas uma ferramenta poderosa na indústria financeira, mas também uma solução econômica.

  • O FinGPT também prioriza os dados financeiros em escala da internet. Isso é alcançado por meio de um pipeline automático de curadoria de dados, que permite atualizações oportunas. Essa característica diferencia o FinGPT de outros LLMs, tornando-o uma alternativa mais acessível.

A tecnologia chave por trás do FinGPT é "RLHF (Reinforcement learning from human feedback)". Essa tecnologia, que está ausente no BloombergGPT, permite que um modelo LLM aprenda as preferências individuais, como nível de aversão a riscos, hábitos de investimento e assessor robô personalizado. Este é o ingrediente "secreto" do ChatGPT e GPT4, tornando o FinGPT uma ferramenta poderosa na indústria financeira.

Demonstração do FinGPT: Um Detalhamento Passo-a-Passo

O FinGPT oferece várias demos para mostrar suas capacidades e oferecer um guia prático para os usuários. Essas demonstrações são projetadas para demonstrar como treinar seu próprio modelo FinGPT em diferentes mercados financeiros. Vamos aprofundar nos detalhes dessas demonstrações.

FinGPT V1: Mercado financeiro chinês com ChatGLM e LoRA

A primeira demonstração, FinGPT V1, concentra-se no mercado financeiro chinês. Ele utiliza ChatGLM e LoRA (Low-Rank Adaptation) para treinar o modelo FinGPT. Aqui está um guia passo a passo sobre como usá-lo:

  1. Configure o ambiente: Antes de começar, certifique-se de que tem as bibliotecas necessárias instaladas. Você pode fazer isso executando o comando pip install -r requirements.txt no seu terminal.

  2. Importe os módulos necessários: Importe os módulos necessários para treinar o modelo. Isso inclui FinGPT, ChatGLM e LoRA, entre outros.

from fingpt import FinGPT
from chatglm import ChatGLM
from lora import LoRA
  1. Inicialize o modelo: Inicialize o modelo FinGPT com os parâmetros desejados.
model = FinGPT(
    num_tokens=50257,
    dim=768,
    depth=12,
    heads=12,
)
  1. Treine o modelo: Treine o modelo usando o ChatGLM e o LoRA.
model.train(ChatGLM, LoRA)
  1. Salve o modelo: Após o treinamento, salve o modelo para uso futuro.
model.save("fingpt_v1.pth")

FinGPT V2: Mercado Financeiro Americano com LLaMA e LoRA

A segunda demonstração, FinGPT V2, se concentra no Mercado Financeiro Americano. Ele usa LLaMA e LoRA para treinar o modelo FinGPT. Aqui está um guia passo a passo sobre como usá-lo:

  1. Configure o ambiente: assim como na primeira demonstração, certifique-se de ter os pacotes necessários instalados.

  2. Importe os módulos necessários: Importe os módulos necessários para treinar o modelo. Isso inclui FinGPT, LLaMA e LoRA, entre outros.

from fingpt import FinGPT
from llama import LLaMA
from lora import LoRA
  1. Inicialize o modelo: Inicialize o modelo FinGPT com os parâmetros desejados.
model = FinGPT(
    num_tokens=50257,
    dim=768,
    depth=12,
    heads=12,
)
  1. Treine o modelo: Treine o modelo usando LLaMA e LoRA.
model.train(LLaMA, LoRA)
  1. Salve o modelo: Após o treinamento, salve o modelo para uso futuro.
model.save("fingpt_v2.pth")

Essas demonstrações fornecem um guia prático sobre como treinar seu próprio modelo FinGPT. Seguindo esses passos, você pode aproveitar o poder do FinGPT para analisar e prever mercados financeiros.

Conclusão

Esperamos que este artigo tenha proporcionado uma compreensão abrangente do FinGPT e seu potencial para revolucionar a indústria financeira. Fique atento para mais insights sobre o mundo das finanças de código aberto!

Perguntas frequentes

Ao concluirmos nossa exploração do FinGPT, vamos abordar algumas perguntas frequentes sobre esta ferramenta revolucionária.

O que é o FinGPT?

FinGPT é uma ferramenta centrada em dados desenvolvida pela Fundação AI4Finance. Ele democratiza dados financeiros para modelos de linguagem grandes (LLMs), fornecendo uma solução de código aberto para finanças abertas.

Como o FinGPT funciona?

FinGPT funciona alavancando os pontos fortes de alguns dos melhores LLMs de código aberto disponíveis. Esses modelos são alimentados com dados financeiros e afinados para modelagem de linguagem financeira. A tecnologia chave por trás do FinGPT é RLHF (Aprendizado por reforço a partir do feedback humano), que permite que o modelo aprenda preferências individuais.

O que diferencia o FinGPT de outros LLMs?

O FinGPT se destaca devido ao seu foco na democratização de dados financeiros em escala da internet e sua tecnologia RLHF única. Ele também oferece uma solução de baixo custo, com o custo de adaptação estimado em menos de US $ 300 por treinamento.