論文の概要: Multimodal Gen-AI for Fundamental Investment Research

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.06164v1
• Date: Sun, 24 Dec 2023 03:35:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-22 12:51:37.372298
• Title: Multimodal Gen-AI for Fundamental Investment Research
• Title（参考訳）: 基礎投資研究のためのマルチモーダルゲンAI
• Authors: Lezhi Li, Ting-Yu Chang, Hai Wang
• Abstract要約: 本報告では、従来の意思決定プロセスを再考する金融投資業界における変革的イニシアティブについて概説する。 基礎モデル(Llama2)上での微調整手法の有効性を評価し,アプリケーションレベルの目標を達成する。 このプロジェクトには、調査報告、投資メモ、市場ニュース、広範な時系列市場データなど、さまざまなコーパスデータセットが含まれている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.559302299676632
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This report outlines a transformative initiative in the financial investment industry, where the conventional decision-making process, laden with labor-intensive tasks such as sifting through voluminous documents, is being reimagined. Leveraging language models, our experiments aim to automate information summarization and investment idea generation. We seek to evaluate the effectiveness of fine-tuning methods on a base model (Llama2) to achieve specific application-level goals, including providing insights into the impact of events on companies and sectors, understanding market condition relationships, generating investor-aligned investment ideas, and formatting results with stock recommendations and detailed explanations. Through state-of-the-art generative modeling techniques, the ultimate objective is to develop an AI agent prototype, liberating human investors from repetitive tasks and allowing a focus on high-level strategic thinking. The project encompasses a diverse corpus dataset, including research reports, investment memos, market news, and extensive time-series market data. We conducted three experiments applying unsupervised and supervised LoRA fine-tuning on the llama2_7b_hf_chat as the base model, as well as instruction fine-tuning on the GPT3.5 model. Statistical and human evaluations both show that the fine-tuned versions perform better in solving text modeling, summarization, reasoning, and finance domain questions, demonstrating a pivotal step towards enhancing decision-making processes in the financial domain. Code implementation for the project can be found on GitHub: https://github.com/Firenze11/finance_lm.
• Abstract（参考訳）: 本報告では,従来の意思決定プロセスが,書類をふるいにかけるなど労働集約的な業務を担っている金融投資業界における変革的イニシアティブを概説する。 言語モデルを活用することで,情報要約と投資アイデア生成の自動化を図る。 我々は、特定のアプリケーションレベルの目標を達成するためのベースモデル(llama2)における微調整手法の有効性を評価し、企業やセクターにおけるイベントの影響に対する洞察の提供、市場の状況関係の理解、投資家による投資アイデアの生成、株式推奨や詳細な説明による結果のフォーマット化などを検討する。 最先端のジェネレーティブモデリング技術を通じて、究極の目標はaiエージェントのプロトタイプを開発し、人間の投資家を反復的なタスクから解放し、ハイレベルな戦略的思考に焦点をあてることである。 このプロジェクトは、研究報告、投資メモ、市場ニュース、広範囲な時系列市場データを含む多様なコーパスデータセットを含んでいる。 基礎モデルとしてLama2_7b_hf_chatを用いた教師なしLoRA微調整と,GPT3.5モデルの命令微調整を行った。 統計的および人的評価は、細調整されたバージョンが、テキストモデリング、要約、推論、ファイナンスドメインの問題の解決においてより良いパフォーマンスを示し、金融領域における意思決定プロセスの強化に向けた重要なステップを示す。 プロジェクトのコード実装はgithubにある。 https://github.com/firenze11/finance_lm。

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