Fugu-MT 論文翻訳(概要): FinTral: A Family of GPT-4 Level Multimodal Financial Large Language Models

論文の概要: FinTral: A Family of GPT-4 Level Multimodal Financial Large Language Models

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.10986v3
Date: Fri, 14 Jun 2024 13:26:47 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-06-17 19:02:29.844952
Title: FinTral: A Family of GPT-4 Level Multimodal Financial Large Language Models
Title（参考訳）: FinTral: GPT-4レベルのマルチモーダル金融大規模言語モデルの一家系
Authors: Gagan Bhatia, El Moatez Billah Nagoudi, Hasan Cavusoglu, Muhammad Abdul-Mageed,
Abstract要約: FinTralは、Mistral-7bモデルに基づいて構築された、最先端のマルチモーダル言語モデル(LLM)のスイートである。我々はFinTralをドメイン固有の事前訓練、命令微調整、RLAIFトレーニングで強化する。我々のFinTralモデルは、FinTral-DPO-T&Rと呼ばれる高度なツールと検索手法を用いて直接選好最適化を訓練し、例外的なゼロショット性能を示す。
参考スコア（独自算出の注目度）: 18.280762424107408
License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
Abstract: We introduce FinTral, a suite of state-of-the-art multimodal large language models (LLMs) built upon the Mistral-7b model and tailored for financial analysis. FinTral integrates textual, numerical, tabular, and image data. We enhance FinTral with domain-specific pretraining, instruction fine-tuning, and RLAIF training by exploiting a large collection of textual and visual datasets we curate for this work. We also introduce an extensive benchmark featuring nine tasks and 25 datasets for evaluation, including hallucinations in the financial domain. Our FinTral model trained with direct preference optimization employing advanced Tools and Retrieval methods, dubbed FinTral-DPO-T&R, demonstrates an exceptional zero-shot performance. It outperforms ChatGPT-3.5 in all tasks and surpasses GPT-4 in five out of nine tasks, marking a significant advancement in AI-driven financial technology. We also demonstrate that FinTral has the potential to excel in real-time analysis and decision-making in diverse financial contexts. The GitHub repository for FinTral is available at \url{https://github.com/UBC-NLP/fintral}.
Abstract（参考訳）: 我々は、Mistral-7bモデル上に構築され、財務分析に適した、最先端のマルチモーダル言語モデル(LLM)スイートであるFinTralを紹介する。 FinTralはテキスト、数値、表、画像データを統合する。我々はFinTralをドメイン固有の事前トレーニング、命令の微調整、RLAIFトレーニングで強化し、本研究のためにキュレートしたテキストおよびビジュアルデータセットの大規模なコレクションを活用する。また、金融分野における幻覚を含む9つのタスクと25のデータセットを含む広範なベンチマークも導入した。我々のFinTralモデルは、FinTral-DPO-T&Rと呼ばれる高度なツールと検索手法を用いて直接選好最適化を訓練し、例外的なゼロショット性能を示す。全タスクでChatGPT-3.5を上回っ、9タスク中5タスクでGPT-4を上回っており、AI主導の金融技術の大幅な進歩を示している。また、FinTralは、さまざまな財務状況におけるリアルタイム分析と意思決定に優れる可能性を実証した。 FinTralのGitHubリポジトリは、 \url{https://github.com/UBC-NLP/fintral}で公開されている。

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