論文の概要: FinTeamExperts: Role Specialized MOEs For Financial Analysis
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.21338v2
- Date: Thu, 07 Nov 2024 23:11:04 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-11-11 14:53:03.747849
- Title: FinTeamExperts: Role Specialized MOEs For Financial Analysis
- Title（参考訳）: FinTeamExperts:財務分析のための専門MOE
- Authors: Yue Yu, Prayag Tiwari,
- Abstract要約: 我々は、金融分析のためのMixture of Experts (MOEs) として構成されたロール特化LDMフレームワークであるFinTeamExpertsを提示する。
このフレームワークは、マクロアナリスト、マイクロアナリスト、量的アナリストといった、異なる役割を専門とする各モデルをトレーニングすることで、協力的なチーム設定をシミュレートする。
我々は、異なるコーパス上の3つの8ビリオンパラメータモデルを訓練し、それぞれが特定の金融関連の役割に長けている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.145985064776273
- License:
- Abstract: Large Language Models (LLMs), such as ChatGPT, Phi3 and Llama-3, are leading a significant leap in AI, as they can generalize knowledge from their training to new tasks without fine-tuning. However, their application in the financial domain remains relatively limited. The financial field is inherently complex, requiring a deep understanding across various perspectives, from macro, micro economic trend to quantitative analysis. Motivated by this complexity, a mixture of expert LLMs tailored to specific financial domains could offer a more comprehensive understanding for intricate financial tasks. In this paper, we present the FinTeamExperts, a role-specialized LLM framework structured as a Mixture of Experts (MOEs) for financial analysis. The framework simulates a collaborative team setting by training each model to specialize in distinct roles: Macro Analysts, Micro analysts, and Quantitative Analysts. This role-specific specialization enhances the model's ability to integrate their domain-specific expertise. We achieve this by training three 8-billion parameter models on different corpus, each dedicated to excelling in specific finance-related roles. We then instruct-tune FinTeamExperts on downstream tasks to align with practical financial tasks. The experimental results show that FinTeamExperts outperform all models of the same size and larger on three out of four datasets. On the fourth dataset, which presents a more complex task, FinTeamExperts still surpass all models of the same size. This highlights the success of our role-based specialization approach and the continued training approach for FinTeamExperts.
- Abstract（参考訳）: ChatGPT、Phi3、Llama-3といった大規模言語モデル(LLM)は、トレーニングから新しいタスクへの知識を微調整なしで一般化できるため、AIの大きな飛躍を導いている。
しかし、金融分野での申請は比較的限られている。
金融分野は本質的に複雑で、マクロ、ミクロ経済トレンド、定量分析など、さまざまな観点から深い理解を必要としている。
この複雑さによって動機づけられた、特定の金融ドメインに適した専門家のLLMの混合は、複雑な金融タスクに対してより包括的な理解を提供する可能性がある。
本稿では、金融分析のためのMixture of Experts (MOE) として構成されたロール特化LDMフレームワークであるFinTeamExpertsについて述べる。
このフレームワークは、マクロアナリスト、マイクロアナリスト、量的アナリストといった、異なる役割を専門とする各モデルをトレーニングすることで、協力的なチーム設定をシミュレートする。
この役割特化によって、モデルがドメイン特化専門知識を統合する能力が向上する。
我々は、異なるコーパス上の3つの8ビリオンパラメータモデルを訓練し、それぞれが特定の金融関連の役割に長けている。
次に、下流タスクにFinTeamExpertsを指示して、実用的な財務タスクと整合させます。
実験の結果、FinTeamExpertsは4つのデータセットのうち3つで、同じサイズで、より大きく全てのモデルを上回っていることがわかった。
より複雑なタスクを示す第4のデータセットでは、FinTeamExpertsは同じサイズのすべてのモデルを超えています。
これは、ロールベースの特殊化アプローチの成功とFinTeamExpertsの継続的なトレーニングアプローチを強調します。
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