FinGPT：开源金融领域的数据驱动语言模型

FinGPT是由AI4Finance Foundation开发的一种专门为金融领域设计的语言模型。它的目标是为金融大型语言模型（FinLLMs）提供互联网规模的数据，以此推动金融领域的开源发展。

1. 为什么选择FinGPT？

• 动态适应性：金融领域的动态性极高。重新训练一个大型语言模型（LLM）需要大量的时间和金钱，而FinGPT可以快速地进行微调以适应新的数据，大大降低了训练成本。
• 数据民主化：FinGPT强调的是轻量级的适应性，利用现有的开源LLM，然后用金融数据进行微调，以进行金融语言建模。这使得金融数据的更新（每月或每周更新）可以通过自动化的数据策划管道进行。
• 关键技术：FinGPT的关键技术是"RLHF（Reinforcement learning from human feedback）"，这是BloombergGPT所缺少的。RLHF使得LLM模型能够学习个人偏好（如风险厌恶水平、投资习惯、个性化的Robo-advisor等），这是ChatGPT和GPT4的"秘密"成分。

1. FinGPT的演示
   FinGPT提供了两个版本的演示。FinGPT V1在中国金融市场上训练自己的FinGPT，使用了ChatGLM和LoRA（Low-Rank Adaptation）。FinGPT V2在美国金融市场上训练自己的FinGPT，使用了LLaMA和LoRA。
2. FinGPT在AI4Finance的应用
   AI4Finance提供了一系列使用FinGPT的示例，包括使用ChatGPT构建的交易机器人，以及使用ChatGPT构建的Robo-advisor。这些示例展示了如何将FinGPT与其他工具结合使用，以实现更复杂的金融任务。
3. FinGPT的未来
   FinGPT的开发者计划在不久的将来发布训练好的模型。这将使更多的开发者和研究者能够利用FinGPT进行金融领域的研究和应用。

总的来说，FinGPT是一个开源的、为金融领域设计的大型语言模型，它的目标是推动金融领域的数据驱动研究和应用。通过提供互联网规模的金融数据，FinGPT有可能引领金融领域的一场开源革命。