A nagy nyelvi modellek pénzügyi piacokon való alkalmazása
A Hudson River Trading 2023-as NeurIPS konferencián bemutatott kutatása szerint évente 177 milliárd tőzsdei token áll rendelkezésre a modell betanításához.
A Hudson River Trading 2023-as NeurIPS konferencián bemutatott kutatása szerint évente 177 milliárd tőzsdei token áll rendelkezésre a modell betanításához.
A pénzügyi adatok feldolgozása során a modellnek képesnek kell lennie arra, hogy kezelje a zajt és a széles skálán mozgó árfolyamokat befolyásoló tényezőket. A természetes nyelvben a szavak és mondatok közötti kapcsolatok világosabban meghatározottak — közölte az OpenAI.
A pénzügyi adatok sajátosságai
A multimodális tanulás egyik ígéretes területe, amely a pénzügyi piacokon is alkalmazható, a különböző típusú adatok egyesítése. Például a DALL-E 2 modell képes szöveg alapján képeket generálni, és hasonló módon a pénzügyi adatokban is lehetne kombinálni a klasszikus és alternatív adatforrásokat.
A szintetikus adatok létrehozásának lehetőségei
A nagy nyelvi modellek sikeres alkalmazása a pénzügyi piacokon érdekében további kutatásokra van szükség, különösen a multimodális tanulás és a szintetikus adatok létrehozása területén. A Hudson River Trading és az OpenAI együttműködése a jövőben 2025-ben várhatóan további fejleményeket hoz a nagy nyelvi modellek pénzügyi piacokon való alkalmazásában.