“`html
Использование современных языковых моделей в финансовой сфере
Исследования в области языковых моделей быстро развиваются, фокусируясь на улучшении понимания и обработки языка моделями, особенно в специализированных областях, таких как финансы. Большие языковые модели (LLM) перешли от основных задач классификации к становлению мощными инструментами, способными извлекать и генерировать сложные знания. Эти модели работают, обращаясь к большим наборам данных и используя передовые алгоритмы для предоставления инсайтов и прогнозов. В финансовой сфере, где объем данных огромен и требуется точная интерпретация, LLM являются ключевыми для анализа рыночных тенденций, прогнозирования результатов и поддержки принятия решений.
Решение проблем в области LLM
Одной из основных проблем, с которой сталкиваются исследователи в области LLM, является балансировка экономической эффективности с производительностью. LLM являются вычислительно затратными, и по мере обработки больших наборов данных риск появления неточной или вводящей в заблуждение информации увеличивается, особенно в областях, где неправильные прогнозы могут привести к значительным потерям, таких как финансы. Традиционные подходы сильно полагаются на одну плотную трансформаторную модель, которая, хотя и мощная, часто нуждается в помощи при возникновении галлюцинаций, когда модель генерирует неправильную или несущественную информацию. Большие финансовые приложения, требующие быстрых, точных и экономически эффективных моделей, усугубляют эту проблему.
Модель Mixture of Agents (MoA)
Исследователи из команды Vanguard IMFS (Investment Management FinTech Strategies) представили новую структуру под названием Mixture of Agents (MoA) для преодоления ограничений традиционных ансамблевых методов. MoA – это передовая мультиагентная система, разработанная специально для задач Retrieval-Augmented Generation (RAG). В отличие от предыдущих моделей, MoA использует коллекцию маленьких специализированных моделей, которые работают вместе в высоко координированном порядке для ответа на сложные вопросы с большей точностью и меньшими затратами. Эта совместная сеть агентов отражает структуру исследовательской команды, где каждый агент обладает экспертизой и базой знаний, что позволяет системе эффективнее работать в различных финансовых областях.
Система MoA включает в себя несколько специализированных агентов, каждый из которых выступает как “младший исследователь” с определенным фокусом, таким как анализ настроений, финансовые показатели или математические вычисления. Каждый агент имеет доступ к различным источникам данных, включая базы данных, API и внешние документы, что позволяет им быстро и эффективно обрабатывать очень специфическую информацию. Эта специализация позволяет фреймворку MoA превзойти традиционные одномодельные системы по скорости и точности, при этом сохраняя низкие операционные расходы.
Преимущества системы MoA
Система MoA продемонстрировала значительные улучшения качества ответов и эффективности по сравнению с традиционными одномодельными системами. В тестах система MoA могла анализировать десятки тысяч финансовых документов менее чем за 60 секунд, используя два уровня агентов. По сравнению с одномодельной системой, эти агенты работают с задержкой только в 4,07 раз при последовательном выводе или в 2,24 раза при параллельной работе. Базовая система MoA с двумя агентами Mistral-7B была протестирована в одном эксперименте наряду с одномодельными системами, такими как GPT-4 и Claude 3 Opus. Система MoA последовательно предоставляла более точные и полные ответы. Например, когда был задан вопрос о росте выручки в отчете о прибылях Apple за 1 квартал 2023 года, агенты MoA уловили 5 из 7 ключевых моментов, по сравнению с 4 от Claude и всего 2 от GPT-4. Это демонстрирует способность системы выделять критическую информацию с более высокой точностью и скоростью.
Экономическая эффективность MoA делает ее очень подходящей для масштабных финансовых приложений. Команда IMFS компании Vanguard сообщила, что их система MoA работает по общей месячной стоимости менее 8 000 долларов США при обработке запросов от команды исследователей. Это сравнимо с одномодельными системами, стоимость которых составляет от 5 000 до 8 000 долларов в месяц, но они обеспечивают значительно более низкую производительность. Модульная конструкция фреймворка MoA позволяет компаниям масштабировать свои операции в зависимости от бюджета и потребностей, с возможностью добавления или удаления агентов по мере необходимости. По мере масштабирования системы она становится все более эффективной, экономя время и вычислительные ресурсы.
В заключение, фреймворк Mixture of Agents предлагает мощное решение для улучшения производительности больших языковых моделей в финансовой сфере. Исследователи успешно решают критические проблемы, такие как масштабируемость, экономичность и точность ответов, используя совместную агентную систему. Фреймворк MoA повышает скорость и качество поиска информации и предлагает значительные экономические сбережения по сравнению с традиционными методами. Благодаря способности обрабатывать огромные объемы данных за долю времени, сохраняя высокую точность, MoA готова стать стандартом для прикладных приложений в области финансов и не только. Эта система представляет собой значительный прогресс в технологии LLM, обеспечивая масштабируемый, экономически эффективный и высокоэффективный метод обработки сложных финансовых данных.
Проверьте статью. Вся заслуга за это исследование принадлежит исследователям этого проекта. Кроме того, не забудьте подписаться на нас в Twitter и присоединиться к нашему каналу в Telegram и группе в LinkedIn. Если вам нравится наша работа, вам понравится наш новостной бюллетень.
Не забудьте присоединиться к нашему 50k+ ML SubReddit
FREE AI WEBINAR: ‘SAM 2 for Video: How to Fine-tune On Your Data’ (Wed, Sep 25, 4:00 AM – 4:45 AM EST)
Источник: MarkTechPost
“`
