FinBloom: Knowledge Grounding Large Language Model with Real-time Financial Data

📄 arXiv: 2502.18471v1 📥 PDF

作者: Ankur Sinha, Chaitanya Agarwal, Pekka Malo

分类: cs.IR, cs.AI, cs.CL, cs.LG, q-fin.ST

发布日期: 2025-02-04

备注: 27 pages, 9 tables

💡 一句话要点

FinBloom：利用实时金融数据增强大型语言模型的知识

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 大型语言模型 金融数据 实时数据 知识增强 金融代理

📋 核心要点

  1. 现有大型语言模型在金融领域面临挑战，因为它们难以访问和利用实时金融数据进行决策。
  2. 论文提出FinBloom金融代理，通过知识增强方法，使LLM能够处理实时文本和表格金融数据。
  3. FinBloom 7B模型在大量金融数据上进行预训练和微调，显著提升了LLM处理动态金融任务的能力。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLM）在生成类人回复方面表现出色，但通常难以处理需要访问实时信息的交互式任务。这种限制在金融领域构成了挑战，因为模型必须访问最新的信息，例如最近的新闻或价格变动，以支持决策。为了解决这个问题，我们引入了金融代理，这是一种知识增强方法，用于LLM处理使用实时文本和表格数据的金融查询。我们的贡献有三方面：首先，我们开发了一个包含超过50,000个金融查询的金融上下文数据集，并配有所需的上下文。其次，我们训练了FinBloom 7B，一个定制的70亿参数LLM，使用了来自路透社和德意志新闻社的1400万篇金融新闻文章，以及1200万份证券交易委员会（SEC）的文件。第三，我们使用金融上下文数据集对FinBloom 7B进行微调，使其成为金融代理。该代理生成相关的金融上下文，从而能够高效地检索实时数据以回答用户查询。通过减少延迟并消除用户手动提供准确数据的需要，我们的方法显著增强了LLM处理动态金融任务的能力。我们提出的方法使实时金融决策、算法交易和其他相关任务变得简化，并且在高速度数据流的上下文中具有价值。

🔬 方法详解

问题定义：现有的大型语言模型在处理金融领域的任务时，由于缺乏对实时金融数据的访问和利用能力，难以做出准确和及时的决策。用户需要手动提供最新的金融信息，增加了使用成本和延迟。

核心思路：论文的核心思路是构建一个能够自动获取和利用实时金融数据的金融代理。通过预训练和微调，使LLM具备理解金融上下文、检索相关信息并生成合理答案的能力。这样可以减少用户干预，提高决策效率。

技术框架：FinBloom的整体框架包括以下几个主要步骤：1) 构建金融上下文数据集，包含金融查询和对应的上下文信息；2) 使用大规模金融新闻和SEC文件预训练一个70亿参数的LLM（FinBloom 7B）；3) 使用金融上下文数据集对FinBloom 7B进行微调，使其具备金融代理的能力；4) 金融代理接收用户查询，生成相关金融上下文，检索实时数据，并生成答案。

关键创新：该论文的关键创新在于构建了一个能够自动获取和利用实时金融数据的金融代理，并提出了相应的训练方法。与传统的LLM相比，FinBloom能够更好地处理动态金融任务，减少用户干预，提高决策效率。

关键设计：FinBloom 7B模型使用了70亿参数，并在1400万篇金融新闻文章和1200万份SEC文件上进行了预训练。微调阶段使用了金融上下文数据集，并采用了合适的损失函数和优化器。具体的参数设置和网络结构细节未知。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1

📊 实验亮点

论文构建了包含超过50,000个金融查询的金融上下文数据集，并训练了FinBloom 7B模型。通过在大量金融数据上进行预训练和微调，FinBloom能够生成相关的金融上下文，从而能够高效地检索实时数据以回答用户查询。具体性能数据和提升幅度未知。

🎯 应用场景

FinBloom的应用场景广泛，包括实时金融决策、算法交易、风险管理、投资组合优化等。它可以帮助金融机构和个人投资者更快速、准确地获取和分析金融信息，从而做出更明智的决策。该研究的未来影响在于推动LLM在金融领域的应用，提高金融行业的智能化水平。

📄 摘要（原文）

Large language models (LLMs) excel at generating human-like responses but often struggle with interactive tasks that require access to real-time information. This limitation poses challenges in finance, where models must access up-to-date information, such as recent news or price movements, to support decision-making. To address this, we introduce Financial Agent, a knowledge-grounding approach for LLMs to handle financial queries using real-time text and tabular data. Our contributions are threefold: First, we develop a Financial Context Dataset of over 50,000 financial queries paired with the required context. Second, we train FinBloom 7B, a custom 7 billion parameter LLM, on 14 million financial news articles from Reuters and Deutsche Presse-Agentur, alongside 12 million Securities and Exchange Commission (SEC) filings. Third, we fine-tune FinBloom 7B using the Financial Context Dataset to serve as a Financial Agent. This agent generates relevant financial context, enabling efficient real-time data retrieval to answer user queries. By reducing latency and eliminating the need for users to manually provide accurate data, our approach significantly enhances the capability of LLMs to handle dynamic financial tasks. Our proposed approach makes real-time financial decisions, algorithmic trading and other related tasks streamlined, and is valuable in contexts with high-velocity data flows.