Shai: A large language model for asset management

📄 arXiv: 2312.14203v1 📥 PDF

作者: Zhongyang Guo, Guanran Jiang, Zhongdan Zhang, Peng Li, Zhefeng Wang, Yinchun Wang

分类: q-fin.PM, cs.CL, cs.LG

发布日期: 2023-12-21

💡 一句话要点

提出面向资产管理行业的10B级大语言模型Shai，提升领域任务性能。

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

关键词: 大语言模型 资产管理 金融领域 预训练 微调 评估框架 行业应用

📋 核心要点

  1. 现有通用大语言模型在资产管理领域的专业知识和任务处理能力不足，难以满足行业需求。
  2. Shai通过在开源模型基础上，利用行业语料进行持续预训练和微调，增强模型在特定领域的理解和应用能力。
  3. 实验结果表明，Shai在资产管理相关任务中表现优于基线模型，验证了其在金融领域的有效性。

📝 摘要（中文）

本文介绍了“Shai”，一个专为资产管理行业设计的10B级别的大语言模型，它构建于一个开源的基础模型之上。通过使用目标语料库进行持续的预训练和微调，Shai在与其领域相关的任务中表现出增强的性能，优于基线模型。我们的研究包括开发一个创新的评估框架，该框架集成了专业资格考试、定制任务、开放式问答和安全评估，以全面评估Shai的能力。此外，我们讨论了使用像GPT-4这样的大语言模型进行资产管理绩效评估的挑战和影响，建议将自动评估和人工判断相结合。Shai的开发展示了10B级别的大语言模型在金融领域的潜力和多功能性，具有显著的性能和适度的计算要求，希望为行业同行在类似工作中提供实用的见解和方法。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决通用大语言模型在资产管理领域专业知识不足的问题。现有方法难以有效处理金融领域的特定任务，例如专业资格考试、定制任务和开放式问答等，无法满足行业对智能化的需求。

核心思路：论文的核心思路是构建一个专为资产管理行业定制的大语言模型Shai。通过在开源基础模型上进行持续的预训练和微调，使其能够更好地理解和处理金融领域的专业知识和任务。

技术框架：Shai的整体框架包括以下几个主要阶段：1) 基于开源基础模型构建；2) 使用资产管理领域的专业语料库进行持续预训练，提升模型对金融知识的理解；3) 针对特定任务进行微调，优化模型在实际应用中的表现；4) 使用创新的评估框架，综合评估模型的性能和安全性。

关键创新：论文的关键创新在于针对资产管理行业构建了一个专用的大语言模型，并提出了一个综合性的评估框架。该评估框架集成了专业资格考试、定制任务、开放式问答和安全评估，能够全面评估模型在金融领域的应用能力。

关键设计：Shai的关键设计包括：1) 选择合适的开源基础模型；2) 构建高质量的资产管理领域语料库；3) 设计有效的预训练和微调策略；4) 开发综合性的评估框架，包括专业资格考试、定制任务、开放式问答和安全评估等模块。具体的参数设置、损失函数和网络结构等细节在论文中可能未详细描述，属于未知信息。

📊 实验亮点

Shai在资产管理相关任务中表现出优于基线模型的性能，证明了其在金融领域的有效性。论文还提出了一个创新的评估框架，可以全面评估大语言模型在资产管理领域的应用能力，为后续研究提供了参考。

🎯 应用场景

Shai可应用于智能投顾、风险管理、投资研究等多个领域，为金融从业者提供更高效、智能的辅助工具。通过提升资产管理效率和决策质量，有望推动金融行业的智能化转型，并为投资者提供更优质的服务。

📄 摘要（原文）

This paper introduces "Shai" a 10B level large language model specifically designed for the asset management industry, built upon an open-source foundational model. With continuous pre-training and fine-tuning using a targeted corpus, Shai demonstrates enhanced performance in tasks relevant to its domain, outperforming baseline models. Our research includes the development of an innovative evaluation framework, which integrates professional qualification exams, tailored tasks, open-ended question answering, and safety assessments, to comprehensively assess Shai's capabilities. Furthermore, we discuss the challenges and implications of utilizing large language models like GPT-4 for performance assessment in asset management, suggesting a combination of automated evaluation and human judgment. Shai's development, showcasing the potential and versatility of 10B-level large language models in the financial sector with significant performance and modest computational requirements, hopes to provide practical insights and methodologies to assist industry peers in their similar endeavors.