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FinGPT: Inteligencia Artificial de Código Abierto para Finanzas

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Descubriendo FinGPT: Un Mundo de Oportunidades en el Sector Financiero

La inteligencia artificial y los modelos de lenguaje de gran escala han dado un vuelco al procesamiento del lenguaje natural en diversos campos. Uno de ellos es el mundo financiero, donde modelos como BloombergGPT han generado un gran interés. Pero, ¿qué pasaría si hubiera una alternativa de código abierto para democratizar este mundo?

Aquí te presentamos FinGPT.

Los beneficios de un modelo financiero de código abierto

BloombergGPT, entre otros modelos propietarios, ha sido capaz de abordar tareas financieras gracias a su acceso exclusivo a datos especializados. Sin embargo, eso no es suficiente, ya que se necesita una alternativa de código abierto para democratizar la información financiera y fomentar la colaboración y la innovación en este ámbito. Aquí es donde entra FinGPT, un modelo de lenguaje financiero de código abierto que busca cambiar el panorama.

Enfoque centrado en los datos

Los datos juegan un papel fundamental en el desarrollo de modelos financieros. FinGPT toma este enfoque centrado en los datos, priorizando la recopilación, preparación y procesamiento de información financiera de alta calidad. Para ello, se enfoca en fuentes de datos como noticias financieras, presentaciones de informes, discusiones en redes sociales y tendencias, abordando desafíos como la alta sensibilidad temporal y la baja relación señal-ruido.

Estructura del modelo FinGPT

FinGPT está compuesto por cuatro componentes fundamentales:

  1. Capa de origen de datos: Adquiere información financiera de diversas fuentes en línea, como sitios web de noticias, plataformas sociales, presentaciones de informes, tendencias y conjuntos de datos académicos.
  2. Capa de ingeniería de datos: Se enfoca en el procesamiento de datos mediante NLP en tiempo real, abordando la alta sensibilidad temporal y la baja relación señal-ruido. Incluye limpieza de datos, tokenización, eliminación de palabras vacías, lematización, extracción de características, análisis de sentimientos y generación de indicadores.
  3. Capa de modelos de lenguaje: Implementa distintas metodologías de ajuste fino, priorizando la adaptación ligera para mantener el modelo actualizado y relevante.
  4. Capa de aplicaciones: Muestra las aplicaciones prácticas de FinGPT, como asesoramiento robótico, comercio algorítmico y desarrollo de código bajo.

Pipeline de ingeniería de datos en tiempo real

El procesamiento de datos en tiempo real es fundamental para el éxito de FinGPT. El sistema de ingesta de datos en tiempo real incluye limpieza de datos, tokenización, eliminación de palabras vacías, lematización, extracción de características, análisis de sentimientos, generación de indicadores y toma de decisiones/alertas.

Por ejemplo, la lematización es un proceso que busca encontrar la forma más simple de una palabra, llamada lema, que representa a todas las formas flexionadas de esa palabra. Por ejemplo, el lema de «dije», «diré» y «dijéramos» es «decir». La lematización se utiliza para reducir la cantidad de palabras diferentes que se usan en un texto y para agrupar palabras similares. Se puede hacer manualmente o con programas de análisis morfológico.

Aplicaciones y colaboraciones potenciales

Mediante su marco de código abierto, FinGPT busca estimular la innovación y la colaboración en el dominio financiero. Entre sus casos de uso, se encuentran servicios de asesoramiento robótico, comercio cuantitativo y desarrollo de código bajo. Su objetivo es democratizar los modelos de lenguaje financieros y descubrir nuevas posibilidades en el mundo de las finanzas abiertas.

Creando un futuro financiero más abierto

FinGPT pretende ser un catalizador de cambio en el sector financiero, impulsando la investigación, la innovación y la colaboración. Al fomentar un ecosistema de colaboración sólido dentro de la comunidad AI4Finance, se espera que FinGPT ayude a descubrir nuevas oportunidades en el mundo de las finanzas abiertas.

En conclusión, FinGPT ofrece un enfoque centrado en los datos y una implementación integral para los modelos financieros de lenguaje. A través de esfuerzos colaborativos, se busca democratizar los datos financieros y estos modelos, lo que se traduce en una mayor innovación y desarrollo en el campo de las aplicaciones financieras abiertas. Con su pipeline de ingeniería de datos en tiempo real y su compromiso con los desafíos asociados a los datos financieros, FinGPT es una herramienta prometedora que puede abrir nuevas oportunidades en el sector financiero.

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