Платформа FinRobot: открытая система для финансовых AI-агентов

 FinRobot: A Novel Open-Source AI Agent Platform Supporting Multiple Financially Specialized AI Agents Powered by LLMs

“`html

Использование FinRobot: новая открытая платформа для поддержки финансовых AI-агентов, работающих на базе LLMs

Финансовый анализ всегда был важен для интерпретации рыночных тенденций, прогнозирования экономических результатов и разработки инвестиционных стратегий. Искусственный интеллект (ИИ) и алгоритмические методы стали все более востребованными в этой области, автоматизируя задачи, ранее выполняемые аналитиками, и повышая точность и эффективность финансового анализа. Интеграция передовых технологий, таких как большие языковые модели (LLMs), позволяет проводить более сложный анализ и принимать решения, трансформируя операции финансовых профессионалов.

Преодоление преград и революция в финансовом анализе

Однако существуют значительные преграды между финансовым сектором и сообществом ИИ. Одной из основных проблем является закрытый характер финансовых данных и специализированные знания, необходимые для их эффективного анализа. Необходимы специализированные инструменты ИИ для финансовых задач, которые могут демократизировать доступ к передовым аналитическим возможностям и улучшить принятие решений во всей финансовой отрасли.

Практические решения и ценность FinRobot

Текущие модели ИИ, используемые в финансах, обычно предназначены для простых однозадачных операций. В то время как ИИ автоматизировал многие задачи, такие как анализ настроений и прогнозирование рынка, его применение в финансах ограничено необходимостью более сложных моделей, способных обрабатывать многофакторные анализы. По мере того, как финансовые профессионалы все больше обращаются к ИИ, растет спрос на более передовые инструменты.

Исследователи из AI4Finance Foundation, Колумбийского университета, Шанхайского центра научных исследований и глубокого обучения и бизнес-дивизионов Нью-Йоркского университета Шанхая представили FinRobot, инновационную открытую платформу для AI-агентов, разработанную для поддержки нескольких финансовых задач. Разработанная AI4Finance Foundation в сотрудничестве с учреждениями, такими как Колумбийский университет и Нью-Йоркский университет Шанхая, FinRobot использует LLMs для проведения передового финансового анализа. Эта платформа сокращает разрыв между достижениями ИИ и финансовыми приложениями, способствуя более широкому применению ИИ в принятии финансовых решений. Путем сделать эти инструменты доступными через открытые инициативы, FinRobot стремится улучшить возможности финансовых профессионалов и демократизировать передовой финансовый анализ.

Архитектура FinRobot организована на четыре основных слоя, каждый из которых предназначен для решения специфических задач финансового ИИ.

Слой финансовых AI-агентов: этот слой фокусируется на формулировании финансовой цепочки мышления, разбивая сложные финансовые проблемы на логические последовательности. Он включает различные специализированные AI-агенты, нацеленные на различные финансовые задачи, такие как прогнозирование рынка, анализ документов и стратегии торговли. Эти агенты используют передовые алгоритмы и экспертизу в области, чтобы предоставлять действенные идеи.

Слой финансовых LLM-алгоритмов: этот слой настраивает и использует специально настроенные модели, адаптированные к конкретным областям и глобальному анализу рынка. Он использует FinGPT в сочетании с многоисточниковыми LLMs для динамической настройки стратегий применения моделей для конкретных задач. Эта адаптивность важна для обработки сложностей глобальных финансовых рынков и многоязычных данных.

Слой LLMOps и DataOps: этот слой создает точные модели, применяя методы обучения и настройки, а также используя актуальные данные. Этот слой управляет обширными и разнообразными наборами данных, необходимыми для финансового анализа, обеспечивая, что все данные, поступающие в обработку ИИ, имеют высокое качество и отражают текущие рыночные условия. Он также поддерживает интеграцию и динамическую замену LLMs для поддержания операционной эффективности и адаптивности.

Слой фундаментальных моделей LLM из разных источников: этот фундаментальный слой интегрирует различные LLMs, позволяя вышеперечисленным слоям получать к ним прямой доступ. Он поддерживает функциональность “подключи и играй” различных общих и специализированных LLMs, обеспечивая, что платформа остается актуальной с точки зрения финансовых технологий. Слой фундаментальных моделей LLM включает LLMs с параметрами от 7 миллиардов до 72 миллиардов, каждый из которых тщательно оценивается с точки зрения эффективности в конкретных финансовых задачах. Это разнообразие и оценка обеспечивают оптимальный выбор моделей на основе метрик производительности, таких как точность и адаптивность, делая FinRobot совместимым с операциями на мировом рынке.

Платформа решает критические проблемы, такие как прозрачность, адаптация к мировым рынкам и обработка данных в реальном времени. Например, слой финансовых AI-агентов повышает способность к сложному анализу и принятию решений, используя CoT для разбора финансовых проблем на логические шаги. Слой фундаментальных моделей LLM из разных источников поддерживает интеграцию мультиязычных моделей, улучшая способность FinRobot анализировать и обрабатывать разнообразные финансовые данные. Путем использования разнообразных архитектур LLM, FinRobot обеспечивает точную адаптацию и оптимизацию производительности, что делает его ценным инструментом для профессиональных аналитиков и пользователей.

Оценка двух демонстрационных приложений подчеркивает возможности FinRobot. Первое приложение, Market Forecaster, синтезирует последние рыночные новости и финансовые данные, чтобы предоставить идеи о последних достижениях компании и потенциальных проблемах. Например, система оценила динамику акций Nvidia, отметив стабильный рост и оптимизм генерального директора по поводу ИИ, что укрепило доверие инвесторов. Второе приложение, Document Analysis & Generation, использует AI-агентов для анализа финансовых документов, таких как годовые отчеты, и генерации подробных, содержательных отчетов. Эти приложения демонстрируют способность FinRobot предоставлять комплексные и действенные финансовые идеи.

В заключение, FinRobot улучшает доступность, эффективность и прозрачность финансовых операций путем интеграции мультиязычных LLMs в открытую платформу. Эта инновационная платформа решает сложности мировых рынков с многоуровневой архитектурой, поддерживающей обработку данных в реальном времени и интеграцию разнообразных моделей. FinRobot ускоряет инновации в сообществе финансового ИИ и устанавливает новые стандарты для анализа финансов на базе ИИ. FinRobot обещает значительно улучшить стратегическое принятие решений во всей финансовой отрасли, способствуя сотрудничеству и непрерывному улучшению, делая передовые финансовые инструменты доступными широкой аудитории.

“`

Мобильная разработка на заказ и готовые решения

Мобильная разработка

Готовые и индивидуальные решения

Веб решения - разработка сайтов и сервисов

Web решения

Получите бесплатную консультацию по веб-разработке прямо сейчас

Аутсорсинг, подбор специалистов и команд разработки

Аутсорсинг

Выберите своего специалиста сегодня и начните свой проект

Новости

  • Запуск набора инструментов разработки агентов (ADK) от Google для многопользовательских систем

    Введение в ADK Google недавно представила набор инструментов для разработки агентов (ADK), который является открытым фреймворком для разработки, управления и развертывания многопользовательских систем. Этот фреймворк написан на Python и подходит для различных приложений,…

  • Роль “впитывающих” вниманий в стабилизации больших языковых моделей

    Понимание “впитывающих” механизмов внимания в больших языковых моделях Большие языковые модели (LLMs) имеют уникальное поведение, известное как “впитывающие” механизмы внимания. Это явление имеет значительные последствия для стабильности и производительности моделей, что может улучшить…

  • TorchSim: Революция в атомистических симуляциях с помощью PyTorch

    Введение в TorchSim TorchSim – это инновационный движок атомистического моделирования, который значительно улучшает симуляции материалов, делая их быстрее и эффективнее традиционных методов. Это позволяет отдельным ученым решать несколько задач одновременно. Ключевые особенности TorchSim…

  • API Evals от OpenAI: Оптимизация оценки моделей для бизнеса

    Введение в Evals API OpenAI представила Evals API, мощный инструмент для упрощения оценки больших языковых моделей (LLMs) для разработчиков и команд. Этот новый API позволяет программно проводить оценку, позволяя разработчикам определять тесты, автоматизировать…

  • Запуск моделей APIGen-MT и xLAM-2-fc-r для обучения агентов с многоходовыми взаимодействиями

    Введение Инновационные модели Salesforce AI, APIGen-MT и xLAM-2-fc-r, значительно улучшают способности AI-агентов в управлении сложными многоуровневыми взаимодействиями. Эти решения особенно актуальны для бизнеса, который зависит от эффективной коммуникации и выполнения задач. Проблема многоуровневых…

  • Huawei Dream 7B: Революционная Модель Диффузионного Размышления для Бизнеса

    Практические бизнес-решения на основе Dream 7B Модель Dream 7B от Huawei предлагает революционные возможности для автоматизации и улучшения бизнес-процессов. Внедрение этой технологии может значительно повысить эффективность и качество работы организаций. Как улучшить бизнес…

  • МегаСкейл-Инфер: Революционная система для эффективного обслуживания LLM на основе MoE

    Введение MegaScale-Infer: Оптимизация Производительности Больших Языковых Моделей Большие языковые модели (LLMs) играют важную роль в различных приложениях, таких как чат-боты и генерация кода. Однако с увеличением их размеров возникают проблемы с эффективностью вычислений.…

  • Инновации в тактильном восприятии: решение для бизнеса с использованием ИИ

    Преобразование тактильного восприятия с помощью ИИ: Практические бизнес-решения Понимание технологии тактильного восприятия Тактильное восприятие необходимо для эффективного взаимодействия интеллектуальных систем с физической средой. Технологии, такие как сенсор GelSight, предоставляют подробную информацию о контактных…

  • LLM+FOON: Улучшение планирования кулинарных задач для роботов

    Введение Разработка роботов для домашнего использования, особенно в кулинарии, становится все более актуальной. Эти роботы должны выполнять различные задачи, требующие визуальной интерпретации, манипуляции и принятия решений. Использование LLM+FOON фреймворка может значительно улучшить планирование…

  • Создание локального RAG-пайплайна с Ollama и DeepSeek-R1 на Google Colab

    Практические бизнес-решения с использованием RAG-пайплайна Создание RAG-пайплайна с использованием Ollama и Google Colab может значительно улучшить бизнес и повседневную жизнь. Вот как это может повысить результаты бизнеса: Преимущества Эффективный доступ к информации из…

  • Улучшение моделей рассуждений с помощью масштабирования во время вывода

    Введение Искусственный интеллект может существенно улучшить бизнес-процессы, особенно в области сложного решения задач. Следуя новейшим исследованиям в области масштабирования языковых моделей, можно улучшить качества рассуждений и значительно повысить эффективность работы. Проблемы текущих моделей…

  • RARE: Масштабируемая AI-структура для улучшения специфического рассуждения

    Введение Современные достижения в области больших языковых моделей (LLMs) продемонстрировали впечатляющие возможности в различных задачах. Однако они часто сталкиваются с трудностями в специализированных областях, требующих глубоких знаний и рассуждений. Это ограничение связано с…

  • OceanSim: Инновационный GPU-ускоренный симулятор подводной robotics

    Введение в OceanSim: Преобразование симуляции подводной робототехники OceanSim – это современная платформа для симуляции подводной робототехники, разработанная Университетом Мичигана. Она использует высокопроизводительное GPU-ускорение, что делает ее ценным инструментом для таких приложений, как морская…

  • Генератор питчей для стартапов на основе AI

    Создание генератора питчей для стартапов на базе ИИ Данный гид предлагает простой подход к созданию приложения, использующего ИИ для генерации идей питчей для стартапов. Используя модель Google Gemini Pro вместе с фреймворком LiteLLM,…

  • MMSearch-R1: Новые горизонты для бизнес-ИИ

    MMSearch-R1: Улучшение возможностей ИИ в бизнесе Введение в большие мультимодальные модели (LMM) Большие мультимодальные модели (LMM) значительно продвинулись в понимании и обработке визуальных и текстовых данных. Однако они сталкиваются с проблемами при работе…

  • Масштабируемое Моделирование Наград для AI: Улучшение Общих Моделей Наград с SPCT

    Улучшение моделей вознаграждения для приложений ИИ Введение в моделирование вознаграждения Метод обучения с подкреплением (RL) стал ключевым методом для улучшения возможностей больших языковых моделей (LLMs). Мы можем применять RL, чтобы модели лучше понимали…

  • Архитектура трансфузии: Повышение креативности GPT-4o в бизнесе

    Преобразование AI с помощью архитектуры Transfusion Введение в GPT-4o и архитектуру Transfusion GPT-4o от OpenAI представляет собой значительное достижение в области мультимодального искусственного интеллекта, объединяя генерацию текста и изображений в одном выходе. Архитектура…

  • Графы атрибуции: Новый подход к интерпретируемости ИИ

    Введение Недавние разработки в области искусственного интеллекта, такие как графы атрибуции, открывают новые горизонты для понимания работы AI-моделей. Это позволяет компаниям лучше доверять и использовать ИИ в своих бизнес-процессах. Проблема интерпретируемости ИИ Одной…