Konversationsbasiertes Finanzinformationsabrufmodell (ConFIRM) zur präzisen Klassifizierung von Abfragen und Wissensbankkennzeichnung

Core Concepts

ConFIRM ist ein auf großen Sprachmodellen basierendes Rahmenwerk, das speziell für die präzise Zuordnung natürlicher Sprachabfragen zu den entsprechenden Einträgen einer Finanz-Wissensdatenbank entwickelt wurde. Es umfasst zwei Module: 1) eine Methode zur Synthese von domänenspezifischen Frage-Antwort-Paaren für den Finanzbereich und 2) die Bewertung von dateneffizienten Fine-Tuning-Ansätzen für die Abfrageklassifizierung, um die hohen Genauigkeitsanforderungen für die Regulierungskonformität zu erfüllen.

Abstract

Das Papier stellt ConFIRM, ein auf großen Sprachmodellen (LLM) basierendes Rahmenwerk für die konversationsbasierte Finanzinformationssuche, vor. ConFIRM wurde speziell entwickelt, um natürliche Sprachabfragen präzise den entsprechenden Einträgen einer Finanz-Wissensdatenbank zuzuordnen, und gleichzeitig eine hohe Genauigkeit für Abfragen zu bewahren, die außerhalb der internen Wissensdatenbank liegen - ein wesentlicher Aspekt für die Einhaltung von Datendistributionsvorschriften. Das Vorgehen umfasst zwei Hauptmodule: Synthese eines Datensatzes mit über 4.000 Frage-Antwort-Paaren für den Finanzbereich unter Verwendung von Prompt-Engineering und kontrollierter Umformulierung. Dieser Datensatz dient sowohl für das Training als auch für die Evaluierung. Untersuchung verschiedener dateneffizienter Fine-Tuning-Methoden (PEFT) auf einem vortrainierten LLM (Llama-2-7b), um eine Genauigkeit von über 90% für die Klassifizierung von Abfrageintents und Datenkategorien/-feldern zu erreichen, was den regulatorischen Anforderungen entspricht. Die Ergebnisse zeigen, dass der LoRA-basierte PEFT-Ansatz im Vergleich zu anderen additiven PEFT-Methoden deutlich überlegen ist. Mit nur 2.097.152 trainierbaren Parametern, was lediglich 0,031% des Originalmodells entspricht, erreicht LoRA eine Genauigkeit von über 91%. Dies unterstreicht das Potenzial, große Sprachmodelle für den Finanzsektor zu nutzen und den Weg für neuartige KI-Anwendungen in diesem Bereich zu ebnen.

Stats

"Finanzdienstleistungen sind von entscheidender Bedeutung, da sie reguliert sind. Zum Beispiel ist in Finanzdienstleistungen die Genehmigung von Regulierungsbehörden wie der Financial Industry Regulatory Authority (FINRA) für alle Datenzuführungen erforderlich." "61% der Amerikaner sind Aktienbesitzer, wie von Gallup berichtet." "Das FDTA-Gesetz von 2022 (Financial Data Transparency Act) erfordert, dass alle an Finanzaufsichtsbehörden gemeldeten Informationen elektronisch durchsuchbar sein müssen."

Quotes

"ConFIRM bietet eine dateneffiziente Lösung, um die präzise Abfrageintention für Finanzdialog-Systeme zu extrahieren." "ConFIRM, entwickelt für den praktischen Einsatz im Finanzbereich, funktioniert mit minimalem menschlichen Eingriff und erfordert nur eine begrenzte Überwachung, um externe Wissensdatenbank-Etiketten zu validieren und Startaufgaben manuell zu generieren."

Key Insights Distilled From

Conversational Financial Information Retrieval Model (ConFIRM)

by Stephen Choi... at arxiv.org 04-01-2024

https://arxiv.org/pdf/2310.13001.pdf

Deeper Inquiries

Wie könnte ConFIRM in Zukunft um zusätzliche Funktionen wie Einheiten-, Währungs- und andere Numeraire-Probleme erweitert werden, um den vollständigen Informationsabrufprozess abzudecken?

Um den Informationsabrufprozess von ConFIRM zu erweitern und auch Einheiten-, Währungs- und andere Numeraire-Probleme abzudecken, könnten verschiedene Ansätze verfolgt werden. Eine Möglichkeit wäre die Integration von spezifischen Modulen oder Algorithmen, die die Erkennung und Umrechnung von Einheiten und Währungen ermöglichen. Dies könnte durch die Implementierung von NLP-Techniken wie Named Entity Recognition (NER) für Einheiten und Währungen erreicht werden. Darüber hinaus könnten spezielle Datenbanken oder APIs eingebunden werden, um aktuelle Umrechnungskurse und Einheitenkonvertierungen zu ermöglichen. Ein weiterer Ansatz wäre die Nutzung von kontextuellen Modellen, um den Zusammenhang von Einheiten, Währungen und anderen Numeraire-Problemen in den natürlichsprachlichen Anfragen besser zu verstehen. Durch die Integration von Kontextinformationen in das Modell könnte ConFIRM in der Lage sein, präzisere Antworten zu generieren, die auch die spezifischen Anforderungen bezüglich Einheiten und Währungen berücksichtigen. Zusätzlich könnte die Implementierung von speziellen Regelwerken oder Ontologien helfen, die Beziehungen zwischen verschiedenen Einheiten, Währungen und Numeraire-Problemen zu modellieren. Durch die Verwendung solcher strukturierten Datenquellen könnte ConFIRM eine verbesserte Verarbeitung und Interpretation von Finanzinformationen ermöglichen, die Einheiten-, Währungs- und Numeraire-Probleme umfassen.

Wie könnte ConFIRM in Zukunft mit anderen KI-Systemen integriert werden, um ein umfassenderes Finanzinformationssystem zu schaffen?

Um ConFIRM in Zukunft mit anderen KI-Systemen zu integrieren und ein umfassenderes Finanzinformationssystem zu schaffen, könnten verschiedene Integrationsansätze verfolgt werden. Eine Möglichkeit wäre die Implementierung von APIs oder Schnittstellen, die es ConFIRM ermöglichen, nahtlos mit anderen KI-Systemen zu kommunizieren und Daten auszutauschen. Durch die Integration von ConFIRM in ein größeres Ökosystem von KI-Systemen könnten Synergien geschaffen werden, die zu einer verbesserten Informationsverarbeitung und -bereitstellung führen. Des Weiteren könnte die Kombination von ConFIRM mit anderen KI-Systemen wie Predictive Analytics-Tools oder Machine Learning-Algorithmen dazu beitragen, prädiktive Analysen und Prognosen im Finanzbereich zu verbessern. Durch die Integration von ConFIRM in Modelle zur Vorhersage von Finanztrends oder Risiken könnte ein ganzheitlicher Ansatz zur Finanzinformationsverarbeitung geschaffen werden. Darüber hinaus könnte die Integration von ConFIRM in Chatbot-Plattformen oder virtuelle Assistenten dazu beitragen, ein interaktives und benutzerfreundliches Finanzinformationssystem zu schaffen. Durch die Kombination von ConFIRM mit sprachgesteuerten KI-Systemen könnten Benutzer eine natürlichere und effizientere Interaktion mit Finanzdaten erleben, was zu einer verbesserten Benutzererfahrung führen würde.