FinGPT ermöglicht die universelle Anwendung von Finanzmodellen durch technologische Innovation. Im Vergleich zu herkömmlichen Lösungen, die zehn Millionen GPU-Stunden an Verarbeitungskosten erfordern, können die Modelle dank der Parameter Efficient Fine-Tuning Technique (PEFT) und der Low Rank Adaptation (LoRA)-Methodik auf einer einzigen RTX 3090-Grafikkarte trainiert werden. Die Plattform bietet eine quantisierte Version des Modells, finbert-tone, die den erforderlichen Grafikspeicher auf weniger als 8 GB komprimiert und es einzelnen Entwickler-Laptops ermöglicht, komplexe Finanzprognoseaufgaben auszuführen.
Diese leichtgewichtige Eigenschaft spiegelt sich im gesamten Technologie-Stack wider: Die Datenverarbeitungsschicht nutzt Delta Lake für inkrementelle Updates, die Trainingsschicht verwendet den DeepSpeed Zero-3-Optimierer, und die Inferenzschicht integriert das vLLM-Beschleunigungsframework. Empirische Tests zeigen, dass FinGPT die Sentiment-Analyse von Wertpapiernachrichten unter vergleichbaren Hardware-Bedingungen um das Dreifache schneller abschließt als BloombergGPT, und das bei einem reduzierten Speicherbedarf von 601 TP3 T. Dieses bahnbrechende Design ermöglicht es Fintech-Startups, auch KI-Analysefunktionen in Industriequalität einzusetzen.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelFinGPT: Open Source Financial Big Language Modelling Platform für Finanzanalysen und -vorhersagenDie
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