Обучение языковых моделей: фокус на финансы и тайский язык

Автор: Денис Аветисян

Новое исследование демонстрирует эффективный метод адаптации открытых языковых моделей для повышения их экспертизы в финансовой сфере и улучшения обработки тайского языка.

"Покупай на слухах, продавай на новостях". А потом сиди с акциями никому не известной биотех-компании. Здесь мы про скучный, но рабочий фундаментал.

Бесплатный Телеграм канал

В работе представлен подход, основанный на слиянии моделей и низкоранговой адаптации (LoRA), для достижения значительных улучшений производительности в различных бенчмарках.

Несмотря на растущий потенциал больших языковых моделей (LLM) в различных областях, включая финансовый сектор и обработку тайского языка, развертывание специализированных моделей часто сопряжено с высокими вычислительными затратами. В настоящем техническом отчете ‘THaLLE-ThaiLLM: Domain-Specialized Small LLMs for Finance and Thai — Technical Report’ представлен эффективный подход к объединению моделей, позволяющий создавать многофункциональные LLM с улучшенными характеристиками в тайском языке и финансовой сфере. Полученные результаты демонстрируют, что предложенная стратегия объединения моделей позволяет добиться прироста производительности на различных бенчмарках, включая O-NET, Flare-CFA и Thai-IC. Возможно ли дальнейшее повышение эффективности и адаптивности LLM за счет более тонкой настройки процесса объединения моделей и использования дополнительных источников данных?

Временные Изменения: Необходимость Тайских Языковых Моделей

Несмотря на впечатляющие возможности современных больших языковых моделей (БЯМ), их эффективность в обработке языков, отличных от английского, и в особенности тайского, зачастую значительно уступает. Это связано с тем, что большая часть обучающих данных, используемых для создания БЯМ, приходится на английский язык, что приводит к недостаточной адаптации моделей к особенностям морфологии, синтаксиса и семантики других языков. В результате, при работе с тайским языком модели могут демонстрировать снижение точности в задачах машинного перевода, анализа текста и генерации контента, что подчеркивает необходимость разработки специализированных решений, учитывающих лингвистические нюансы данного языка.

Несмотря на впечатляющую производительность современных закрытых больших языковых моделей, таких как GPT-4 и Gemini, их применение к тайскому языку и специфическим потребностям локального рынка сталкивается с ограничениями. Эти модели функционируют как “черные ящики”, скрывая внутренние механизмы обработки данных и лишая пользователей возможности адаптировать их под конкретные задачи, будь то анализ диалектов, понимание культурных нюансов или разработка специализированных приложений. Отсутствие прозрачности и гибкости в настройке препятствует глубокой интеграции этих инструментов в тайскую цифровую среду, что подчеркивает необходимость создания открытых и настраиваемых решений, отвечающих уникальным лингвистическим и культурным требованиям Таиланда.

Ограничения существующих языковых моделей, такие как недостаточное понимание тонкостей тайского языка и закрытый исходный код, обуславливают необходимость разработки надежных, открытых тайских LLM. Такой подход позволит не только адаптировать модели к специфическим потребностям тайскоязычных пользователей, но и стимулировать инновации в области обработки естественного языка в Таиланде. Открытый исходный код обеспечит возможность для исследователей, разработчиков и предприятий совместно улучшать и настраивать модели, создавая более точные и эффективные инструменты для широкого спектра задач — от машинного перевода и анализа текста до создания чат-ботов и интеллектуальных помощников. В конечном итоге, это приведет к повышению доступности передовых технологий обработки языка для тайского общества и развитию локальной экспертизы в этой быстро развивающейся области.

Открывая Путь: Инициатива ThaiLLM и Создание Базы

Инициатива ThaiLLM использует в качестве основы для разработки возможностей обработки тайского языка открытые большие языковые модели (LLM), такие как Qwen и LLaMA. Этот подход позволяет избежать зависимости от проприетарных технологий и способствует развитию локальных решений в области искусственного интеллекта. Выбор Qwen и LLaMA обусловлен их архитектурой и возможностью адаптации к различным языкам, что делает их подходящей отправной точкой для создания моделей, ориентированных на тайский язык и специфические задачи.

В рамках инициативы ThaiLLM была разработана базовая модель ThaiLLM-8B, созданная на основе Qwen3-8B-Base с использованием метода Continued Pre-Training (CPT). CPT предполагает дальнейшее обучение предварительно обученной модели на большом объеме текстовых данных на тайском языке. Этот процесс позволяет модели адаптироваться к особенностям тайского языка, улучшая её способность понимать и генерировать текст на этом языке. Использование Qwen3-8B-Base в качестве отправной точки обеспечивает ThaiLLM-8B существующие возможности модели, которые затем расширяются за счет обучения на специфических для тайского языка данных.

Команда ThaiLLM разработала THaLLE-Finance-8B — специализированную модель, предназначенную для задач финансовой тематики. Она создана на основе процесса Supervised Fine-Tuning (SFT), в ходе которого базовая модель была обучена на тщательно отобранных и размеченных наборах данных, относящихся к финансовой сфере. Этот подход позволил адаптировать общую языковую модель для более точного и эффективного решения задач, специфичных для финансового домена, таких как анализ финансовых отчетов, классификация финансовых новостей и ответы на вопросы, связанные с финансами.

Проверка Реальности: Оценка Производительности Тайских LLM

Инициатива ThaiLLM использует ряд бенчмарков для оценки производительности моделей, включая ThaiSafetyBench, предназначенный для оценки безопасности генерируемого текста, IFEval-TH, измеряющий согласованность выходных данных на тайском языке, и Flare CFA, оценивающий навыки финансового рассуждения. ThaiSafetyBench позволяет выявлять потенциально вредоносные или нежелательные ответы, IFEval-TH фокусируется на логической связности и последовательности генерируемых текстов на тайском языке, а Flare CFA проверяет способность модели решать задачи, связанные с финансовой аналитикой и расчетами.

Тест IFEval-TH предназначен для прямой оценки согласованности генерируемого тайского текста. Результаты показывают, что модель ThaiLLM-8B-Instruct достигает показателя 0.994, а THaLLE-0.2-ThaiLLM-8B-fa — 0.982. Эти высокие оценки свидетельствуют о развитых способностях моделей к генерации связного и логически выстроенного тайского языка, что является важным показателем качества языковой модели для задач обработки естественного языка на тайском языке.

Результаты оценки показали, что объединение моделей, в частности, с использованием THaLLE-0.2-ThaiLLM-8B-fa, приводит к существенным улучшениям производительности. На экзамене O-NET наблюдалось повышение результата на 12.6%, а на экзамене CFA — на 5.7%. Данные улучшения демонстрируют эффективность стратегии объединения моделей для повышения качества и точности работы с задачами, требующими глубокого понимания языка и предметной области.

Расширяя Горизонты: Применение и Будущие Направления

Разработка THaLLE-Finance-8B ярко демонстрирует потенциал специализированных тайских больших языковых моделей (LLM) в таких секторах, как финансы. Эта модель открывает возможности для автоматизации рутинных задач, включая генерацию финансовых отчетов и предоставление инвестиционных рекомендаций. Благодаря фокусировке на специфике тайского языка и финансовой терминологии, THaLLE-Finance-8B способна более точно и эффективно обрабатывать финансовую информацию, чем универсальные модели. Это позволяет создавать интеллектуальные системы поддержки принятия решений для финансовых аналитиков, консультантов и инвесторов, повышая качество и скорость анализа данных и прогнозирования рыночных тенденций. Подобные специализированные LLM представляют собой значительный шаг вперед в автоматизации финансовых процессов и предоставлении персонализированных финансовых услуг.

Исследование продемонстрировало значительный прогресс в области специализированных языковых моделей для финансового сектора. Объединение модели THaLLE-0.2-ThaiLLM-8B-fa с базовой Qwen3-8B позволило достичь впечатляющего прироста в 40% при сдаче тайского экзамена для консультантов по инвестициям (IC). Этот результат подчеркивает эффективность методики объединения моделей как способа существенного улучшения производительности в конкретных областях знаний, позволяя создавать инструменты, способные решать сложные задачи, связанные с финансовым анализом и консультированием. Подобный подход открывает перспективы для разработки высокоточных и специализированных систем поддержки принятия решений в финансовом секторе.

Открытый исходный код разработанных моделей, включая THaLLE-Finance-8B и их модификации, способствует активному сотрудничеству и инновациям в сфере искусственного интеллекта. Предоставляя доступ к архитектуре и весам моделей, исследователи и разработчики получают возможность не только изучать и адаптировать существующие решения, но и создавать принципиально новые приложения. Например, комбинированная модель, полученная в результате объединения с THaLLE-0.2-ThaiLLM-8B-fa, демонстрирует значительное превосходство над базовой моделью Qwen3-8B, достигая результатов 0.707 (M3) и 0.623 (M6) в тестах O-NET. Такой подход стимулирует развитие более специализированных и эффективных решений, адаптированных к конкретным задачам и потребностям, что открывает широкие перспективы для применения в различных отраслях.

Исследование демонстрирует, что слияние моделей представляет собой эффективный подход к улучшению открытых больших языковых моделей, особенно в контексте адаптации к специфическим доменам, таким как финансы и тайский язык. Этот процесс, по сути, ускоряет устаревание существующих улучшений, как это часто происходит в динамичных системах. Бертранд Рассел однажды заметил: «Всякое улучшение стареет быстрее, чем ожидалось». Данная работа подтверждает эту мысль, показывая, что даже значительные улучшения в производительности моделей требуют постоянной адаптации и обновления для поддержания релевантности и эффективности в условиях меняющихся данных и требований. Этот процесс можно рассматривать как своеобразное путешествие назад по стрелке времени, когда необходимо пересматривать и совершенствовать предыдущие достижения.

Что дальше?

Представленная работа демонстрирует, что объединение моделей — не просто вычислительная уловка, но и способ заставить системы адаптироваться к новым условиям, словно старый мастер, оттачивающий свои навыки. Однако, следует признать, что сама концепция «специализации» предполагает определенную ограниченность. Система, идеально подходящая для анализа финансовых отчетов на тайском языке, неизбежно теряет гибкость в других областях. Вопрос не в том, чтобы создать универсальный интеллект, а в том, чтобы научиться создавать системы, которые достойно стареют в своей нише.

Очевидным направлением для дальнейших исследований представляется не столько повышение производительности на существующих бенчмарках, сколько разработка более тонких метрик, отражающих истинную адаптивность и устойчивость моделей. Иногда лучше наблюдать за процессом обучения системы, чем пытаться ускорить его. Важно понять, какие внутренние механизмы позволяют моделям сохранять свои навыки в условиях меняющихся данных и задач.

Мудрые системы не борются с энтропией — они учатся дышать вместе с ней. Будущее, вероятно, за гибридными подходами, сочетающими в себе преимущества как специализированных, так и универсальных моделей, способными к непрерывному обучению и адаптации. Иногда наблюдение — единственная форма участия, позволяющая понять, как системы учатся стареть достойно.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2601.04597.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2026-01-10 14:11