Слияние языковых моделей для финансовых задач

Автор: Денис Аветисян

Эффективный метод создания специализированных финансовых моделей путем объединения предварительно обученных языковых сетей.

Рассмотрение интеграции CPT-моделей демонстрирует трехступенчатый механизм, позволяющий анализировать передачу знаний, их взаимодополняемость и возможные помехи, возникающие в процессе объединения.

В данной работе демонстрируется, что объединение моделей, подвергшихся непрерывному предварительному обучению, является эффективным и экономичным способом создания высокопроизводительных языковых моделей для финансовой сферы.

"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

Несмотря на впечатляющие успехи больших языковых моделей (LLM) в решении общих задач, их применение в специализированных областях, таких как финансы, требует учета специфических навыков и знаний. В работе ‘Merging Continual Pretraining Models for Domain-Specialized LLMs: A Case Study in Finance’ исследуется возможность создания эффективных финансовых LLM путем объединения моделей, предварительно обученных непрерывно (CPT) в различных областях, включая финансы, математику и японский язык. Полученные результаты демонстрируют, что объединение CPT-моделей позволяет не только восстанавливать общие знания, утраченные в процессе специализации, но и улучшать производительность и даже формировать новые, кросс-доменные навыки. Какие факторы определяют успешность слияния моделей CPT и какие перспективы открывает этот подход для создания многофункциональных LLM с минимальными затратами ресурсов?

Экспертиза в узкой области: вызов для больших языковых моделей

Несмотря на впечатляющие общие возможности больших языковых моделей (LLM), достижение истинной экспертности в специализированных областях, таких как финансы, остается сложной задачей. LLM демонстрируют способность к обобщению, но часто испытывают трудности при решении узкоспециализированных задач, требующих глубокого понимания предметной области. Традиционные методы обогащения LLM страдают от катастрофического забывания, ограничивая способность моделей сохранять ранее полученные знания при обучении новым данным. Простое увеличение размера модели не всегда является решением; эффективное включение и удержание специализированных знаний требует инновационных архитектур, способных к селективному обучению и сохранению информации. Подобно реке, принимающей притоки, но не теряющей своего русла, истинный интеллект заключается не в объеме накопленных знаний, а в способности сохранять свою сущность, обогащаясь новым опытом.

Слияние моделей: новый подход к формированию экспертных систем

Слияние моделей – это подход к созданию финансового эксперта на основе существующих предварительно обученных больших языковых моделей (LLM), позволяющий избежать обширного переобучения и сократить вычислительные затраты. Этот метод эффективно смягчает проблему катастрофического забывания, сохраняя знания, полученные на различных этапах обучения. Методы, такие как TIES-Merging и Task Arithmetic, обеспечивают синергетическое объединение знаний, используя индивидуальные сильные стороны каждой модели. В качестве фундамента для построения специализированных финансовых моделей часто используется базовая модель Llama-3-8B, обеспечивающая общее понимание языка, которое затем расширяется и адаптируется для решения конкретных финансовых задач.

Оценка трехэтапного слияния модели CPT показала, что при использовании наилучших гиперпараметров, разброс результатов между тремя запусками с разными случайными зернами составил не более 0.048, а среднее значение дисперсии по моделям составило 0.01, что указывает на незначительное влияние случайного зерна на результаты.

Тщательная оценка: трехэтапная структура анализа

Для всесторонней оценки производительности объединенных моделей используется трехэтапная структура, анализирующая восстановление знаний, дополнительность и возникновение новых способностей. В рамках данной структуры применяется специализированный финансовый бенчмарк, созданный на основе 18 задач из 8 различных наборов данных, обеспечивающий строгую оценку способностей к финансовому мышлению и анализу. Ключевые метрики – Прирост (Gain), Разрыв в производительности (Outperform Gap) и Сохранение Оракула (Oracle Retention) – количественно оценивают улучшение производительности, достигнутое за счет объединения моделей.

DARE-TIES: раздвигая границы слияния моделей

Система DARE-TIES, расширение метода TIES-Merging, включающее стохастическую предобработку Drop-And-ReScale, демонстрирует стабильно передовые результаты на Финансовом Бенчмарке. Эффективно комбинируя сильные стороны моделей, специализирующихся в различных областях – финансах (CPT-Finance), математике (CPT-Math) и даже японском языке (CPT-Japanese) – DARE-TIES открывает возможности для проявления эмерджентных способностей. Полученные в результате объединенные модели показывают превосходящую производительность по сравнению с отдельными составляющими моделями, подчеркивая потенциал объединения моделей для создания по-настоящему интеллектуальных финансовых ассистентов. Иногда истинная сила заключается не в сложности отдельных элементов, а в гармонии их соединения.

Исследование демонстрирует, что объединение предварительно обученных языковых моделей позволяет достичь синергии, превосходящей возможности отдельных экземпляров. Этот подход, как показывает статья, позволяет эффективно переносить знания и адаптировать модели к специфике финансовой области, избегая дорогостоящего полного переобучения. В этом контексте уместно вспомнить слова Джона фон Неймана: «В науке не существует готовых ответов, только более или менее обоснованные вопросы». Подобно тому, как объединение моделей создает новую, более совершенную систему, научный поиск также представляет собой постоянное уточнение и объединение различных подходов к решению сложной задачи. Основная концепция, заключающаяся в эффективной передаче знаний между моделями, подчеркивает стремление к оптимальному использованию ресурсов и повышению производительности в специализированных областях, таких как финансовый NLP.

Что дальше?

Представленная работа демонстрирует, что слияние моделей, непрерывно обучающихся, – не просто техническая возможность, но и путь к созданию специализированных языковых моделей, требующий меньше ресурсов, чем полное переобучение. Однако, не стоит обольщаться. Эффективность слияния, как показывает опыт, зависит от качества исходных моделей и, что более важно, от понимания их внутренних представлений. Упрощенный подход к слиянию параметров – лишь первый шаг. Необходимо разрабатывать более сложные методы, учитывающие семантическую близость и взаимодополняемость знаний.

Очевидным ограничением является зависимость от доступных моделей, непрерывно обучающихся. В идеале, создание таких моделей должно стать стандартом, а не исключением. Поиск оптимальных стратегий для непрерывного обучения, позволяющих избежать «катастрофического забывания», остается актуальной задачей. Более того, необходимо исследовать возможности кросс-лингвального переноса знаний, чтобы извлечь максимальную пользу из многоязычных данных.

В конечном счете, совершенство не в количестве параметров, а в их разумном использовании. Истинный прогресс заключается не в создании всё более сложных моделей, а в поиске элегантных и эффективных решений. Иногда, самое сложное – это отбросить лишнее, увидеть простоту за сложностью.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2511.02451.pdf

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

Смотрите также:

2025-11-05 18:21