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大語(yǔ)言模型在量化投資中的機(jī)遇與挑戰(zhàn)
　　自O(shè)penAI發(fā)布ChatGPT后，大語(yǔ)言模型(LLM)受到了廣泛的關(guān)注。它在文本處理上發(fā)揮的強(qiáng)大性能使我們看到了LLM輔助量化研究的潛力。然而，使用基于API的大語(yǔ)言模型服務(wù)仍然存在諸多限制，例如模型響應(yīng)時(shí)間長(zhǎng)、成本高、數(shù)據(jù)隱私等問(wèn)題。而開(kāi)源模型為我們提供解決了上述問(wèn)題的可能性，本篇我們介紹了ChatGLM開(kāi)源大語(yǔ)言模型，它使用中英雙語(yǔ)語(yǔ)料進(jìn)行訓(xùn)練，能夠在本地的消費(fèi)級(jí)顯卡上進(jìn)行部署并實(shí)現(xiàn)中文問(wèn)答和對(duì)話功能。
　　開(kāi)源模型的應(yīng)用展望
　　本文介紹的ChatGLM的開(kāi)源版本擁有62億參數(shù)，參數(shù)規(guī)模遠(yuǎn)遠(yuǎn)少于基于API的LLM服務(wù)，那么它的能力是否足夠？我們采用兩個(gè)公開(kāi)數(shù)據(jù)集對(duì)ChatGLM和ChatGPT進(jìn)行了對(duì)比實(shí)驗(yàn)測(cè)試，結(jié)果發(fā)現(xiàn)：
　　1、相比于ChatGPT，ChatGLM在高階推理能力上表現(xiàn)較弱，無(wú)法理解較為復(fù)雜的邏輯類(lèi)問(wèn)題，ChatGLM的知識(shí)儲(chǔ)備遠(yuǎn)小于ChatGPT；
　　2、在較為簡(jiǎn)單的文本總結(jié)任務(wù)中，ChatGLM和ChatGPT的差異縮小，部分文本總結(jié)測(cè)試中二者的回答質(zhì)量沒(méi)有顯著差異；
　　基于我們的測(cè)試結(jié)果，我們認(rèn)為將ChatGLM運(yùn)用于輔助量化文本分析，62億的參數(shù)規(guī)模使它無(wú)法滿足高階推理類(lèi)、邏輯類(lèi)的運(yùn)用，但對(duì)于相對(duì)簡(jiǎn)單、傳統(tǒng)的文本處理問(wèn)題，例如文本總結(jié)、文本分類(lèi)、信息抽取等問(wèn)題上，ChatGLM發(fā)揮出了不錯(cuò)的性?xún)r(jià)比。此外，開(kāi)源模型的另一大優(yōu)勢(shì)是可以通過(guò)本地?cái)?shù)據(jù)微調(diào)以豐富模型知識(shí)，加強(qiáng)模型解決特定領(lǐng)域能力。最后，我們看到了LLM開(kāi)源社區(qū)正在蓬勃發(fā)展，隨著未來(lái)更多優(yōu)秀開(kāi)源項(xiàng)目的出現(xiàn)，利用開(kāi)源模型進(jìn)行量化研究輔助的可能性和前景將得到進(jìn)一步拓寬。
　　風(fēng)險(xiǎn)提示
　　本文中所有大語(yǔ)言模型的問(wèn)答均為采用公開(kāi)數(shù)據(jù)作為測(cè)試案例，僅對(duì)模型進(jìn)行測(cè)試，不保證問(wèn)答的準(zhǔn)確性，不構(gòu)成任何投資建議。