>> 華泰證券-金工深度研究，GPT-Kline：MCoT與技術(shù)分析-250530
| 上傳日期： |
2025/5/30 |
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| 4592KB |
| 格式： |
pdf 共28頁 |
來源： |
華泰證券 |
| 評級： |
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作者： |
林曉明,何康 |
| 下載權(quán)限： |
此報告為加密報告 |
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人工智能91：GPT-Kline：MCoT與技術(shù)分析
本研究對多模態(tài)大模型的推理能力及其在投研中的應(yīng)用進(jìn)行了深入探索。多模態(tài)思維鏈——MCoT是近期多模態(tài)領(lǐng)域炙手可熱的研究方向，其將大模型的多模態(tài)與推理能力相結(jié)合，大大提升了大模型應(yīng)對復(fù)雜多模態(tài)任務(wù)時的表現(xiàn)。本研究嘗試將MCoT應(yīng)用于投研中K線技術(shù)分析場景，構(gòu)建了智能化、自動化的技術(shù)分析平臺GPT-Kline，實現(xiàn)了從K線繪圖、走勢分析、指標(biāo)標(biāo)注到報告輸出的技術(shù)分析全流程自動化，并構(gòu)建了網(wǎng)頁端方便直觀的用戶交互入口。測試結(jié)果顯示，GPT-Kline能基于K線圖像進(jìn)行準(zhǔn)確識別和深入推理，技術(shù)分析全流程中能實現(xiàn)可靠的走勢分析、精準(zhǔn)的技術(shù)指標(biāo)及形態(tài)標(biāo)注、邏輯連貫的技術(shù)分析報告輸出。
多模態(tài)推理：從LLMs到MLLMs，從CoT到MCoT
多模態(tài)協(xié)同是大模型通往通用人工智能的必經(jīng)之路，這就要求大模型不能僅僅是大語言模型，而需成為多模態(tài)全能的通才。早期計算機(jī)視覺領(lǐng)域的蓬勃發(fā)展為大模型帶來了感知圖片的能力，而近期思維鏈技巧的迅速崛起則為大模型提供了縝密的邏輯推理思維。MCoT將兩者相結(jié)合，使大模型從簡單的“感知理解圖片”轉(zhuǎn)為“基于圖片思考”，進(jìn)一步拓展了多模態(tài)大模型處理復(fù)雜任務(wù)的能力邊界。OpenAI于2025年4月上線“滿血版”O(jiān)3模型，展示了驚艷的圖片推理能力，或是通用人工智能的縮影。
MCoT在投研中的應(yīng)用初探：O3模型用于自動化技術(shù)分析
K線圖和技術(shù)分析符合多模態(tài)、邏輯推理的特征，是完美匹配MCoT能力圈的應(yīng)用場景之一。本研究對MCoT在基于K線圖進(jìn)行技術(shù)分析中的應(yīng)用進(jìn)行初步探索，首先嘗試將O3模型應(yīng)用于技術(shù)分析。結(jié)果表明，O3模型能夠完成完整的技術(shù)分析流程，包括對原始K線圖像進(jìn)行裁剪、縮放等靈活的預(yù)處理，并在圖像上進(jìn)行簡單標(biāo)注，最終輸出技術(shù)分析觀點(diǎn)。O3模型展現(xiàn)出強(qiáng)大的思考規(guī)劃、工具使用能力，可以與圖片多步交互進(jìn)行多模態(tài)推理，不過依然存在輸出穩(wěn)定性弱、內(nèi)容有限以及使用門檻較高的潛在問題。
GPT-Kline：智能化、自動化的技術(shù)分析平臺構(gòu)建
本研究將MCoT與大模型的工具調(diào)用能力相結(jié)合，進(jìn)一步構(gòu)建專用于K線技術(shù)分析的專業(yè)版O3模型，稱作GPT-Kline。研究為其設(shè)計了畫圖分析、指標(biāo)標(biāo)注、報告撰寫的自動化技術(shù)分析全流程，并基于Gradio構(gòu)建了網(wǎng)頁端界面，實現(xiàn)了方便直觀的用戶交互。測試表明，GPT-Kline能實現(xiàn)可靠的形態(tài)走勢分析，基于多模態(tài)推理在K線圖上進(jìn)行技術(shù)指標(biāo)或形態(tài)的精準(zhǔn)標(biāo)注，并輸出和思考過程、標(biāo)注結(jié)果一致的技術(shù)分析報告。同時用戶界面可實時顯示標(biāo)注圖像和思考內(nèi)容，操作邏輯簡單，結(jié)果展示較為直觀。
風(fēng)險提示：大模型存在幻覺現(xiàn)象，模型生成結(jié)果可能不符合事實。大模型生成內(nèi)容可能存在隨機(jī)性。大模型作出的判斷可能不準(zhǔn)確，請謹(jǐn)慎參考。大模型提取信息可能存在遺漏。大模型訓(xùn)練集廣泛，可能存在過擬合風(fēng)險。
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