XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemFinllama
使用ML
摘要 - 在线金融新闻的多种来源会影响市场的变动和交易者的决策。这强调了对准确的情感分析的必要性，除了拥有适当的算法交易技术之外，还需要做出更好的知情交易决策。标准词典的情感方法已经证明了他们在协助财务决策方面的权力。但是，众所周知，它们遭受与上下文灵敏度和单词顺序相关的问题。大型语言模型（LLM）也可以在这种情况下使用，但它们不是特定于金融的，并且倾向于需要大量的计算资源。为了促进特定于财务的LLM框架，我们介绍了一种基于Llama 2 7b基础模型的新方法，以便从其生成性质和综合语言操纵中受益。这是通过在一小部分监督财务情感分析数据上微调Llama2 7b模型来实现的，以共同处理金融词汇和环境的复杂性，并进一步为其提供基于神经网络的决策机制。这样的生成器分类器计划（称为Finllama）不仅受过培训，不仅是为了对情感造成分类，而且还量化了其实力，从而为交易者提供了对金融新闻文章的细微洞察力。补充这一点，通过洛拉（Lora）进行参数有效的微调实现，优化了可训练的参数，从而最大程度地降低了计算和内存需求，而无需牺牲准确性。索引术语 - 大语言模型，财务，情感分析，算法交易，参数有效的微调仿真结果证明了拟议中的Finllama提供了增强投资组合管理决策和增加市场收益的框架的能力。这些结果基于Finllama建造高回报投资组合的能力，即使在动荡的时期和不可预测的市场事件中，也表现出增强的弹性。
Finllama：算法交易申请的财务情感分类
复杂性理论在理论上已经在诸如分解[2]，搜索[3]和类似[4]等问题中得到了证明。这些进步为在半导体行业中维持或超越摩尔法律提供了希望。然而，除了从理论计算机科学的栅极模型中估算的时间复杂性之外，它在实践中估算和证明可能的量子可能性是合理的。首先，对量子计算的实用成本估计需要最先进的知识，从涵盖复杂性的详细理论涵盖预先因素[5，6]到量子硬件的明确设计，并且包括更全面的测量，包括更全面的测量值，例如时间成本（以秒为单位）（在第二秒内进行测量），空间成本（数量），零售成本（数量），以及能量成本。，量化能源效率估计的复杂性质是高度未经评估的，尽管量子算法的可能能量优势主要在定性论证中讨论了[7-9]。第二，尽管某些算法的存在量子优势的存在在理论上是坚定合理的，但要证明这些因素可以变成现实世界，这是挑战，对于商业应用而言，尤其是显着的好处[10]。最后，量子状态非常脆弱，当前的量子处理器嘈杂，使量子误差校正是制造大规模，耐断层量子计算的唯一方法。容忍度虽然在理论上可以持续存在，但仍需要许多其他资源和实验挑战，从而使精确的资源估计更具挑战性。因为lin-在这项工作中，我们通过对所谓的Harrow-Hassidim-lloyd（HHL）算法进行全面的，能源感知的资源估算来解决这些挑战[11]。HHL算法提供了可用于求解线性代数问题的量子线性系统算法（QLSA）。给定线性方程式A | x⟩= | b⟩，该算法返回量子状态| X = A - 1 | B⟩作为解决方案。对于某些类别的矩阵，已经表明，该算法在poly（log n）的时间为n×n矩阵以poly（log n）时间运行，这使其比任何已知的经典对应物都要快。复杂性 - 理论论点还表明，某些设置是BQP填充的算法[11]。