整体架构概述

FinGPT Framework是一个为金融领域的自然语言处理任务设计的综合框架。它建立在Transformer架构基础之上，以适应金融文本的特点。该框架主要包括数据处理模块、预训练模块、微调模块以及评估模块等几个重要部分。

这些模块相互协作，从原始金融数据的收集和预处理，到模型的预训练和针对具体任务的微调，再到模型性能的评估，形成了一个完整的流程，以构建和优化适用于金融应用的语言模型。

数据处理模块

数据收集：

• 收集各种金融文本来源，如财经新闻、公司报告、金融研究论文、监管文件等。例如，它会从路透社、彭博社等新闻机构获取实时财经新闻，这些新闻包含了股票市场动态、宏观经济数据发布、公司重大事件等重要信息。
• 同时也会收集证券交易所发布的公司财报和官方监管机构发布的政策文件等，这些数据为模型提供了丰富的金融知识和行业背景。

• 去除数据中的噪声和无关信息。在财经新闻中，可能会存在广告内容、无关的配图说明等，这些都会被清除。对于公司报告，会去除一些格式标记和重复的表头信息等。
• 处理数据中的缺失值和错误数据。例如，在财务数据表格中，如果某个季度的某项财务指标数据缺失，会根据前后数据的规律或者行业平均水平进行合理估算或标记。

数据标注（如果需要）：

• 对于一些监督学习任务，如情感分析（判断金融新闻对某只股票是正面还是负面评价），需要对数据进行标注。标注人员会根据预定义的标签体系，如“正面”“负面”“中性”对金融新闻进行标注，这些标注后的数据集将用于模型的训练。

预训练模块

预训练目标设定：

• 通常采用自监督学习目标，如掩码语言建模（Masked Language Modeling，MLM）。在金融文本中，会随机掩盖一些金融术语或句子片段，让模型预测被掩盖的部分。例如，在“由于[MASK]政策的调整，股市出现了波动”这个句子中，模型需要根据上下文预测出“货币政策”之类的金融相关词汇。

• 使用经过处理的大规模金融文本数据。这些数据会被转换成模型能够接受的格式，如将文本分词后转化为词向量表示。在分词过程中，会考虑金融术语的完整性，例如“股票价格”会作为一个整体词汇进行处理，而不是拆分成“股票”和“价格”两个单独的词汇。

预训练过程：

• 模型在大量金融文本数据上进行训练，学习金融语言的语法、语义和潜在的知识结构。通过多次迭代训练，模型逐渐掌握金融术语的用法、金融事件之间的关联等知识。例如，它能够学习到“加息”与“债券价格下跌”之间的因果关系，以及在金融文本中如何表达这种关系。

微调模块

任务特定微调：

• 根据不同的金融应用任务，如金融市场预测、客户咨询回答、合规文件检查等，对预训练后的模型进行微调。对于金融市场预测任务，会使用历史股票价格数据和相关财经新闻数据来微调模型，使其能够预测股票价格的走势。
• 在客户咨询回答任务中，会使用金融产品知识库和常见客户问题 - 回答对作为微调数据，让模型学会如何准确、清晰地回答客户关于金融产品的疑问。

微调策略选择：

• 可以采用多种微调策略，如全参数微调、低秩适应（Low - Rank Adaptation，Lora）等。全参数微调会更新模型的所有参数，能够对模型进行深度定制，但可能需要较多的计算资源和数据。Lora则是一种更轻量级的微调方法，它通过在原始模型基础上添加少量可训练的参数来调整模型，在资源有限的情况下也能取得较好的微调效果。

评估模块

评估指标选择：

• 根据不同的金融任务选择合适的评估指标。在金融市场预测任务中，常用的指标有均方根误差（RMSE）、平均绝对误差（MAE）等，这些指标可以衡量模型预测的股票价格或其他金融指标与实际值之间的误差。
• 对于文本生成任务，如金融新闻摘要生成或客户咨询回答，会使用ROUGE（Recall - Oriented Understudy for Gaping Evaluation）指标来评估生成文本与参考文本的相似度，以及BLEU（Bilingual Evaluation Understudy）指标来衡量生成文本的质量。

• 通过评估模块，可以比较不同版本的模型或者不同微调策略下模型的性能。例如，比较使用全参数微调和Lora微调后的模型在金融市场预测任务中的RMSE指标，选择性能更好的模型。同时，根据评估结果，可以对模型进行进一步的优化，如调整模型的超参数、增加更多的训练数据等。