Lze logiku modelu NLG použít pro jiné účely než pro NLG, jako je prognózování obchodování?
Zkoumání modelů generování přirozeného jazyka (NLG) pro účely přesahující jejich tradiční rozsah, jako je předpovídání obchodování, představuje zajímavý průnik aplikací umělé inteligence.
Modely NLG, které se obvykle používají k převodu strukturovaných dat na text čitelný člověkem, využívají sofistikované algoritmy, které lze teoreticky přizpůsobit jiným oblastem, včetně finančních prognóz. Tento potenciál pramení ze základní architektury těchto modelů, které často sdílejí společné rysy s jinými modely strojového učení používanými pro prediktivní úlohy. Proveditelnost a účinnost takových úprav však vyžaduje podrobné pochopení jak schopností, tak omezení systémů NLG.
Jádrem modelů NLG, zejména těch, které jsou založeny na architekturách hlubokého učení, jako jsou modely Transformer, je schopnost učit se složité vzorce a vztahy v rámci dat. Tyto modely, jako je GPT (Generative Pre-trained Transformer), jsou trénovány na obrovském množství textových dat pro porozumění a generování jazyka. Tréninkový proces zahrnuje učení kontextových vztahů mezi slovy, frázemi a větami, což umožňuje modelu předpovídat další slovo v sekvenci na základě předchozího kontextu. Tato prediktivní schopnost je základní složkou, kterou lze teoreticky využít pro předpovědní úkoly, jako je předpovídání tržních trendů nebo cen akcií.
Adaptabilita modelů NLG na prognózování obchodování závisí na několika klíčových faktorech. Za prvé, reprezentace dat v obchodování se výrazně liší od přirozeného jazyka. Finanční data jsou typicky numerické povahy a časové řady, což vyžaduje transformační proces, aby se tato data převedla do formátu, který modely NLG dokážou zpracovat. Tato transformace by mohla zahrnovat kódování číselných dat do posloupnosti tokenů, které představují různé tržní stavy nebo trendy, podobně jako se tokenizují slova v úlohách NLP. Tento proces však není triviální a vyžaduje pečlivé zvážení toho, jak jsou reprezentovány finanční ukazatele a tržní signály, aby byly zachovány nuance dynamiky trhu.
Za druhé, trénování modelů NLG pro prognózování obchodování by vyžadovalo významný posun v používaném souboru dat. Namísto textových korpusů by model potřeboval být trénován na historických finančních datech, zahrnujících širokou škálu tržních podmínek a ekonomických ukazatelů. Cílem tohoto školení by bylo vybavit model schopností rozpoznat vzory a korelace ve finančních datech, které by mohly informovat o budoucích pohybech na trhu. Stochastická povaha finančních trhů, ovlivněná množstvím nepředvídatelných faktorů, však představuje podstatnou výzvu. Na rozdíl od jazyka, který se řídí relativně konzistentními gramatickými a syntaktickými pravidly, je tržní chování ovlivňováno nesčetnými vnějšími faktory, včetně geopolitických událostí, ekonomických politik a nálad investorů, které je ze své podstaty obtížné předvídat.
Navíc se metriky hodnocení úspěchu v prognózování obchodování výrazně liší od těch, které se používají v NLG. Zatímco modely NLG jsou obvykle hodnoceny na základě jejich plynulosti, koherence a relevance generovaného textu, obchodní modely jsou posuzovány podle jejich přesnosti při předpovídání pohybů trhu a jejich ziskovosti v reálných obchodních scénářích. To vyžaduje vývoj nových hodnotících rámců přizpůsobených finanční oblasti, schopných hodnotit prediktivní výkon upravených modelů NLG smysluplným způsobem.
Navzdory těmto výzvám existují potenciální výhody využití architektur modelu NLG pro prognózování obchodování. Jednou z výhod je schopnost těchto modelů zpracovávat a generovat výstupy založené na velkých souborech dat, což je cenná schopnost při práci s rozsáhlými historickými daty dostupnými na finančních trzích. Kromě toho by použití přenosových technik učení mohlo usnadnit adaptační proces, což by umožnilo vyladit předem trénované modely NLG na finančních datech, čímž by se snížily výpočetní zdroje a čas potřebný pro školení od nuly.
Příkladem této aplikace napříč doménami je použití modelů analýzy sentimentu, původně vyvinutých pro pochopení textového sentimentu, k měření sentimentu trhu na základě novinových článků, sociálních médií a dalších zdrojů textových dat. Analýzou sentimentu vyjádřeného v těchto textech mohou modely odvodit potenciální reakce trhu, a tím napomáhat v procesu prognózování. Podobně by bylo možné využít schopnosti modelů NLG pro rozpoznávání vzorů k identifikaci nově vznikajících trendů v tržních datech a poskytnout obchodníkům poznatky, které by mohly ovlivnit jejich rozhodování.
V praxi by úspěšná adaptace modelů NLG pro prognózování obchodování pravděpodobně zahrnovala hybridní přístup, který by integroval silné stránky NLG s dalšími specializovanými modely určenými pro finanční analýzu. To by mohlo zahrnovat kombinaci poznatků odvozených od NLG s kvantitativními modely, které zohledňují volatilitu trhu, řízení rizik a další kritické faktory v obchodování. Takový mnohostranný přístup by využil silné stránky NLG v rozpoznávání vzorů a zpracování dat a zároveň by zmírnil jeho omezení při zachycení složité a dynamické povahy finančních trhů.
Zatímco přímá aplikace modelů NLG na prognózování obchodování představuje značné problémy, potenciál pro inovace napříč doménami zůstává slibný. Pečlivým přizpůsobením architektury a tréninkových procesů modelů NLG a jejich integrací s doménově specifickými znalostmi a technikami je možné vyvinout robustní systémy schopné poskytovat cenné poznatky o chování na trhu. Toto úsilí vyžaduje společné úsilí mezi odborníky na zpracování přirozeného jazyka, finanční analýzu a strojové učení, stejně jako ochotu zkoumat a experimentovat s novými přístupy k řešení problémů.
Další nedávné otázky a odpovědi týkající se EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Co je lineární regrese?
- Je možné kombinovat různé modely ML a postavit mistrovskou AI?
- Jaké jsou některé z nejběžnějších algoritmů používaných ve strojovém učení?
- Jak vytvořit verzi modelu?
- Jak aplikovat 7 kroků ML v kontextu příkladu?
- Jak lze strojové učení aplikovat na data stavebních povolení?
- Proč byly tabulky AutoML ukončeny a co je následuje?
- Co je úkolem interpretace čmáranic nakreslených hráči v kontextu umělé inteligence?
- Když se v materiálech ke čtení mluví o „výběru správného algoritmu“, znamená to, že v podstatě všechny možné algoritmy již existují? Jak víme, že algoritmus je „správný“ pro konkrétní problém?
- Jaké jsou hyperparametry používané ve strojovém učení?
Další otázky a odpovědi naleznete v EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning