Ar NLG modelio logika gali būti naudojama ne NLG, o kitiems tikslams, pavyzdžiui, prekybos prognozavimui?
Natūralios kalbos generavimo (NLG) modelių tyrinėjimas ne tik tradiciniais tikslais, kaip prekybos prognozavimas, yra įdomi dirbtinio intelekto programų sankirta.
NLG modeliai, paprastai naudojami struktūriniams duomenims konvertuoti į žmogaus skaitomą tekstą, naudoja sudėtingus algoritmus, kurie teoriškai gali būti pritaikyti kitoms sritims, įskaitant finansines prognozes. Šis potencialas kyla iš pagrindinės šių modelių architektūros, kuri dažnai turi bendrų bruožų su kitais mašininio mokymosi modeliais, naudojamais nuspėjamoms užduotims atlikti. Tačiau tokių pritaikymų įgyvendinamumas ir veiksmingumas reikalauja niuansų supratimo apie NLG sistemų galimybes ir apribojimus.
NLG modelių, ypač pagrįstų gilaus mokymosi architektūromis, pvz., Transformatoriaus modeliais, esmė yra galimybė išmokti sudėtingų duomenų modelių ir ryšių. Šie modeliai, tokie kaip GPT (generatyvus iš anksto apmokytas transformatorius), mokomi naudoti didžiulius tekstinių duomenų kiekius, kad suprastų ir generuotų kalbą. Mokymo procesas apima kontekstinių santykių tarp žodžių, frazių ir sakinių mokymąsi, leidžiantį modeliui numatyti kitą žodį iš eilės, remiantis ankstesniu kontekstu. Ši nuspėjamoji galimybė yra pagrindinis komponentas, kurį teoriškai galima panaudoti atliekant prognozavimo užduotis, pvz., prognozuoti rinkos tendencijas ar akcijų kainas.
NLG modelių pritaikymas prekybos prognozėms priklauso nuo kelių pagrindinių veiksnių. Pirma, duomenų pateikimas prekyboje labai skiriasi nuo natūralios kalbos. Finansiniai duomenys paprastai yra skaitiniai ir laiko eilučių, todėl norint konvertuoti šiuos duomenis į formatą, kurį gali apdoroti NLG modeliai, reikia atlikti transformavimo procesą. Ši transformacija gali apimti skaitinių duomenų kodavimą į žetonų seką, atspindinčią skirtingas rinkos būsenas ar tendencijas, panašiai kaip žodžiai ženklinami atliekant NLP užduotis. Tačiau šis procesas nėra trivialus ir reikalauja atidžiai apsvarstyti, kaip pateikiami finansiniai rodikliai ir rinkos signalai, kad būtų išsaugoti rinkos dinamikos niuansai.
Antra, norint parengti NLG modelius prekybos prognozavimui, reikėtų gerokai pakeisti naudojamą duomenų rinkinį. Vietoj teksto korpuso modelis turėtų būti apmokytas remiantis istoriniais finansiniais duomenimis, apimančiais platų rinkos sąlygų ir ekonominių rodiklių spektrą. Šiuo mokymu būtų siekiama suteikti modeliui galimybę atpažinti finansinių duomenų modelius ir koreliacijas, kurios galėtų informuoti apie būsimus rinkos pokyčius. Tačiau stochastinis finansų rinkų pobūdis, kurį įtakoja daugybė nenuspėjamų veiksnių, yra didelis iššūkis. Skirtingai nuo kalbos, kuri vadovaujasi gana nuosekliomis gramatinėmis ir sintaksinėmis taisyklėmis, rinkos elgseną įtakoja daugybė išorinių veiksnių, įskaitant geopolitinius įvykius, ekonominę politiką ir investuotojų nuotaikas, kuriuos iš esmės sunku numatyti.
Be to, prekybos prognozavimo sėkmės vertinimo metrikos labai skiriasi nuo NLG naudojamų. Nors NLG modeliai paprastai vertinami pagal jų sklandumą, nuoseklumą ir generuojamo teksto aktualumą, prekybos modeliai vertinami pagal jų tikslumą numatant rinkos judėjimą ir pelningumą realaus pasaulio prekybos scenarijuose. Tam reikia sukurti naujas vertinimo sistemas, pritaikytas finansų sričiai, galinčias prasmingai įvertinti pritaikytų NLG modelių nuspėjamą našumą.
Nepaisant šių iššūkių, NLG modelių architektūros panaudojimas prekybos prognozavimui gali būti naudingas. Vienas iš šių modelių pranašumų yra galimybė apdoroti ir generuoti rezultatus, pagrįstus dideliais duomenų rinkiniais, o tai yra vertinga galimybė nagrinėjant išsamius finansų rinkose turimus istorinius duomenis. Be to, mokymosi perkėlimo metodų naudojimas galėtų palengvinti prisitaikymo procesą, leidžiant iš anksto parengtus NLG modelius tiksliai suderinti su finansiniais duomenimis, taip sumažinant skaičiavimo išteklius ir laiką, reikalingą mokymui nuo nulio.
Šios kelių domenų programos pavyzdys yra nuotaikų analizės modelių, iš pradžių sukurtų teksto nuotaikai suprasti, naudojimas siekiant įvertinti rinkos nuotaikas, remiantis naujienų straipsniais, socialine žiniasklaida ir kitais tekstinių duomenų šaltiniais. Analizuodami šiuose tekstuose išreikštas nuotaikas, modeliai gali daryti išvadą apie galimas rinkos reakcijas ir taip padėti prognozavimo procese. Panašiai NLG modelių modelių atpažinimo galimybes būtų galima panaudoti siekiant nustatyti naujas rinkos duomenų tendencijas, suteikiant prekybininkams įžvalgų, kurios galėtų padėti priimti sprendimus.
Praktiškai sėkmingas NLG modelių pritaikymas prekybos prognozavimui greičiausiai apimtų hibridinį metodą, integruojant NLG stipriąsias puses su kitais specializuotais modeliais, skirtais finansinei analizei. Tai galėtų apimti NLG gautų įžvalgų derinimą su kiekybiniais modeliais, kurie atsižvelgia į rinkos nepastovumą, rizikos valdymą ir kitus svarbius prekybos veiksnius. Toks daugialypis metodas išnaudotų NLG pranašumus modelių atpažinimo ir duomenų apdorojimo srityse, kartu sušvelninant jos apribojimus, susijusius su sudėtingu ir dinamišku finansų rinkų pobūdžiu.
Nors tiesioginis NLG modelių taikymas prekybos prognozavimui kelia didelių iššūkių, tarpdomeninių inovacijų potencialas išlieka daug žadantis. Kruopščiai pritaikant NLG modelių architektūrą ir mokymo procesus bei integruojant juos su konkrečios srities žiniomis ir metodais, galima sukurti patikimas sistemas, galinčias suteikti vertingų įžvalgų apie rinkos elgesį. Šioms pastangoms reikia bendrų natūralios kalbos apdorojimo, finansinės analizės ir mašininio mokymosi ekspertų pastangų, taip pat noro tyrinėti ir eksperimentuoti su naujais problemų sprendimo būdais.
Kiti naujausi klausimai ir atsakymai apie EITC/AI/GCML „Google Cloud Machine Learning“:
- Kas yra reguliavimas?
- Ar yra AI modelio mokymo tipas, kuriame tuo pačiu metu įgyvendinami ir prižiūrimi, ir neprižiūrimi mokymosi metodai?
- Kaip vyksta mokymasis neprižiūrimose mašininio mokymosi sistemose?
- Kaip naudoti Fashion-MNIST duomenų rinkinį Google Cloud Machine Learning/AI platformoje?
- Kokių tipų mašininio mokymosi algoritmai yra ir kaip juos pasirinkti?
- Kai branduolys yra sujungtas su duomenimis, o originalas yra privatus, ar šakotasis branduolys gali būti viešas ir jei taip, tai nėra privatumo pažeidimas?
- Kokie yra išsamesni mašininio mokymosi etapai?
- Ar TensorBoard yra labiausiai rekomenduojamas modelio vizualizavimo įrankis?
- Kaip išvalyti duomenis, kaip užtikrinti, kad duomenys nebūtų šališki?
- Kaip mašininis mokymasis padeda klientams įsigyti paslaugas ir produktus?
Peržiūrėkite daugiau klausimų ir atsakymų EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning