Diskussion zum Artikel "Integrieren Sie Ihr eigenes LLM in EA (Teil 5): Handelsstrategie mit LLMs entwickeln und testen (III) – Adapter-Tuning"

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Neuer Artikel Integrieren Sie Ihr eigenes LLM in EA (Teil 5): Handelsstrategie mit LLMs entwickeln und testen (III) – Adapter-Tuning :

Angesichts der rasanten Entwicklung der künstlichen Intelligenz sind Sprachmodelle (language models, LLMs) heute ein wichtiger Bestandteil der künstlichen Intelligenz, sodass wir darüber nachdenken sollten, wie wir leistungsstarke LLMs in unseren algorithmischen Handel integrieren können. Für die meisten Menschen ist es schwierig, diese leistungsstarken Modelle auf ihre Bedürfnisse abzustimmen, sie lokal einzusetzen und sie dann auf den algorithmischen Handel anzuwenden. In dieser Artikelserie werden wir Schritt für Schritt vorgehen, um dieses Ziel zu erreichen.

Im vorangegangenen Artikel haben wir die Feinabstimmung des vortrainierten GPT-2-Modells mit Hilfe der LoRA-Methode vorgestellt und es mit dem vollständig feinabgestimmten Modell unter verschiedenen Aspekten verglichen, die uns wichtig sind, einschließlich, aber nicht beschränkt auf den Trainings-Overhead, den Inferenz-Overhead und die Modellleistung.

In diesem Artikel werden wir die Adapter-Tuning-Methode zur Feinabstimmung des vortrainierten GPT-2-Modells verwenden und sie mit den bereits vorgestellten Feinabstimmungsmethoden vergleichen. Natürlich werden wir nicht fortfahren, verschiedene Methoden zur Feinabstimmung großer Sprachmodelle vorzustellen, da ständig neue Methoden zur Feinabstimmung entwickelt werden. Ich fürchte, dass Sie nicht die Geduld haben werden, alle Methoden einzeln zu lesen, daher werde ich nur einige der grundlegendsten Feinabstimmungsmethoden vorstellen (zum Beispiel haben wir bereits die LoRA-Abstimmung eingeführt und werden nicht viel Platz darauf verwenden, die QLoRA-Abstimmung vorzustellen, eine von LoRA erweiterte Methode).

Das bedeutet, dass dies der letzte Artikel über die Feinabstimmung großer Sprachmodelle sein wird. Wenn Sie andere Methoden ausprobieren möchten, können Sie sich auf die in dieser Artikelserie erwähnte Logik der Feinabstimmung beziehen und sie auf andere Feinabstimmungsmethoden anwenden, um weiter zu forschen. Ab dem nächsten Artikel werden wir uns darauf konzentrieren, das trainierte Modell mit der EA-Entwicklung zu kombinieren, um Handelsstrategien zu entwickeln und Backtests durchzuführen.

Chart-Visualisierung zum Vergleich:

Autor: Yuqiang Pan