Multimodal Gen-AI for Fundamental Investment Research
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摘要
本报告展示了利用大语言模型（LLM）对金融投资研究的变革性应用，重点介绍了使用LoRA技术对Llama2和GPT-3.5模型进行无监督、监督及指令微调的实验过程与结果。研究涵盖了以高质量投研报告、市场新闻与时序数据为训练语料，通过模型微调提升文本生成、摘要、推理和投资分析能力。实验结果表明，微调后模型在投资研究任务上均显著优于基线，GPT-3.5模型在指令微调后表现尤为突出，更贴近人类分析师思维，能够生成符合理财逻辑的投资建议，为金融领域决策自动化和智能化提供了重要技术路径[page::0][page::6][page::8][page::9][page::10]。
