WeaverBird: Empowering Financial Decision-Making with Large Language Model, Knowledge Base, and Search Engine

要約

私たちは、金融ドメイン向けに特別に設計されたインテリジェントな対話システムである WeaverBird を紹介します。
私たちのシステムは、金融関連テキストの広範なコーパスを使用して調整された GPT アーキテクチャの大規模な言語モデルを利用しています。
その結果、当社のシステムは、「インフレ時に投資をどのように管理すべきか?」などの複雑な財務上の質問を理解し、情報に基づいた回答を提供する機能を備えています。
さらに、当社のシステムには、関連情報を検索するためのローカル知識ベースと検索エンジンが組み込まれています。
最終的な回答は検索結果に基づいて条件付けされ、出典への適切な引用が含まれるため、信頼性が高まります。
財務関連のさまざまな質問を通じて、他のモデルと比較して当社のシステムのパフォーマンスが優れていることが実証されました。
当社のシステムを直接体験するには、ユーザーは https://weaverbird.ttic.edu でライブ デモを操作したり、https://www.youtube.com/watch?v=fyV2qQkX6Tc で 2 分間のビデオ イラストを視聴したりできます。
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要約(オリジナル)

We present WeaverBird, an intelligent dialogue system designed specifically for the finance domain. Our system harnesses a large language model of GPT architecture that has been tuned using extensive corpora of finance-related text. As a result, our system possesses the capability to understand complex financial queries, such as ‘How should I manage my investments during inflation?’, and provide informed responses. Furthermore, our system incorporates a local knowledge base and a search engine to retrieve relevant information. The final responses are conditioned on the search results and include proper citations to the sources, thus enjoying an enhanced credibility. Through a range of finance-related questions, we have demonstrated the superior performance of our system compared to other models. To experience our system firsthand, users can interact with our live demo at https://weaverbird.ttic.edu, as well as watch our 2-min video illustration at https://www.youtube.com/watch?v=fyV2qQkX6Tc.

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