介绍了一种名为 FinTral 的多模态大型语言模型套件，通过使用领域特定的预训练、指导微调和 RLAIF 训练等方法，结合文本、数值、表格和图像数据进行金融分析，并演示了其在金融技术中能够在实时分析和决策方面取得显著进展。

Feb, 2024

本文介绍了一种基于数据驱动和透明资源的开源金融领域大型语言模型（FinGPT），通过自动数据处理管道和低秩度量适应技术，为研究人员和从业者提供访问、透明的资源，并展示了机器人顾问、算法交易和低代码开发等潜在应用。

Jun, 2023

金融行业中，大型语言模型（LLMs）表现出了非凡的水平，在理解和生成类似人类的文本方面具有巨大的潜力，然而，现有的 LLMs 在金融领域中存在不足之处，这主要归因于一般文本数据和金融文本数据之间的差异。为了解决这个问题，我们引入了一种开源数据为中心的框架 —— 金融生成预训练 Transformer（FinGPT），通过自动收集和筛选来自互联网上的实时金融数据，为研究人员和从业人员提供了开放和透明的资源，以开发他们的 FinLLMs。此外，我们提出了一种简单而有效的策略，即使用市场的内在反馈进行 FinLLM 的精细调整，称为股票价格强化学习（RLSP）。最后，我们展示了几种 FinGPT 的应用，包括机器顾问，算法交易的情感分析以及低代码开发。FinGPT 旨在民主化金融领域的 LLMs，激发创新，并在开放金融领域中开启新的机会。

Jul, 2023

本文介绍了 BloombergGPT， 这是一个在大量金融数据上训练得到的具有 500 亿参数的语言模型。通过使用混合数据集进行训练，我们得到的模型不仅在金融任务上表现出色，还在普遍的 LLM 基准测试上得到了不错的表现，同时也解释了模型构建、训练过程和评估方法。

Mar, 2023

通过分析最新的模型 GPT-4V，我们深入了解大型多模态模型（LMMs）的能力和特点，发现 GPT-4V 具有处理多种输入、具有广泛通用性的能力，以及通过理解图像上的视觉标记可以创造出新的人机交互方式。我们期望这项初步探索能够激发对下一代多模态任务形式、利用和增强 LMMs 以解决实际问题以及对多模态基础模型有更好理解的未来研究方向的启发。

Sep, 2023

VL-GPT 是一种同时感知和生成视觉和语言数据的变压器模型，通过采用直观的自回归目标，实现了图像和文本两种模态的统一预训练方法，从而使模型可以像处理文本一样无缝地处理图像和文本。预训练完成后，VL-GPT 在包括图像字幕生成、视觉问答、文本到图像生成等多样的视觉和语言理解以及生成任务中表现出了令人瞩目的零样本和少样本性能。

Dec, 2023

利用现有基准数据集对 GPT-4V 的五项任务进行定量分析，并选择有代表性的样本详细评估其在社交多媒体内容理解方面的潜力，结果显示 GPT-4V 在情感分析、仇恨言论检测、假新闻识别、人口推断和政治意识形态检测等任务上展现出显著的效果，并具备图像 - 文本配对的联合理解、文化和语境意识、以及广泛的常识知识，但在涉及多语言社交多媒体理解和对社交媒体最新趋势的泛化方面仍存在挑战，同时在涉及名人和政治家知识的持续发展背景下，会出现错误信息生成的倾向，这反映了已知的幻觉问题，研究结果表明，大型多模态模型在通过分析多模态信息来增进对社交媒体内容及其用户的理解方面具有巨大的潜力。

Nov, 2023

该研究提出了名为 MultiModal-GPT 的视觉与语言模型，可以利用证据和语言数据对多模式指令进行调整，为模型的不断对话提供支持，同时提出了联合培训的观点，并通过各种演示展示了 MultiModal-GPT 的连续对话能力。

May, 2023

介绍 VisionGPT，通过整合和自动化最先进的基础模型，促进视觉语言理解和视觉导向人工智能的发展，具有高效性、通用性和性能表现的潜力。

Mar, 2024

该研究介绍了一种简单而有效的指令调整方法，通过将一小部分有监督的金融情感分析数据转化为指令数据并使用这种方法微调通用型的大型语言模型，从而在金融情感分析中取得了显著的进展，特别是在关键情境下，如对数字理解和语境理解等方面。

Jun, 2023