纯监督学习的不足之处
什么是预训练模型
预训练模型的演进过程如下
GPT模型撰写的第一篇学术论文
去年年底火爆全球的chatgpt模型想必大家都听说过，正是基于这个模型
关键词生成绘画工具Disco Diffusion
EasyNLP：大模型小样本落地技术
当然这样势必会影响模型精确度，但是算是成本与精确度之间的tradeoff
参数规模发展趋势
就目前chatgpt的效果来看，增加参数的效果还是不错的，但是同样的当参数大到一定程度后再增大参数边际效益递减严重，这时也许要寻求算法或架构上的突破
基于BERTology的扩展模型
第一，调优 第二，压缩 第三，知识增强 第四，语义感知 第五，特定语种 第六，多语种和跨语种 第七，多模态和跨模态 第八，特定任务 第九，特定领域 第十，鲁棒 第十一，安全 第十二，融合模型
大规模分布式并行训练工具包
各方面对比如下
大规模 Embedding 方案—— OneEmbedding
学习过计算机组成原理和操作系统的同学们对这幅图想必十分熟悉，上层执行速度快，但是成本贵并且容量小，因此我们引入了cache等策略
金融市场中情绪与涨跌走势的相关性
2020年1月中国投资者情绪指数
就好比那句著名的话：信息比黄金还重要，投资者的情绪对于市场的走势影响是非常大的
投资者情绪周期
中国投资者情绪指数构建方法
全网收集关于全部上市公司的投资者情绪相关的文本大数据。时间上从2008年7月开始，截止至2018年5月已收集约1亿5千万条文本信息。 利用中文分词技术对文本进行分词处理。 利用Word2Vec技术，将文本中的词语向量化。 对于国外的LM词典（Loughran和McDonald, 2011）运用翻译工具进行翻译和检查，构建中文版的LM词典。
在沪深300成分股中，选取200只股票，并对每只股票选取200条讨论帖子。由北京大学国家发展研究院教授、优秀博士和硕士生、市场投资者组成人工标注团队，对这4万条帖子进行人工标注。两人独立标注一条文本信息，根据其内容将其分为正、负、不确定三类，同时对每条帖子列出其包含的正、负关键词。标注完成后，保留标注分类一致的帖子，根据标注结果构建中国金融情绪词典（GB），并获得中国金融市场投资者情绪标注集。 …… 将训练好的最优模型应用到全部文本数据中，计算每个帖子的情绪得分。将不同股票帖子的情绪得分按照相应标准进行加总，构建不同指标体系的投资者情绪指数
FinBERT：预训练金融语言表征模型
简熵科技FinBERT 1.0模型
国内首个在金融领域大规模语料上训练的开源中文BERT预训练模型。相对于Google发布的原生中文BERT、哈工大讯飞实验室开源的BERT-wwm 以及 RoBERTa-wwm-ext 等模型，本次开源的 FinBERT 1.0 预训练模型在多个金融领域的下游任务中获得了显著的性能提升，在不加任何额外调整的情况下，F1-score 直接提升至少 2~5.7 个百分点
澜舟科技金融版孟子模型
2021年7月12日，澜舟科技-创新工场团队与上海交通大学、北京理工大学等单位联合研发的中文语言模型——孟子轻量型模型，仅包含10亿参数量，中文语言理解评测基准（Chinese Language Understanding Evaluation, CLUE）总排行榜、分类任务排行榜和阅读理解榜上登顶第一
百度文心·NLP大模型金融领域模型
ERNIE-Finance在海量金融领域文本和通用文本上进行训练，使得模型学习了丰富的金融领域知识，在金融问答，金融事件主体抽取等一系列金融领域任务上提升显著。 ERNIE-Finance金融领域模型，从海量金融数据中学习了金融领域专业知识，在多个金融领域任务上大幅优于通用模型。为提升 ERNIE 在金融文本领域的效果，ERNIE-Finance 提出了多数据源，多任务模型分支策略，使模型在训练过程中顶层结构学习金融领域知识，底层结构可以同时获得来自金融文本和通用文本的知识
投资者情绪指数预测上证指数收益率趋势
首先，基于BERT模型和股吧评论文本构建投资者情绪指数，并基于百度指数的搜索量情绪指数。然后，利用两个情绪指数和收益率多信息输入形式的LSTM-CNN对上证指数收益率的正负趋势进行了预测分析，在381个交易日内，基于策略可以获取20.15%的超额收益，但其最大回撤高达5.64%
BERT情绪提取器股票指数预测
作者采用 BERT 进行多任务学习（multi-task Learning, MTL），提取新闻报道到中的情绪和价值，并使用情绪极性随时间变化的度量方法（Polarity-Over-Time, POT ）把新闻对股票指数走势方向的看法分为五类：非常积极（very positive）、积极（positive）、中性（neutral）、消极（negative）和非常消极（very negative），使用BERT+POT+MTL模型预测下周股票指数走势
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