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在金融服务领域,投资组合经理和研究分析师勤奋地筛选大量数据,以获得投资的竞争优势。做出明智的决策需要访问最相关的数据,并能够快速合成和解释这些数据。 传统上,卖方分析师和基本面投资组合经理专注于一小部分公司,仔细检查财务报表、财报电话会议和公司文件。系统地分析更大的交易领域的财务文件可以发现更多的见解。由于这些任务在技术和算法上的困难,直到最近,只有复杂的量化交易公司才能对广泛的交易领域的成绩单进行系统分析。 与大型语言模型 (LLM) 在金融 NLP 任务中的能力相比,使用传统的 自然语言处理 (NLP) 方法(如词袋、情感词典和单词统计)在这些任务上实现的性能通常不足。除了金融应用外,LLM 在医疗文档理解、新闻文章摘要和法律文档检索等领域也表现出卓越的表现。 通过利用 AI 和 NVIDIA 技
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