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# FinGPT
## 论文
- [论文地址] [Blueprint of FinGPT](https://arxiv.org/abs/2306.06031)
## 模型结构
### FinGPT 生态系统
#### FinGPT 为 FinLLM 提供了一个包含五个层次的全栈框架：
1. **数据源层**: 这一层确保了全面的市场覆盖，通过实时信息捕捉解决了财务数据的时间敏感性问题。
2. **数据工程层**: 该层适用于实时 NLP 数据处理，可应对金融数据中的高时间敏感性和低信噪比等固有挑战。
3. **LLMs 层**: 该层侧重于一系列微调方法（如 LoRA），可减轻财务数据的高度动态性，确保模型的相关性和准确性。
4. **任务层**: 这一层负责执行基本任务。这些任务是 FinLLM 性能评估和交叉比较的基准。
5. **应用层**: 这一层展示了实际应用和演示，突出了 FinGPT 在金融领域的潜在能力。
* FinGPT 框架： 开源金融大型语言模型
<div align="center">
<img align="center" src=figs/FinGPT_framework_20240301.png>
</div>
* [FinGPT-RAG](https://github.com/AI4Finance-Foundation/FinGPT/tree/master/fingpt/FinGPT_RAG): 我们提出了一个专门用于金融情感分析的检索增强大型语言模型框架，通过外部知识检索优化信息深度和上下文，从而确保做出细致入微的预测。
<div align="center">
<img align="center" src=figs/FinGPT_RAG_framework.png>
</div>
* [FinGPT-FinNLP](https://github.com/AI4Finance-Foundation/FinNLP): FinNLP为所有对金融领域的法学硕士和NLP感兴趣的人提供了一个平台。在这里，我们为金融领域的 LLM 培训和微调提供了完整的管道。完整架构如下图所示。详细的代码和介绍可以在[这里](https://github.com/AI4Finance-Foundation/FinNLP)找到. 或者您可以参考 [wiki](https://ai4finance-foundation.github.io/FinNLP/)。
<div align="center">
<img align="center" src=figs/FinGPT_FinNLP_data_source.png>
</div>
* [FinGPT-Benchmark](https://github.com/AI4Finance-Foundation/FinGPT/tree/master/fingpt/FinGPT_Benchmark): 我们引入了一种针对金融领域开源大型语言模型（LLM）进行优化的新型指令调整范式，增强了这些模型对各种金融数据集的适应性，同时还有助于从特定任务、多任务和零次指令调整任务中进行经济高效的系统基准测试。
<div align="center">
<img align="center" src=figs/FinGPT_Benchmark_20231110.png>
</div>
### FinGPT的 LLMs 层使用的开源基础模型
* 欢迎为各种特定语言的金融市场提供更多开源基础模型。
| Base Model |Pretraining Tokens|Context Length | Model Advantages |Model Size|Experiment Results | Applications |
| ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- |
| [Llama-2](https://github.com/facebookresearch/llama)|2 Trillion|4096| Llama-2 excels on English-based market data | [llama-2-7b](https://huggingface.co/meta-llama/Llama-2-7b-hf) and [Llama-2-13b](https://huggingface.co/meta-llama/Llama-2-13b-hf) | llama-2 consistently shows superior fine-tuning results | Financial Sentiment Analysis, Robo-Advisor |
| [Falcon](https://github.com/falconry/falcon) |1,500B|2048| Maintains high-quality results while being more resource-efficient | [falcon-7b](https://huggingface.co/tiiuae/falcon-7b) |Good for English market data | Financial Sentiment Analysis |
| [MPT](https://github.com/mosaicml/llm-foundry) |1T|2048| MPT models can be trained with high throughput efficiency and stable convergence | [mpt-7b](https://huggingface.co/mosaicml/mpt-7b) |Good for English market data | Financial Sentiment Analysis |
| [Bloom](https://github.com/bigscience-workshop/bigscience/tree/master/train/tr11-176B-ml#readme) |366B|2048| World’s largest open multilingual language model | [bloom-7b1](https://huggingface.co/bigscience/bloom-7b1) |Good for English market data | Financial Sentiment Analysis |
| [ChatGLM2](https://github.com/THUDM/ChatGLM2-6B)|1.4T |32K |Exceptional capability for Chinese language expression| [chatglm2-6b](https://huggingface.co/THUDM/chatglm2-6b) |Shows prowess for Chinese market data | Financial Sentiment Analysis, Financial Report Summary |
| [Qwen](https://github.com/QwenLM/Qwen-7B)|2.2T |8k |Fast response and high accuracy| [qwen-7b](https://huggingface.co/tangger/Qwen-7B-Chat) |Effective for Chinese market data | Financial Sentiment Analysis|
| [InternLM](https://github.com/InternLM/InternLM) |1.8T |8k |Can flexibly and independently construct workflows |[internlm-7b](https://huggingface.co/internlm/internlm-7b) |Effective for Chinese market data | Financial Sentiment Analysis |
## 算法原理
模型基于 [General Language Model (GLM)](https://github.com/THUDM/GLM) 架构，GLM是一种基于Transformer的语言模型，以自回归空白填充为训练目标，同时具备自回归和自编码能力。
<div align="center">
<img src="figs/GLM.png" width="550" height="200">
</div>
## 环境配置
### Docker（方法一）
```
docker pull image.sourcefind.cn:5000/dcu/admin/base/pytorch:2.1.0-ubuntu22.04-dtk23.10.1-py310
docker run -it -v /path/your_code_data/:/path/your_code_data/ -v /opt/hyhal/:/opt/hyhal/:ro --shm-size=64G --privileged=true --device=/dev/kfd --device=/dev/dri/ --group-add video --name fingpt <your imageID> bash
docker exec -it fingpt bash
cd /path/your_code_data/FinGPT
pip install -r requirements.txt -i http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ --trusted-host mirrors.aliyun.com
pip install deepspeed-0.12.3+gitfe61783.abi0.dtk2310.torch2.1.0a0-cp310-cp310-manylinux2014_x86_64.whl
```
### Dockerfile（方法二）
```
cd /path/your_code_data/FinGPT/docker
docker build --no-cache -t fingpt:latest .
docker run --shm-size=64G --name fingpt -v /opt/hyhal:/opt/hyhal:ro --privileged=true --device=/dev/kfd --device=/dev/dri/ --group-add video -v /path/your_code_data/:/path/your_code_data/ -it fingpt bash
cd /path/your_code_data/FinGPT
pip install deepspeed-0.12.3+gitfe61783.abi0.dtk2310.torch2.1.0a0-cp310-cp310-manylinux2014_x86_64.whl
```
### Anaconda（方法三）
关于本项目DCU显卡所需的特殊深度学习库可从[光合](https://developer.hpccube.com/tool/)开发者社区下载安装。
```
DTK驱动：dtk23.10
python：python3.10
torch: 2.1.0
transformers: >=4.37.2
deepspped: 0.12.3
datasets: 2.14.3
accelerate: 0.27.2
peft: 0.10.0
trl: 0.8.1
gradio: >=3.38.0,<=4.0.0
```
```
conda create -n fingpt python=3.10
cd /path/your_code_data/FinGPT
pip install -r requirements.txt -i http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple
pip install deepspeed-0.12.3+gitfe61783.abi0.dtk2310.torch2.1.0a0-cp310-cp310-manylinux2014_x86_64.whl
```
`Tips：以上dtk驱动、python、torch、deepspeed等DCU相关工具版本需要严格一一对应`
## 数据集
### 指令调整数据集和模型
| Datasets | Train Rows | Test Rows |Description |
| --------- | ----------------- | ------------ | --------------------- |
| [fingpt-sentiment-train](https://huggingface.co/datasets/FinGPT/fingpt-sentiment-train) | 76.8K | N/A|Sentiment Analysis Training Instructions |
| [fingpt-finred](https://huggingface.co/datasets/FinGPT/fingpt-finred)| 27.6k | 5.11k | Financial Relation Extraction Instructions |
| [fingpt-headline](https://huggingface.co/datasets/FinGPT/fingpt-headline) | 82.2k | 20.5k | Financial Headline Analysis Instructions|
| [fingpt-ner](https://huggingface.co/datasets/FinGPT/fingpt-ner) | 511 | 98 | Financial Named-Entity Recognition Instructions|
| [fingpt-fiqa_qa](https://huggingface.co/datasets/FinGPT/fingpt-fiqa_qa) | 17.1k | N/A | Financial Q&A Instructions|
| [fingpt-fineval](https://huggingface.co/datasets/FinGPT/fingpt-fineval) | 1.06k | 265 | Chinese Multiple-Choice Questions Instructions|
- [huggingface数据集下载地址] <https://huggingface.co/FinGPT> 网站提供12中不同任务的数据集用于训练
### 数据处理代码
需要训练数据转换为必要的json格式，数据格式为：
```
{
"instruction": "描述原子的结构。",
"input": "",
"output": "原子是物质的基本单位，它由三种基本粒子组成：质子、中子和电子。质子和中子形成原子核，位于原子中心，核外的电子围绕着原子核运动。\n\n原子结构具有层次性。原子核中，质子带正电，中子不带电（中性）。原子核非常小且致密，占据了原子总质量的绝大部分。电子带负电，通常围绕核运动，形成若干层次，称为壳层或电子层。电子数量与质子数量相等，使原子呈电中性。\n\n电子在每个壳层中都呈规律分布，并且不同壳层所能容纳的电子数也不同。在最里面的壳层一般只能容纳2个电子，其次一层最多可容纳8个电子，再往外的壳层可容纳的电子数逐层递增。\n\n原子核主要受到两种相互作用力的影响：强力和电磁力。强力的作用范围非常小，主要限制在原子核内，具有极强的吸引作用，使核子（质子和中子）紧密结合在一起。电磁力的作用范围较大，主要通过核外的电子与原子核相互作用，发挥作用。\n\n这就是原子的基本结构。原子内部结构复杂多样，不同元素的原子核中质子、中子数量不同，核外电子排布分布也不同，形成了丰富多彩的化学世界。"
},
```
可以使用**data_process.py**进行数据处理
```
python data_process.py
```
项目中已提供用于试验训练的迷你数据集，训练数据目录结构如下，用于正常训练的完整数据集请按此目录结构进行制备：
```
── dataset
│   ├── dataset_new
│    ├── data-00000-of-00001.arrow
│    ├── dataset_info.json
│ └── state.json
│   └── twitter-financial-news-sentiment
│    ├── sent_dataset_meta.txt
│    ├── sent_train.csv
│ └── sent_valid.csv
│ └── dataset_new.json
│ └── dataset_new.jsonl   
│   
```
## 训练
### 单机多卡
```
bash multi_dcu_train.sh
```
### 单机单卡
```
bash single_dcu_train.sh
```
## 推理
**注：[FinGPT预训练模型权重下载地址](https://www.modelscope.cn/models/Wangluochao/FinGPT_ChatGLM2-6B/files)直接下载模型文件至新建文件夹'/FinGPT/FinGPT_mt_chatglm2-6b-merged'路径下进行推理。**
```
python inference_FinGPT.py
```
## result
### 多任务英语推理
<div align=center>
<img src="./figs/multi_tasks_en.png"/>
</div>
### 单任务中文推理
<div align=center>
<img src="./figs/single_task_cn.png"/>
</div>
### 精度
测试数据：[twitter-financial-news-sentiment](../FinGPT/dataset/dataset_new.jsonl)，使用的加速卡:V100S/K100。
根据测试结果情况填写表格：
| xxx | train_loss | train_runtime |eval_los |eval_runtime |
| :------: | :------: | :------: | :------: |:------: |
| V100s | 0.371248 | 4445.348 | 0.06542 | 30.5495 |
| K100 | 0.371148 | 4018.4874 | 0.06536 | 53.1593 |
## 应用场景
### 算法类别
`对话问答`
### 热点应用行业
`金融, 教育, 政府, 科研`
## 预训练权重
| Models | Description | Function |
| --------- | --------------------- |---------------- |
| [fingpt-mt_llama2-7b_lora](https://huggingface.co/FinGPT/fingpt-mt_llama2-7b_lora)| Fine-tuned Llama2-7b model with LoRA | Multi-Task |
| [fingpt-mt_falcon-7b_lora](https://huggingface.co/FinGPT/fingpt-mt_falcon-7b_lora)| Fine-tuned falcon-7b model with LoRA | Multi-Task |
| [fingpt-mt_bloom-7b1_lora](https://huggingface.co/FinGPT/fingpt-mt_bloom-7b1_lora) | Fine-tuned bloom-7b1 model with LoRA | Multi-Task |
| [fingpt-mt_mpt-7b_lora](https://huggingface.co/FinGPT/fingpt-mt_mpt-7b_lora) | Fine-tuned mpt-7b model with LoRA | Multi-Task |
| [fingpt-mt_chatglm2-6b_lora](https://huggingface.co/FinGPT/fingpt-mt_chatglm2-6b_lora) | Fine-tuned chatglm-6b model with LoRA | Multi-Task |
| [fingpt-mt_qwen-7b_lora](https://huggingface.co/FinGPT/fingpt-mt_qwen-7b_lora) | Fine-tuned qwen-7b model with LoRA | Multi-Task |
| [fingpt-sentiment_llama2-13b_lora](https://huggingface.co/FinGPT/fingpt-sentiment_llama2-13b_lora) | Fine-tuned llama2-13b model with LoRA | Single-Task |
| [fingpt-forecaster_dow30_llama2-7b_lora](https://huggingface.co/FinGPT/fingpt-forecaster_dow30_llama2-7b_lora) | Fine-tuned llama2-7b model with LoRA | Single-Task |
- [modelscope预训练模型下载地址] <https://www.modelscope.cn/models/Wangluochao/FinGPT_ChatGLM2-6B/files>
可下载带有lora后缀的预训练权重，使用本人编写的**merge_model.py**文件进行模型合并。
- [huggingface预训练模型及数据集下载地址](https://huggingface.co/FinGPT)
- [FinGPT_ChatGLM2-6B预训练模型下载地址](https://www.modelscope.cn/models/Wangluochao/FinGPT_ChatGLM2-6B/files)
## 源码仓库问题反馈
- http://developer.hpccube.com/codes/modelzoo/fingpt.git
## 参考资料
- [https://github.com/AI4Finance-Foundation/FinGPT](https://github.com/AI4Finance-Foundation/FinGPT)
- [https://github.com/AI4Finance-Foundation/FinGPT/blob/master/FinGPT_Training_LoRA_with_ChatGLM2_6B_for_Beginners.ipynb](https://github.com/AI4Finance-Foundation/FinGPT/blob/master/FinGPT_Training_LoRA_with_ChatGLM2_6B_for_Beginners.ipynb)
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