增量预训练场景介绍

背景介绍

以金融场景为例，金融领域是一个高度动态的环境，数据在不断地更新和变化。金融产品不断更新，其交易数据、价格波动、监管政策等信息都在持续变化。宏观经济数据如 GDP 增长率、通货膨胀率、利率等也会根据经济周期和政策调整而变化。这些动态数据使得金融领域的知识和信息不断积累和演变。也对金融领域大模型的训练提出挑战。

增量预训练的作用

金融领域有其自身的专业知识体系，包括金融理论、行业规则、法律法规等。在不同的金融子领域，如银行、证券、保险等，知识结构也有所差异。从其他领域预训练得到的大模型可能无法很好地理解和应用这些金融专业知识。增量预训练可以将金融领域的最新知识和通用语言知识进行融合，使模型在理解金融文本、新闻、报告等内容时更加准确，能够更好地完成如金融舆情分析、金融文档分类等任务。

• 适应金融数据的更新：
  • 增量预训练可以让模型学习到最新的金融数据模式。例如，当新的金融监管政策出台后，通过在包含这些政策文件的新数据上进行增量预训练，模型能够更快地理解政策变化对金融市场的影响，如对金融机构合规成本、金融产品定价等方面的影响。
  • 对于金融市场的实时数据，如股票价格波动、外汇汇率变化等，增量预训练后的模型可以更好地捕捉这些动态信息，为投资交易策略提供更及时准确的支持。
• 提升金融任务的准确性：
  • 在金融文本分类任务中，比如区分财经新闻是关于宏观经济、公司财报还是行业动态，增量预训练后的模型能够利用新学到的金融词汇、行业趋势等知识，提高分类的准确性。
  • 在金融情感分析方面，模型可以结合最新的市场情绪指标和投资者评论数据进行增量训练，从而更精准地判断市场参与者对金融产品或事件的情感倾向，为金融营销、风险预警等提供更有价值的信息。

通常情况下，增量预训练之后，模型只有续写能力，没有问答能力，很难评判一个模型的好坏。为了保留或激活模型的通用问答能力，往往需要对增量预训练之后的模型进行通用能力的指令微调，从而能够进一步评判本次模型训练的有效性。