ตรรกะของโมเดล NLG สามารถใช้เพื่อจุดประสงค์อื่นนอกเหนือจาก NLG เช่น การพยากรณ์การซื้อขายได้หรือไม่

/ / ตีพิมพ์ใน ปัญญาประดิษฐ์, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, ขั้นตอนเพิ่มเติมใน Machine Learning, การสร้างภาษาตามธรรมชาติ

การสำรวจโมเดลการสร้างภาษาธรรมชาติ (NLG) เพื่อจุดประสงค์ที่เกินขอบเขตแบบเดิม เช่น การพยากรณ์การซื้อขาย แสดงให้เห็นถึงการเชื่อมโยงที่น่าสนใจของแอปพลิเคชันปัญญาประดิษฐ์

โดยทั่วไปแล้วโมเดล NLG ใช้ในการแปลงข้อมูลที่มีโครงสร้างเป็นข้อความที่มนุษย์สามารถอ่านได้ โดยใช้อัลกอริทึมที่ซับซ้อนซึ่งในเชิงทฤษฎีแล้วสามารถปรับใช้กับโดเมนอื่นๆ ได้ เช่น การคาดการณ์ทางการเงิน ศักยภาพนี้มาจากสถาปัตยกรรมพื้นฐานของโมเดลเหล่านี้ ซึ่งมักมีความคล้ายคลึงกับโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องอื่นๆ ที่ใช้สำหรับงานการทำนาย อย่างไรก็ตาม ความเป็นไปได้และประสิทธิภาพของการดัดแปลงดังกล่าวต้องอาศัยความเข้าใจอย่างละเอียดถี่ถ้วนทั้งในด้านความสามารถและข้อจำกัดของระบบ NLG

แกนหลักของโมเดล NLG โดยเฉพาะโมเดลที่อิงตามสถาปัตยกรรมการเรียนรู้เชิงลึก เช่น โมเดล Transformer คือความสามารถในการเรียนรู้รูปแบบและความสัมพันธ์ที่ซับซ้อนภายในข้อมูล โมเดลเหล่านี้ เช่น GPT (Generative Pre-trained Transformer) ได้รับการฝึกจากข้อมูลข้อความจำนวนมากเพื่อทำความเข้าใจและสร้างภาษา กระบวนการฝึกเกี่ยวข้องกับการเรียนรู้ความสัมพันธ์เชิงบริบทระหว่างคำ วลี และประโยค ทำให้โมเดลสามารถทำนายคำถัดไปในลำดับโดยอิงตามบริบทก่อนหน้า ความสามารถในการทำนายนี้เป็นองค์ประกอบพื้นฐานที่สามารถนำมาใช้ในเชิงทฤษฎีสำหรับงานทำนาย เช่น การทำนายแนวโน้มตลาดหรือราคาหุ้น

ความสามารถในการปรับตัวของโมเดล NLG เพื่อการพยากรณ์การซื้อขายขึ้นอยู่กับปัจจัยสำคัญหลายประการ ประการแรก การแสดงข้อมูลในการซื้อขายนั้นแตกต่างอย่างเห็นได้ชัดจากภาษาธรรมชาติ โดยทั่วไปแล้วข้อมูลทางการเงินจะเป็นตัวเลขและลำดับเวลา จึงจำเป็นต้องมีกระบวนการแปลงเพื่อแปลงข้อมูลนี้เป็นรูปแบบที่โมเดล NLG สามารถประมวลผลได้ การแปลงนี้อาจเกี่ยวข้องกับการเข้ารหัสข้อมูลตัวเลขเป็นลำดับของโทเค็นที่แสดงสถานะหรือแนวโน้มของตลาดที่แตกต่างกัน ซึ่งคล้ายกับการสร้างโทเค็นคำในงาน NLP อย่างไรก็ตาม กระบวนการนี้ไม่ใช่เรื่องง่าย และต้องพิจารณาอย่างรอบคอบว่าตัวบ่งชี้ทางการเงินและสัญญาณตลาดจะแสดงอย่างไรเพื่อรักษาความแตกต่างเล็กน้อยของพลวัตของตลาด

ประการที่สอง การฝึกอบรมโมเดล NLG สำหรับการพยากรณ์การซื้อขายจะต้องมีการเปลี่ยนแปลงชุดข้อมูลที่ใช้อย่างมีนัยสำคัญ แทนที่จะใช้คอร์ปัสข้อความ โมเดลจะต้องได้รับการฝึกอบรมจากข้อมูลทางการเงินในอดีตซึ่งครอบคลุมเงื่อนไขตลาดและตัวบ่งชี้ทางเศรษฐกิจที่หลากหลาย การฝึกอบรมนี้มุ่งหวังที่จะให้โมเดลมีความสามารถในการจดจำรูปแบบและความสัมพันธ์ภายในข้อมูลทางการเงินที่อาจแจ้งการเคลื่อนไหวของตลาดในอนาคต อย่างไรก็ตาม ลักษณะสุ่มของตลาดการเงินซึ่งได้รับอิทธิพลจากปัจจัยที่ไม่สามารถคาดเดาได้มากมายนั้นเป็นความท้าทายที่สำคัญ ซึ่งแตกต่างจากภาษาซึ่งปฏิบัติตามกฎไวยากรณ์และวากยสัมพันธ์ที่ค่อนข้างสม่ำเสมอ พฤติกรรมของตลาดได้รับอิทธิพลจากปัจจัยภายนอกมากมาย รวมถึงเหตุการณ์ทางภูมิรัฐศาสตร์ นโยบายเศรษฐกิจ และความรู้สึกของนักลงทุน ซึ่งโดยเนื้อแท้แล้วยากที่จะคาดการณ์

นอกจากนี้ เมตริกการประเมินความสำเร็จในการพยากรณ์การซื้อขายยังแตกต่างอย่างมากจากเมตริกที่ใช้ใน NLG แม้ว่าโดยทั่วไปแล้วแบบจำลอง NLG จะได้รับการประเมินตามความคล่องแคล่ว ความสอดคล้อง และความเกี่ยวข้องของข้อความที่สร้างขึ้น แต่แบบจำลองการซื้อขายจะตัดสินจากความแม่นยำในการทำนายการเคลื่อนไหวของตลาดและผลกำไรในสถานการณ์การซื้อขายในโลกแห่งความเป็นจริง ซึ่งจำเป็นต้องพัฒนากรอบการประเมินใหม่ที่เหมาะกับโดเมนทางการเงิน ซึ่งสามารถประเมินประสิทธิภาพการทำนายของแบบจำลอง NLG ที่ปรับให้เหมาะสมได้อย่างมีนัยสำคัญ

แม้จะมีความท้าทายเหล่านี้ แต่การใช้สถาปัตยกรรมโมเดล NLG สำหรับการพยากรณ์การซื้อขายก็มีประโยชน์ที่เป็นไปได้ ข้อดีประการหนึ่งคือความสามารถของโมเดลเหล่านี้ในการประมวลผลและสร้างผลลัพธ์ตามชุดข้อมูลขนาดใหญ่ ซึ่งถือเป็นความสามารถที่มีค่าเมื่อต้องจัดการกับข้อมูลประวัติที่มีอยู่มากมายในตลาดการเงิน นอกจากนี้ การใช้เทคนิคการเรียนรู้แบบถ่ายโอนยังช่วยอำนวยความสะดวกในกระบวนการปรับตัว ทำให้สามารถปรับแต่งโมเดล NLG ที่ได้รับการฝึกอบรมไว้ล่วงหน้าตามข้อมูลทางการเงินได้ จึงช่วยลดทรัพยากรการคำนวณและเวลาที่จำเป็นสำหรับการฝึกอบรมตั้งแต่เริ่มต้น

ตัวอย่างของแอปพลิเคชันข้ามโดเมนนี้คือการใช้โมเดลการวิเคราะห์ความรู้สึก ซึ่งเดิมพัฒนาขึ้นเพื่อทำความเข้าใจความรู้สึกในข้อความ เพื่อวัดความรู้สึกของตลาดโดยอิงจากบทความข่าว โซเชียลมีเดีย และแหล่งข้อมูลข้อความอื่นๆ ด้วยการวิเคราะห์ความรู้สึกที่แสดงในข้อความเหล่านี้ โมเดลสามารถอนุมานปฏิกิริยาที่อาจเกิดขึ้นของตลาดได้ จึงช่วยในกระบวนการคาดการณ์ได้ ในทำนองเดียวกัน ความสามารถในการจดจำรูปแบบของโมเดล NLG สามารถใช้ประโยชน์เพื่อระบุแนวโน้มใหม่ในข้อมูลตลาด ซึ่งให้ข้อมูลเชิงลึกแก่ผู้ค้าที่อาจใช้ในการตัดสินใจได้

ในทางปฏิบัติ การนำโมเดล NLG มาปรับใช้เพื่อพยากรณ์การซื้อขายอย่างประสบความสำเร็จนั้นอาจต้องใช้แนวทางแบบผสมผสาน โดยผสานจุดแข็งของ NLG เข้ากับโมเดลเฉพาะทางอื่นๆ ที่ออกแบบมาเพื่อการวิเคราะห์ทางการเงิน ซึ่งอาจรวมถึงการรวมข้อมูลเชิงลึกที่ได้จาก NLG เข้ากับโมเดลเชิงปริมาณที่คำนึงถึงความผันผวนของตลาด การจัดการความเสี่ยง และปัจจัยสำคัญอื่นๆ ในการซื้อขาย แนวทางแบบหลายแง่มุมดังกล่าวจะช่วยยกระดับจุดแข็งของ NLG ด้านการจดจำรูปแบบและการประมวลผลข้อมูล ขณะเดียวกันก็ลดข้อจำกัดในการจับภาพลักษณะที่ซับซ้อนและเปลี่ยนแปลงตลอดเวลาของตลาดการเงิน

แม้ว่าการนำโมเดล NLG ไปใช้กับการคาดการณ์การซื้อขายโดยตรงจะต้องเผชิญกับความท้าทายที่สำคัญ แต่ศักยภาพในการสร้างนวัตกรรมข้ามโดเมนก็ยังคงน่าสนใจ โดยการปรับสถาปัตยกรรมและกระบวนการฝึกอบรมของโมเดล NLG อย่างรอบคอบ และบูรณาการเข้ากับความรู้และเทคนิคเฉพาะโดเมน ทำให้สามารถพัฒนาระบบที่แข็งแกร่งซึ่งสามารถให้ข้อมูลเชิงลึกที่มีค่าเกี่ยวกับพฤติกรรมของตลาดได้ ความพยายามนี้ต้องอาศัยความร่วมมือระหว่างผู้เชี่ยวชาญด้านการประมวลผลภาษาธรรมชาติ การวิเคราะห์ทางการเงิน และการเรียนรู้ของเครื่องจักร รวมถึงความเต็มใจที่จะสำรวจและทดลองใช้แนวทางใหม่ๆ ในการแก้ปัญหา

คำถามและคำตอบล่าสุดอื่น ๆ เกี่ยวกับ EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:

ดูคำถามและคำตอบเพิ่มเติมใน EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning

คำถามและคำตอบเพิ่มเติม:

Tagged under: , , , , ,