यह पेज दुनियाभर में प्रकाशित होने वाले आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस संबंधित रिसर्च पेपर्स को संक्षिप्त रूप में प्रस्तुत करता है। यहां Google Gemini का उपयोग करके पेपर्स का सारांश तैयार किया जाता है और यह पेज गैर-लाभकारी रूप से संचालित किया जाता है। पेपर के कॉपीराइट लेखक और संबंधित संस्थान के पास हैं, और साझा करते समय बस स्रोत का उल्लेख करें।
यह शोधपत्र वित्तीय इंजीनियरिंग क्षेत्र में उभरते वित्तीय आधार मॉडल (FFM) का एक व्यापक अवलोकन प्रस्तुत करता है। GPT-4 और जेमिनी जैसे सामान्य-उद्देश्य आधार मॉडल (FM) ने वित्तीय रिपोर्टों के सारांश और मनोभावों की भविष्यवाणी जैसे विभिन्न कार्यों में उत्कृष्ट प्रदर्शन किया है, लेकिन वित्तीय क्षेत्र की विशिष्ट आवश्यकताओं, जैसे बहुविध अनुमान, नियामक अनुपालन और डेटा गोपनीयता, के कारण उन्हें अभी भी कई चुनौतियों का सामना करना पड़ रहा है। इन चुनौतियों का समाधान करने के लिए, FFM वित्त-विशिष्ट मॉडल हैं जिन्हें तीन प्रमुख श्रेणियों में वर्गीकृत किया जा सकता है: वित्तीय भाषा-आधारित मॉडल (FinLFM), वित्तीय समय-श्रृंखला-आधारित मॉडल (FinTSFM), और वित्तीय दृश्य-भाषा-आधारित मॉडल (FinVLFM)। यह शोधपत्र प्रत्येक मॉडल की वास्तुकला, प्रशिक्षण पद्धति, डेटासेट और वास्तविक-विश्व अनुप्रयोगों की समीक्षा करता है, और डेटा उपलब्धता, एल्गोरिथम मापनीयता और अवसंरचना संबंधी बाधाओं जैसी महत्वपूर्ण चुनौतियों की पहचान करता है, साथ ही भविष्य के अनुसंधान के अवसरों की जानकारी भी प्रदान करता है। FFM से संबंधित प्रकाशनों और सामग्रियों की एक अद्यतन सूची https://github.com/FinFM/Awesome-FinFMs पर उपलब्ध है ।
Takeaways: वित्तीय क्षेत्र में विशेषज्ञता प्राप्त एफएफएम के उद्भव और विकास के रुझानों को व्यापक रूप से व्यवस्थित करता है, और उन्हें फिनएलएफएम, फिनटीएसएफएम और फिनवीएलएफएम में वर्गीकृत करके व्यवस्थित रूप से उनका विश्लेषण करता है, जिससे वित्तीय इंजीनियरिंग के क्षेत्र में अनुसंधान और विकास की दिशाएँ सुझाई जाती हैं। डेटा उपलब्धता, एल्गोरिथम मापनीयता और बुनियादी ढाँचे की बाधाओं जैसी प्रमुख चुनौतियों को प्रस्तुत करके, भविष्य के अनुसंधान का केंद्र बिंदु स्पष्ट किया गया है।
•
Limitations: यह शोधपत्र FFMs की एक सामान्य समीक्षा प्रस्तुत करता है, लेकिन इसमें प्रत्येक मॉडल के विस्तृत प्रदर्शन तुलना या विशिष्ट अनुप्रयोगों के गहन विश्लेषण का अभाव हो सकता है। इसके अतिरिक्त, FFMs के तेज़ी से विकसित हो रहे क्षेत्र में सभी नवीनतम शोध रुझानों को शामिल करना कठिन हो सकता है। अंततः, प्रस्तुत समस्याओं के विशिष्ट समाधान या व्यावहारिक तकनीकी समाधान सीमित हो सकते हैं।
