Автор: Денис Аветисян
Новая методика позволяет визуальным моделям искусственного интеллекта более эффективно понимать финансовую графику и извлекать из неё ценную информацию.
Ищешь ракеты? Это не к нам. У нас тут скучный, медленный, но надёжный, как швейцарские часы, фундаментальный анализ.
Бесплатный Телеграм канал
Предложена структура PyFi с использованием состязательных агентов и иерархического подхода для улучшения понимания финансовых изображений в визуально-языковых моделях.
Несмотря на успехи моделей «зрение-язык», понимание финансовых изображений и сложных вопросов, связанных с ними, остается сложной задачей. В данной работе представлена система PyFi: Toward Pyramid-like Financial Image Understanding for VLMs via Adversarial Agents, предлагающая новый подход к иерархическому анализу финансовых данных с использованием синтетического набора данных из 600 тысяч вопросов и ответов, сгенерированных с помощью состязательных агентов. Предложенный фреймворк позволяет моделям Qwen2.5-VL демонстрировать значительное улучшение точности — до 19.52% — при решении сложных финансовых задач, разлагая их на последовательность более простых вопросов. Сможет ли подобный подход к построению иерархических данных способствовать созданию более надежных и интерпретируемых моделей для финансового анализа?
Сложность Финансового Визуального Рассуждения
Традиционные модели, объединяющие зрение и язык, демонстрируют ограниченные возможности при анализе финансовых изображений, требующих сложного логического мышления. В отличие от задач, связанных с простым распознаванием объектов, финансовые графики и диаграммы часто содержат зашифрованную информацию, требующую не только визуального восприятия, но и понимания экономических принципов и способности к интерпретации трендов. Они испытывают трудности с установлением взаимосвязей между визуальными элементами и финансовыми показателями, что препятствует надежному извлечению данных и принятию обоснованных решений. Особенно сложно им дается понимание контекста, выявление аномалий и прогнозирование будущих изменений на основе визуальной информации, что существенно ограничивает их применение в сфере финансов.
Существующие наборы данных для обучения моделей анализа финансовых изображений часто оказываются недостаточно глубокими и разнообразными для обеспечения надежного принятия решений. Ограниченность этих данных проявляется в недостатке сложных сценариев, редких, но важных финансовых ситуаций, и вариативности визуального представления информации. Это приводит к тому, что модели, обученные на таких наборах, испытывают трудности с обобщением знаний на новые, ранее не встречавшиеся типы финансовых графиков, таблиц и диаграмм. Для повышения точности и надежности моделей необходимо создание более масштабных и тщательно структурированных наборов данных, включающих в себя широкий спектр финансовых инструментов, рыночных условий и визуальных стилей, отражающих реальную сложность финансового мира.
PyFi: Иерархическая Оценка и Обучение
Набор данных PyFi-600K структурирован по иерархическому принципу, напоминающему пирамиду, для последовательной оценки и обучения моделей. Каждый уровень пирамиды представляет собой возрастающую сложность задач, что позволяет оценить способность модели к решению финансовых задач различного уровня сложности. Этот подход позволяет точно определить сильные и слабые стороны моделей, а также эффективно направлять процесс обучения, начиная с базовых задач и постепенно переходя к более сложным сценариям, требующим более глубокого понимания и аналитических навыков.
В рамках PyFi реализована иерархическая оценка моделей, охватывающая шесть уровней сложности, начиная с базового уровня «Восприятие». Данный уровень предназначен для проверки способности модели к извлечению информации из визуальных и текстовых данных, представленных в финансовом контексте. Средняя точность моделей на первом уровне, «Восприятие», составляет 71.80%, что служит отправной точкой для оценки эффективности при решении задач возрастающей сложности, включающих анализ, интерпретацию и принятие решений на основе финансовых данных.
Для адаптации моделей к финансовым задачам, PyFi использует метод контролируемого обучения (Supervised Fine-tuning) на базе моделей, таких как Qwen-VL. Этот процесс включает в себя обучение модели на специализированном наборе данных, что позволяет повысить точность выполнения финансовых задач. В ходе экспериментов было зафиксировано увеличение точности до 19.52% за счет использования метода обучения по цепочке вопросов (question-chain fine-tuning), при котором модель обучается отвечать на последовательные, связанные вопросы, требующие комплексного анализа финансовой информации.
Робастность через Синтез Состязательных Примеров
PyFi-adv использует многоагентную систему в сочетании с алгоритмом поиска по дереву Монте-Карло для автоматизированного создания и улучшения образцов для задач распознавания финансовых изображений. Данный подход позволяет генерировать сложные образцы, которые затем используются для тренировки и оценки моделей. Алгоритм Монте-Карло применяется для исследования пространства возможных вариантов и выбора наиболее эффективных образцов для повышения производительности модели в задачах финансового анализа. Многоагентная система позволяет параллельно генерировать и оценивать большое количество образцов, что значительно ускоряет процесс обучения и повышения надежности модели.
В системе PyFi-adv состязательные агенты применяются для автоматической генерации финансовых изображений, предназначенных для проверки и улучшения способностей моделей к рассуждению. Эти агенты действуют как конкуренты, стремясь создать все более сложные образцы, представляющие собой трудности для существующих моделей финансового анализа. Процесс конкуренции приводит к итеративному улучшению образцов, что заставляет модели адаптироваться и повышать свою точность в решении задач, связанных с анализом расчетов и поддержкой принятия финансовых решений. Такой подход позволяет выявлять слабые места в моделях и направлять усилия по их совершенствованию.
Процесс генерации состязательных примеров значительно повышает способность модели выполнять расчетный анализ и надежно поддерживать принятие финансовых решений. В ходе тестирования модели, обученные с использованием данного подхода, в среднем правильно отвечали на 10.48 подвопросов, необходимых для достижения уровня 6 в принятии финансовых решений. Это свидетельствует о повышении точности и надежности модели при решении сложных финансовых задач, требующих последовательного анализа и вычислений.
Улучшение Обобщения и Эффективности Данных
В рамках исследования была разработана платформа PyFi, сочетающая в себе принципы состязательного обучения для повышения эффективности анализа сложных финансовых изображений. Состязательное обучение, имитирующее процесс проверки гипотез, позволяет модели не только распознавать основные признаки на изображениях, но и выявлять тонкие, едва заметные аномалии, часто игнорируемые традиционными алгоритмами. Такой подход особенно важен при анализе графиков, диаграмм и других визуальных представлений финансовых данных, где даже незначительные искажения могут указывать на потенциальные риски или возможности. Результаты показывают, что PyFi, обученная с использованием состязательных примеров, демонстрирует повышенную устойчивость к шумам и помехам, что критически важно для реальных финансовых данных, характеризующихся высокой степенью неопределенности и волатильности.
Для повышения устойчивости и обобщающей способности модели, в рамках разработанного фреймворка PyFi, активно применяются методы аугментации данных. Эти методы позволяют искусственно расширить обучающую выборку, создавая модифицированные версии существующих изображений финансовых графиков. Варьирование таких параметров, как яркость, контрастность, поворот и масштабирование, позволяет модели научиться распознавать закономерности независимо от незначительных изменений в визуальном представлении данных. Такой подход значительно увеличивает разнообразие обучающего набора, способствуя более эффективному обобщению и повышению точности распознавания на новых, ранее не встречавшихся финансовых изображениях. В результате, модель становится менее чувствительной к шумам и искажениям, демонстрируя более стабильные результаты в реальных условиях эксплуатации.
Применение метода LoRA во время контролируемой тонкой настройки значительно снижает вычислительные затраты и время обучения, повышая эффективность процесса. Исследования показали, что использование LoRA позволяет достичь средней прибавки в точности на 13.79% для моделей Qwen-VL. Этот подход особенно ценен в задачах, требующих обработки больших объемов данных и ограниченных вычислительных ресурсов, поскольку он позволяет добиться существенного улучшения производительности без необходимости переобучения всей модели. LoRA фокусируется на корректировке лишь небольшого количества параметров, что существенно сокращает потребность в памяти и вычислительной мощности, делая процесс обучения более доступным и быстрым.
Исследование демонстрирует, что надежность системы финансового анализа изображений не возникает из жесткого планирования, а скорее из взаимодействия локальных агентов, стремящихся к достижению общей цели. Подобно тому, как робастность системы формируется естественным образом, а не проектируется, так и PyFi создает иерархическую структуру понимания изображений через состязательный процесс. Ральф Уолдо Эмерсон заметил: «В каждой внешней проблеме заключена внутренняя возможность». Этот принцип отражается в PyFi, где состязательные агенты, сталкиваясь с трудностями в интерпретации финансовых изображений, генерируют более глубокое и структурированное понимание, чем если бы они действовали изолированно. Использование пирамидальной структуры и интерпретируемых цепочек рассуждений подтверждает идею о том, что система, управляемая локальными правилами взаимодействия, превосходит централизованный контроль.
Куда же дальше?
Представленный подход, конструируя иерархическое понимание финансовых изображений посредством состязательных агентов, лишь обнажает глубинную сложность задачи. Иллюзия контроля над интерпретацией модели рассеивается, уступая место осознанию, что каждое локальное изменение в структуре данных или алгоритме обучения резонирует по всей сети взаимодействий. Попытки навязать модели «пирамидальную» структуру — это не архитектурный план, а скорее наблюдение за возникающим порядком из локальных правил. Очевидно, что истинная проверка эффективности PyFi заключается не в достижении определенных метрик, а в способности системы адаптироваться к непредсказуемым изменениям в финансовых данных и рыночной динамике.
Наиболее перспективным направлением представляется отказ от жестко заданных иерархий в пользу самоорганизующихся структур, где интерпретируемость возникает как побочный продукт взаимодействия агентов, а не как результат предварительного проектирования. Необходимо исследовать, как малые действия в области обучения состязательных агентов могут создавать колоссальные эффекты в понимании сложных финансовых паттернов. Создание более разнообразных и реалистичных наборов данных, отражающих не только статичные изображения, но и временные ряды и динамические процессы, представляется критически важным.
В конечном счете, успех в этой области не будет измерен точностью предсказаний, а способностью системы генерировать новые, нетривиальные гипотезы о финансовых процессах. Вместо стремления к «идеальному» пониманию, следует признать, что финансовые рынки — это сложные адаптивные системы, в которых любое вмешательство неизбежно влечет за собой непредвиденные последствия. Влияние на эту систему возможно, но контроль — иллюзия.
Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2512.14735.pdf
Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/
Смотрите также:
- БИТКОИН ПРОГНОЗ. BTC криптовалюта
- ПРОГНОЗ ДОЛЛАРА К ШЕКЕЛЮ
- ЭФИРИУМ ПРОГНОЗ. ETH криптовалюта
- SOL ПРОГНОЗ. SOL криптовалюта
- SAROS ПРОГНОЗ. SAROS криптовалюта
- ZEC ПРОГНОЗ. ZEC криптовалюта
- STRK ПРОГНОЗ. STRK криптовалюта
- ПРОГНОЗ ЕВРО К ШЕКЕЛЮ
- ДОГЕКОИН ПРОГНОЗ. DOGE криптовалюта
- FARTCOIN ПРОГНОЗ. FARTCOIN криптовалюта
2025-12-18 09:40