FinVis-GPT: A Multimodal Large Language Model for Financial Chart Analysis

FinVis-GPT: A Multimodal Large Language Model for Financial Chart Analysis

1. 本研究の学術的背景，研究課題の核心をなす学術的「問い」は？

• 本研究の学術的背景は、金融分野における大規模言語モデルの利用が進んでいることです。本研究の研究課題は、金融分野における資産価格や市場動向の解析に用いられる金融チャートの認識と分析を目的とした、FinVis-GPTという新しいマルチモーダル言語モデルの開発です。

1. 本研究の目的及び学術的独自性と創造性は？

• 本研究の目的は、金融チャートの解析に特化したFinVis-GPTの開発であり、これによってマルチモーダル言語モデルを金融分野に適用することができるようになることです。FinVis-GPTは、金融チャートを理解し、有益な分析情報を提供することができます。また、本研究の独自性は、金融分野の研究にマルチモーダル言語モデルを導入することにあります。

1. 本研究の着想に至った経緯や、関連する国内外の研究動向と本研究の位置づけは？

• 近年、金融分野における技術革新が進み、AIの導入による金融チャートの解析に注目が集まっています。本研究は、マルチモーダル言語モデルを金融分野に適用するために、金融タスク専用のデータセットを使用してFinVis-GPTを開発しました。

1. 本研究で何をどのように、どこまで明らかにした？

• 本研究では、金融分野に特化したマルチモーダル言語モデルのFinVis-GPTを提案し、金融チャートの解析におけるプロンプトに対する有効性をいくつかの事例で評価しました。FinVis-GPTは、金融チャートの説明生成、質問応答、将来の市場動向の予測などの金融チャート関連のタスクで既存の研究に比べて優れた性能を発揮しました。

1. 本研究の有効性はどのように検証した？

• 本研究では、金融分野に特化したマルチモーダル言語モデルのFinVis-GPTを提案し、金融チャートの解析に対する有効性を評価しました。FinVis-GPTは、金融チャートの説明生成、質問応答、将来の市場動向の予測などの金融チャート関連のタスクで高い性能を発揮しました。本研究によって、金融分野におけるAIの利用が広がることが期待されます。