کتاب Large Language Models in Finance
category
نوع محتوای کتاب
مبتنی بر پروژه
category
هدف یادگیری
پروژهمحور
category
نوع مسیر
پروژه محور
category
بر اساس تکنولوژی
یادگیری ماشین
category
مورد استفاده
هوش مصنوعی / یادگیری ماشین
info نکات مهم قبل از خرید:
- نسخه کتاب فعلی به زبان لاتین میباشد.
- کتاب به صورت محصول میباشد و پس از خرید بلافاصله در دسترس شما قرار میگیرد.
- قبل از خرید، قسمت توضیحات تکمیلی مربوط به هر کتاب را مطالعه کنید.
- در صورت هرگونه سؤال با ایمیل و یا شماره پشتیبانی سایت در تماس باشید.
- درگاه پرداخت رمزارز نیز برای هموطنان خارج از کشور فعال است.
درباره این کتاب
کتاب Large Language Models in Finance: A hands-on guide to LLM architectures, agents, RAG, governance, and evaluation in finance (مدلهای زبانی بزرگ در امور مالی: راهنمای عملی معماریهای LLM، عاملیتها (ایجنتها)، RAG، حاکمیت و ارزیابی در مالی) نوشتهٔ Miquel Noguer i Alonso، یک راهنمای عملی و گامبهگام برای متخصصان حوزه مالی و فناوری است که به دنبال پیادهسازی مدلهای زبانی بزرگ (LLM) در پروژههای واقعی مالی هستند. در ادامه مقدمهای…
۱۲۰,۰۰۰ تومان
کتابهای پیشنهادی این تخصص:
کتابهای پیشنهادی این دستهبندی:
نظرات کاربران
تجربیات خود را از خواندن این کتاب با دیگران به اشتراک بگذارید.
—
امتیاز کل
star
star
star
star
star
از 0 نظر
ثبت نظر جدید
دیدگاهتان را بنویسید
هنوز دیدگاهی ثبت نشده است.
کتاب Large Language Models in Finance: A hands-on guide to LLM architectures, agents, RAG, governance, and evaluation in finance (مدلهای زبانی بزرگ در امور مالی: راهنمای عملی معماریهای LLM، عاملیتها (ایجنتها)، RAG، حاکمیت و ارزیابی در مالی) نوشتهٔ Miquel Noguer i Alonso، یک راهنمای عملی و گامبهگام برای متخصصان حوزه مالی و فناوری است که به دنبال پیادهسازی مدلهای زبانی بزرگ (LLM) در پروژههای واقعی مالی هستند.
در ادامه مقدمهای از کتاب Large Language Models in Finance را از زبان نویسنده شرح خواهیم داد.
مقدمهای بر کتاب Large Language Models in Finance:
صنعت مالی در حال گذار به تحولی سریع است. مدلهای زبانی بزرگ (LLM)، که روزی ابزارهای پژوهشی و آزمایشی بودند، اکنون به سیستمهای عملیاتی تبدیل شدهاند که نحوه تحلیل بازارها، مدیریت ریسک و تعامل مؤسسات با مشتریان، نهادهای رگولاتوری و طرفهای معامله را دگرگون میکنند. این تغییر ساختاری است: تصمیمات مالی دیگر تنها توسط مدلهای اقتصادسنجی و مجموعهدادههای کاملاً ساختاریافته پشتیبانی نمیشوند، بلکه بهطور فزایندهای متکی بر سیستمهایی هستند که توانایی تفسیر زبان بدون ساختار در مقیاس وسیع را دارند.
از تحلیل تماسهای مربوط به گزارش سود شرکتها و سخنرانیهای بانکهای مرکزی گرفته تا تشخیص ناهنجاریها در پروندههای نظارتی و ارتباطات با مشتری، تأثیر مدلهای زبانی بزرگ بر مالی هماکنون مشهود و در حال شتاب گرفتن است.
تعامل من با این فناوریها جنبهای هم حرفهای و هم شخصی داشته است. یک دهه پیش، یادگیری ماشین در حوزه مالی تحت تسلط مدلهای آماری نسبتاً کوچک و قوانین دستساز بود. معرفی معماری ترنسفورمر در سال ۲۰۱۷ (Vaswani و همکاران، ۲۰۱۷)، به دنبال استقرار مدلهایی مانند GPT-3 (Brown و همکاران، ۲۰۲۰) و BERT (Devlin و همکاران، ۲۰۱۹)، آغازگر دوران جدیدی شد.
این امر آشکار ساخت که آینده هوش مصنوعی مالی صرفاً بر پایه بهبودهای تدریجی ابزارهای قدیمی بنا نخواهد شد، بلکه بر اساس روشهای نوین نمایش و استدلال درباره زبان شکل خواهد گرفت. ظهور مدلهای تخصصی حوزهای مانند FinBERT (Araci، ۲۰۱۹)، BloombergGPT (Wu و همکاران، ۲۰۲۳b) و FinEAS (Gutiérrez-Fandiño و همکاران، ۲۰۲۱) تأیید کرد که این تغییر نه نظری، بلکه کاربردی است.
کتاب Large Language Models in Finance هم شالودهای دقیق و هم راهنمایی کاربردی برای هدایت در مسیر این تغییر فراهم میکند. کتاب توضیح میدهد که مدلهای زبانی بزرگ چگونه کار میکنند، چگونه میتوان آنها را با محدودیتها و الزامات خاص حوزه مالی تطبیق داد، و چگونه باید تحت نظارت قرار گیرند تا در محیطهای قانونمند به شکلی مسئولانه فعالیت کنند.
مباحث کتاب Large Language Models in Finance از معماریها، توکنایز کردن و اهداف بهینهسازی شروع شده و به استراتژیهای تنظیم دقیق (fine-tuning)، تولید افزوده با بازیابی (RAG)، سیستمهای چندعاملی و یکپارچهسازی در سطح پروتکل میرسد. در عین حال، این اثر با ریسکها — از جمله سوگیری، توهمات، عدم قابلیت تفسیر و شکنندگی سیستمی — روبهرو میشود که برای اعتماد به این سیستمها در محیطهای مالی پرخطر باید به آنها رسیدگی شود.
مدلهای زبانی بزرگ در امور مالی را بهتر است به عنوان بخشی از یک خط لوله (pipeline) در نظر گرفت تا یک راهکار نقطهای. اسناد خام، سریهای زمانی و فیدهای بازار گردآوری، نرمالسازی و برداری (embed) میشوند؛ لایههای بازیابی، دانش را بهروز نگه میدارند؛ تولید محتوا توسط هویتهای مالی، قوانین حسابداری و حدود ریسک محدود میشود؛ سیاستها همراستا و ارزیابی میگردند؛ و تصمیمات در چارچوب حاکمیت و نظارت اجرا میشوند. ساختار کتاب Large Language Models in Finance به گونهای تنظیم شده است که شما را در طول این خط لوله راهنمایی کند.
در نهایت، کتاب Large Language Models in Finance قرار است یک جعبهابزار باشد نه یک بیانیه. هدف آن ارائه معماریهای ملموس، الگوهای طراحی، نمونهکدهای برنامهنویسی و چارچوبهای حاکمیتی است که خوانندگان بتوانند آنها را با محیطهای کاری خود سازگار کنند.
هر فصل کتاب Large Language Models in Finance به گونهای نوشته شده است که خوانندگان بتوانند از مفهوم به اجرا برسند: از درک مکانیزم توجه (attention) تا ساخت یک خط لوله بازیابی کارآمد؛ از خواندن درباره همراستاسازی (alignment) تا پیکربندی داشبوردهای ارزیابی و بررسی سیاستها؛ از بحثهای انتزاعی درباره ایجنتها تا طراحی جریانهای کاری در مقیاس تولید.
اگر در پایان، هم دانش درک مدلهای زبانی بزرگ در امور مالی را داشته باشید و هم ابزارهای لازم برای ساخت و حکمرانی مسئولانه بر آنها را کسب کرده باشید، کتاب Large Language Models in Finance به هدف خود رسیده است.
کتاب Large Language Models in Finance برای چه کسانی است؟
کتاب Large Language Models in Finance برای خوانندگانی در نظر گرفته شده است که دغدغه آینده هوش مصنوعی مالی و استقرار مسئولانه هوش مصنوعی در سیستمهای مالی را دارند.
برای پژوهشگران کمی و معاملهگران، کتاب Large Language Models in Finance روشهایی را برای گنجاندن زبان و متنهای بدون ساختار در مدلهای سنتی، خطوط لوله سریهای زمانی و ساخت سبد سرمایه ارائه میدهد. برای مدیران ریسک و افسران تطبیق (compliance)، مکانیسمهایی را جهت کنترل، نظارت و ممیزی تصمیمات مبتنی بر هوش مصنوعی تحت چارچوبهای سختگیرانه رگولاتوری و ریسک مدل بررسی میکند.
برای رهبران فناوری و معماران، طرحهای راهنمایی برای استقرار و حاکمیت، از جمله الگوهای یکپارچهسازی، انتخاب زیرساخت و قابلیت مشاهده (observability) فراهم میسازد. برای دانشگاهیان، ترکیبی از پردازش زبان طبیعی، یادگیری تقویتی و اقتصاد مالی را ارائه میدهد. برای سیاستگذاران و رگولاتورها، هم نویدها و هم خطرات تعبیهکردن مدلهای زبانی بزرگ در هسته سیستمهای مالی جهانی را به تصویر میکشد.
فرض بر این است که خواننده با یادگیری ماشین پایه، زبان پایتون، بازارهای مالی و مفاهیم اصلی در ریسک، تطبیق یا تحلیل کمی آشنایی دارد. خوانندگان نیازی نیست در همه حوزهها متخصص باشند، اما باید با جابهجا شدن میان نمادهای ریاضی، نمونهکدهای برنامهنویسی و جریانهای کاری مالی احساس راحتی کنند.
آنچه در کتاب Large Language Models in Finance پوشش داده میشود:
-
فصل ۱ (مقدمهای بر مدلهای زبانی بزرگ): مفاهیم اصلی را پایهگذاری کرده و مدلهای زبانی بزرگ را در بستر تکامل هوش مصنوعی مالی جایابی میکند.
-
فصل ۲ (مبانی و طراحی سیستم LLMهای مالی): معماری زیربنای ترنسفورمر، طرحهای توکنایز کردن، پیشآموزش و مهندسی پرامپتِ مورد نیاز برای سیستمهای دنیای واقعی را توسعه میدهد.
-
فصل ۳ (تنظیم دقیق LLMها برای امور مالی): روشهای تطبیق کامل و کارآمد از نظر پارامتر (parameter-efficient) و کاربرد آنها در وظایف مالی را ارائه میدهد.
-
فصل ۴ (تولید افزوده با بازیابی برای وظایف مالی): پارادایم RAG، مدلهای برداریسازی (embedding)، پایگاههای داده برداری و روشهای ارزیابی را برای کاربردهای مالی دانشمحور معرفی میکند.
-
فصل ۵ (معماریها و کاربردهای ایجنتهای LLM در امور مالی): معماریهای ایجنتمحور، سیستمهای چندعاملی و یکپارچهسازی ابزارها را برای معاملات، ریسک و عملیات بررسی میکند.
-
فصل ۶ (پروتکل زمینه مدل و فراخوانی سختگیرانه ابزار در سیستمهای مالی): تفاوت میان آنچه استاندارد MCP استانداردسازی میکند و پاکت کنترل مالی قطعی (deterministic) مورد نیاز در اطراف آن را مشخص میکند. این فصل از کتاب Large Language Models in Finance الگوهای کاربردی برای هویت، احراز هویت، ابزارهای تایپشده، شواهد نقطهزمانی، اعتبارسنجی عددی، تایید، idempotency (خاصیت تکرارپذیری امن)، تاخیر و ممیزی را توسعه میدهد.
-
فصل ۷ (کاربردهای LLMها در امور مالی): نشان میدهد که چگونه پشته LLM مالی میتواند در جریانهای کاری دفاتر جلو (front office)، میانجی (middle office) و پشت (back office)، شامل تحلیل بازار، معاملات، ریسک، نظارت، بانکداری و عملیات پیادهسازی شود.
-
فصل ۸ (اسناد مالی و مشاورهای): بر هوش اسناد، تحلیل قراردادها، بررسیهای تطبیق و طراحی سیستمهای خدمات مشاورهای و مشتریمداری هوشمند تمرکز دارد.
-
فصل ۹ (یادگیری تقویتی در LLMها): روشهای یادگیری تقویتی مانند PPO، GRPO و DPO را برای همراستاسازی مدلها با اهداف مالی پیچیده و مسائل تصمیمگیری چندمرحلهای معرفی میکند.
-
فصل ۱۰ (زیرساخت و کارایی): سختافزار، خطوط لوله داده، استراتژیهای استقرار و بهینهسازی کارایی را برای سیستمهای LLM مالی در سطح پروداکشن (تولید) بررسی میکند.
-
فصل ۱۱ (اخلاق، حاکمیت و تطبیق: چارچوبی جامع برای LLMهای مالی): یک معماری حاکمیتی چندلایه، از زیرساخت گرفته تا پایش رفتاری و همراستاسازی رگولاتوری، پیشنهاد میکند.
-
فصل ۱۲ (LLMها در امور مالی: نوآوریهای ریاضی و شواهد تجربی): LLMهای مالی بنیادی، معیارهای ارزیابی تجربی (benchmarks) و سیستمهای معاملاتی چندعاملی را بررسی میکند.
-
فصل ۱۳ (موضوعات پیشرفته: استدلال، چندوجهی بودن و LLMهای سری زمانی در امور مالی): موضوعات مرزی مانند طرحهای استدلال پیشرفته، معماریهای چندوجهی و مدلهای زبانی بزرگ سریهای زمانی را واکاوی میکند.
-
فصل ۱۴ (مرز مولد: از مدلهای پیشبین تا ایجنتهای اقتصادی خودمختار): به آینده ایجنتهای مالی خودمختار، آلفای مولد (generative alpha)، و اشکال جدیدی از ریسکها و فرصتهای سیستمی نگاهی میاندازد.
-
فصل ۱۵ (مبانی فنی و منابع کاربردی): مبانی ریاضی، الگوهای پیادهسازی، پروتکلهای تکرارپذیری (reproducibility) و منابع کاربردی برای مجموعهدادهها، کتابخانهها و چارچوبهای ارزیابی را فراهم میکند.
سرفصلهای کتاب Large Language Models in Finance:
- Cover
- Title Page
- Copyright and Credits
- Contributors
- Table of Contents
- Preface
- Chapter 1: Introduction to Large Language Models
- Chapter 2: Foundations and System Design of Financial LLMs
- Chapter 3: Fine-Tuning LLMs for Finance
- Chapter 4: Retrieval-Augmented Generation for Financial Tasks
- Chapter 5: Architectures and Applications of LLM Agents in Finance
- Chapter 6: Model Context Protocol and Hardened Tool Invocation in Financial Systems
- Chapter 7: Applications of LLMs in Finance
- Chapter 8: Financial Documents and Advisory
- Chapter 9: Reinforcement Learning in LLMs
- Chapter 10: Infrastructure and Performance
- Chapter 11: Ethics, Governance, and Compliance: A Comprehensive Framework for Financial LLMs
- Chapter 12: Mathematical Innovations and Empirical Evidence
- Chapter 13: Advanced Topics: Reasoning, Multimodality, and Time Series LLMs in Finance
- Chapter 14: The Generative Frontier: From Predictive Models to Autonomous Economic Agents
- Chapter 15: Technical Foundations and Practical Resources
- Other Books You May Enjoy
- Bibliography
- Index
جهت دانلود کتاب Large Language Models in Finance میتوانید پس از پرداخت، دریافت کنید.