FinGPT（フィンジーピーティー）

FinGPT とは

FinGPT は、Columbia大学・University of Floridaなどの研究者が中心となり2023年6月に公開したオープンソースの金融特化LLMフレームワークです。「民主化された金融AI」をコンセプトに、BloombergGPT が非公開モデルであるのとは対照的に、完全なコード・データパイプライン・ファインチューニング手順をGitHub上で公開しています。

設計哲学

FinGPT は「LLMaaS（LLM as a Service）」から「オープン金融AI」へのパラダイムシフトを目指しています。主な設計原則は以下の通りです。

• データ民主化: SEC EDGAR・Yahoo Finance・Bloomberg・Reuters など公開APIから自動収集するリアルタイムパイプライン
• 低コスト学習: LoRA（Low-Rank Adaptation）による効率的ファインチューニング（A100×1枚・数時間で完了）
• モジュラー設計: データ収集・前処理・学習・評価の各コンポーネントを独立して交換可能

技術スタック

FinGPT は特定のモデルに依存せず、以下のような多様な基盤モデルに対応しています。

• LLaMA 2/3 (7B/13B/70B): Meta製オープンモデル
• Mistral 7B / Mixtral 8x7B: 高性能小規模モデル
• Falcon 40B: TII製オープンモデル
• ChatGLM: 中国語金融テキスト対応

LoRAによるPEFTを採用することで、フルファインチューニングの1/10以下のVRAMで学習可能です。

学習データパイプライン

FinGPT のデータパイプラインは以下のソースからリアルタイムにデータを収集します。

• ニュース: Yahoo Finance・Bloomberg・Reuters・CNBC
• SNS: Twitter/X・Reddit（r/investing・r/stocks）・StockTwits
• 公開書類: SEC EDGAR（10-K・10-Q・8-K）
• 市場データ: Yahoo Finance株価・経済指標API
• アナリストレポート: Seeking Alpha・Motley Fool

主要タスクと性能

FinGPT は以下の金融NLPタスクで評価されています。

• 感情分析: FPB（Financial PhraseBank）・FiQA で BloombergGPT に匹敵またはそれ以上
• 株価予測: 感情スコアと価格変動の相関分析
• ローコード金融アプリ: LangChain統合による対話型金融アシスタント
• リスク評価: ニュースベースのポートフォリオリスク自動スコアリング

エコシステムとコミュニティ

FinGPT は GitHub 上でスター数が急増し、2024年時点で1.3万以上のスターを獲得しています。Hugging Faceにも複数のファインチューニング済みモデルが公開されており、個人開発者から機関投資家まで幅広い利用者に活用されています。