Reply Edit: Road to FinGPT #2

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<strong>Topic 15</strong>: FinGPT (Forecaster)의 프롬프트 엔지니어링

요약: 프롬프트 모양은 데모 페이지 https://huggingface.co/spaces/FinGPT/FinGPT-Forecaster 의 [Information] 섹션에서 찾아보세요.

이하 상세:

프롬프트 엔지니어링의 목표는 llm의 언어 능력과 기술 지식을 연결시켜 최대한 정확한/유용한 정보를 만들어내는 것입니다. llm은 대충 물어보면 대충 답해주고 잘 물어보면 잘 대답해준다고 하죠.  빈틈없이 모든 조건을 프롬프트에 나열해주는 게 중요한 이유입니다.

FinGPT는 프롬프트 구성을 어떻게 하고 있는지 보면요.

<ul>
<li> [Information] 섹션에 나온 문자열 전체를 Yahoo Finance, FinnHub 서비스를 이용하여 먼저 만들어냅니다. [Information] 섹션 예는 데모 페이지 https://huggingface.co/spaces/FinGPT/FinGPT-Forecaster 에서 Submit 누르시면 볼 수 있습니다.
<li> [Information] 내용 전체에다가, 요구사항을 나타내는 고정된 포맷 문자열 "Based on all the information before {curday}, let's first analyze the positive developments and potential concerns for {symbol}. Come up with 2-4 most important factors respectively and keep them concise. Most factors should be inferred from company related news. "Then make your prediction of the {symbol} stock price movement for next week ({period}). Provide a summary analysis to support your prediction." 을 붙여서 최종 prompt를 만듭니다.
<li> 이 1000+ 단어의 prompt 긴 문장을 pretrained ai model에게 넘깁니다.
<li> 그 다음부터 model이 하는 일은 블랙박스입니다. ai가 어떤 응답을 내놓더라도 '왜' 그 답을 내놨는지, '어떻게' 그 응답을 만들었는지는 설명할 수가 없습니다.
</ul>

여기까지 프롬프트의 내용과 구성이 어떻게 되는지 봤네요.

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