PLUTUS：成熟的大规模统一变压器可揭示金融时间序列规律
原文中文，约400字，阅读约需1分钟。发表于：。本研究解决了金融时间序列建模中存在的非线性、非平稳以及高噪声水平带来的挑战。我们提出了PLUTUS，一种基于预训练的大型统一变压器模型，通过对比学习和自编码器技术，有效处理高噪声时间序列，且在多个任务中表现出色，为金融领域奠定了坚实的基础。
该文章讨论了大型语言模型（LLMs）在金融领域中的机器学习应用的最新进展，包括上下文理解、迁移学习的灵活性和复杂情感检测等高级技术。文章还介绍了LLMs在语言任务、情感分析、金融时间序列、金融推理、基于代理的建模和其他应用领域的具体方法论。此外，文章提供了相关的数据集、模型资源和有用代码等资源。最后，文章概述了未来研究中的挑战和机遇。
