PALM：金融语言模型的时间点适配方法
原文标题：PALM: Point-in-Time Adaptation for Financial Language Models
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金融回测中的语言模型存在前视偏差，因为模型训练语料可能包含研究期之后发布的文本。传统做法是按年预训练时间点（PIT）模型，每年一个检查点，但成本高昂。论文提出 PALM，通过在决策日期前的文本上拟合低秩适配器，无需修改预训练权重即可为新时段补充知识，效果优于继续预训练，并在十年金融新闻和多个 PIT 模型家族上得到验证。
- 问题
- 金融回测中语言模型存在前视偏差，年度预训练成本高昂。
- 方法
- 在决策日期前的文本上拟合低秩适配器，不改预训练权重即可补充新时段知识。
- 结果
- 在十年金融新闻及1.3B至4.2B多个PIT模型家族上优于继续预训练
- 影响
- 省去每年一次全量预训练，显著降低金融时序建模的算力与维护成本。
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