人工智能系列之77：基于GPT和RAG技术的代码复现系统
　　本文探索大语言模型在量化研究领域中进行代码复现的实际应用。基于GPT-4系列模型和RAG技术，本文构建了一个完善且易用的代码复现框架，我们称之为“GPT如海”。在框架内部，GPT多模态模型提供了提取图片语义信息的能力，RAG模块则有效支持海量文档的切分与检索，为大模型提供外部知识库，基于此，“GPT如海”能够根据输入的图片或PDF文档，准确提取与代码复现任务相关的信息，并进行代码自动化生成。测试结果显示，“GPT如海”能较准确地复现因子计算和人工智能量化策略代码。
　　多模态大语言模型：勾勒图片中蕴含的语义信息
　　传统的大语言模型仅能处理单一模态的数据，例如文本，而多模态大模型拥有多模态感知和生成能力，例如图像、语音和视频，在交互性上更贴近通用人工智能的愿景。近年来，多模态大模型已经得到了长足的发展，目前多模态大模型已经具备同时感知文本、图像、音频的能力，并且逐渐发展出生成多模态内容的能力。在量化研究领域中，研究报告同样蕴含较为丰富的多模态数据，包括文本和图像数据，在多模态大语言模型图像感知能力的加持下，代码复现系统可能会更具准确性与实用性。
　　检索增强生成：为大语言模型披上知识之铠
　　RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）是一种通过使用外部来源事实构建向量知识库，用于提升生成式人工智能准确性和可靠性的技术。具体而言，在大模型生成内容时，RAG将首先在外部知识库中检索相关信息，随后依据相关信息大模型将生成更为准确的回答。基于可随时更新的外部知识库，RAG在有效提升大模型生成内容的时效性与准确性的同时，降低了大模型产生“幻觉”现象的可能性。对于代码复现系统，RAG能支撑海量文档并提供高效信息检索，为代码生成提供信息依据。
　　“GPT如海”可复现因子计算和人工智能量化策略代码
　　我们针对不同应用场景设计了两套代码复现模板，分别是因子代码复现和人工智能量化策略代码复现。对于因子代码复现场景，测试结果显示“GPT如海”能够较准确地提取出图片或PDF文档中的因子表达式以及因子构建步骤，并能进一步以此为基础构建因子计算代码；对于人工智能量化策略复现场景，测试结果显示，“GPT如海”能够较准确地提取出人工智能量化策略的构建步骤和细节参数，并依次输出数据集构建、模型架构和模型训练的.py代码，在代码细节上，我们观察到“GPT如海”能够敏锐捕捉到策略构建的细节，例如损失函数设计等，尽管这些细节信息散布在文章各处。
　　多模型复现效果对比：小模型也可“纳须弥于芥子”
　　在大模型如火如荼的发展进程中，专为响应大模型落地需求的小型大语言模型也渐为兴盛。我们简易对比了GPT-4、通义千问（Qwen 1.5，7B）和Llama3（8B）的代码生成效果，在不同评价维度上，三个模型展现出差异性特征，例如GPT-4并不严格遵守代码模板，而通义千问和Llama3较为遵守代码模板。客观而言，通义千问和Llama3以小参数体量博得不错的代码生成效果，体现出小型模型“纳须弥于芥子”的潜力。
　　风险提示：大模型存在幻觉现象，模型生成结果可能不符合事实。大模型生成的代码可能存在错误，使用需谨慎。大模型提取信息可能存在遗漏。大模型训练集广泛，可能存在过拟合风险。