Fugu-MT 論文翻訳(概要): PIXIU: A Large Language Model, Instruction Data and Evaluation Benchmark for Finance

論文の概要: PIXIU: A Large Language Model, Instruction Data and Evaluation Benchmark for Finance

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.05443v1
Date: Thu, 8 Jun 2023 14:20:29 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-06-12 16:05:09.457671
Title: PIXIU: A Large Language Model, Instruction Data and Evaluation Benchmark for Finance
Title（参考訳）: PIXIU:ファイナンスのための大規模言語モデル、インストラクションデータ、評価ベンチマーク
Authors: Qianqian Xie, Weiguang Han, Xiao Zhang, Yanzhao Lai, Min Peng, Alejandro Lopez-Lira, Jimin Huang
Abstract要約: PIXIUは、命令データ付き微調整LLaMAに基づく最初の金融大規模言語モデル(LLM)を含む包括的なフレームワークである。我々はLLaMAを細調整してFinMAを提案する。我々は、FinMAと既存のLLMを詳細に分析し、重要な財政課題に対処する際の長所と短所を明らかにする。
参考スコア（独自算出の注目度）: 63.51545277822702
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Although large language models (LLMs) has shown great performance on natural language processing (NLP) in the financial domain, there are no publicly available financial tailtored LLMs, instruction tuning datasets, and evaluation benchmarks, which is critical for continually pushing forward the open-source development of financial artificial intelligence (AI). This paper introduces PIXIU, a comprehensive framework including the first financial LLM based on fine-tuning LLaMA with instruction data, the first instruction data with 136K data samples to support the fine-tuning, and an evaluation benchmark with 5 tasks and 9 datasets. We first construct the large-scale multi-task instruction data considering a variety of financial tasks, financial document types, and financial data modalities. We then propose a financial LLM called FinMA by fine-tuning LLaMA with the constructed dataset to be able to follow instructions for various financial tasks. To support the evaluation of financial LLMs, we propose a standardized benchmark that covers a set of critical financial tasks, including five financial NLP tasks and one financial prediction task. With this benchmark, we conduct a detailed analysis of FinMA and several existing LLMs, uncovering their strengths and weaknesses in handling critical financial tasks. The model, datasets, benchmark, and experimental results are open-sourced to facilitate future research in financial AI.
Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、金融分野における自然言語処理(NLP)に優れたパフォーマンスを示しているが、金融人工知能(AI)のオープンソース開発を継続的に進める上で重要な、財務調整用LLM、命令チューニングデータセット、評価ベンチマークは公開されていない。本稿では,PIXIU,命令データ付き微調整LLaMAに基づく最初の金融LLM,微調整をサポートした136Kデータサンプルを用いた最初の命令データ,5つのタスクと9つのデータセットによる評価ベンチマークなどを紹介する。まず,様々な財務課題,財務文書タイプ,財務データモダリティを考慮した大規模マルチタスク指導データを構築した。そこで我々は,FinMAと呼ばれる金融LLMを提案する。LLaMAに構築したデータセットを微調整することで,様々な財務業務の指示に従うことができる。金融llmの評価を支援するために、5つの金融nlpタスクと1つの財務予測タスクを含む一連の重要な金融タスクをカバーする標準ベンチマークを提案する。本ベンチマークでは、FinMAおよび既存LLMの詳細な分析を行い、重要な財務課題に対処する際の長所と短所を明らかにする。このモデル、データセット、ベンチマーク、実験結果は、金融AIにおける将来の研究を促進するためにオープンソース化されている。

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