論文の概要: DISC-FinLLM: A Chinese Financial Large Language Model based on Multiple Experts Fine-tuning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.15205v1
• Date: Mon, 23 Oct 2023 11:33:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-25 22:33:13.065117
• Title: DISC-FinLLM: A Chinese Financial Large Language Model based on Multiple Experts Fine-tuning
• Title（参考訳）: DISC-FinLLM: 複数の専門家による微調整に基づく中国の金融大規模言語モデル
• Authors: Wei Chen, Qiushi Wang, Zefei Long, Xianyin Zhang, Zhongtian Lu, Bingxuan Li, Siyuan Wang, Jiarong Xu, Xiang Bai, Xuanjing Huang, Zhongyu Wei
• Abstract要約: 金融大規模言語モデル(LLM)を構築するための多言語エキスパートファインチューニングフレームワークを提案する。 DISC-FIN-SFTという金融インストラクションチューニングデータセットを構築し、4つのカテゴリ(コンサルト、NLPタスク、コンピューティング、検索強化ジェネレーション)のインストラクションサンプルを含む。 複数のベンチマークで評価した結果, 様々な財務シナリオにおいて, ベースラインモデルよりも優れた性能を示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 74.99318727786337
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We propose Multiple Experts Fine-tuning Framework to build a financial large language model (LLM), DISC-FinLLM. Our methodology improves general LLMs by endowing them with multi-turn question answering abilities, domain text processing capabilities, mathematical computation skills, and retrieval-enhanced generation capabilities. We build a financial instruction-tuning dataset named DISC-FIN-SFT, including instruction samples of four categories (consulting, NLP tasks, computing and retrieval-augmented generation). Evaluations conducted on multiple benchmarks demonstrate that our model performs better than baseline models in various financial scenarios. Further resources can be found at https://github.com/FudanDISC/DISC-FinLLM.
• Abstract（参考訳）: 金融大規模言語モデル (LLM) を構築するために, マルチエキスパートファインチューニングフレームワークを提案する。 提案手法は,マルチターン質問応答能力,ドメインテキスト処理能力,数理計算能力,検索エンハンスド生成能力を用いて,一般的なllmを改善する。 DISC-FIN-SFT という金融インストラクションチューニングデータセットを構築し、4つのカテゴリ(コンサルト、NLPタスク、コンピューティング、検索強化生成)のインストラクションサンプルを含む。 複数のベンチマークで評価した結果, 様々な財務シナリオにおいて, ベースラインモデルよりも優れた性能を示した。 さらなるリソースはhttps://github.com/FudanDISC/DISC-FinLLMで見ることができる。

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