論文の概要: Data-Centric Financial Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.17784v2
• Date: Tue, 14 Nov 2023 02:41:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-15 17:45:42.279352
• Title: Data-Centric Financial Large Language Models
• Title（参考訳）: データ中心型金融大言語モデル
• Authors: Zhixuan Chu, Huaiyu Guo, Xinyuan Zhou, Yijia Wang, Fei Yu, Hong Chen, Wanqing Xu, Xin Lu, Qing Cui, Longfei Li, Jun Zhou, Sheng Li
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は自然言語のタスクを約束するが、金融のような複雑なドメインに直接適用した場合に苦労する。 我々は、LLMが金融業務をよりうまく扱えるようにするために、データ中心のアプローチを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.464319154543173
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Large language models (LLMs) show promise for natural language tasks but struggle when applied directly to complex domains like finance. LLMs have difficulty reasoning about and integrating all relevant information. We propose a data-centric approach to enable LLMs to better handle financial tasks. Our key insight is that rather than overloading the LLM with everything at once, it is more effective to preprocess and pre-understand the data. We create a financial LLM (FLLM) using multitask prompt-based finetuning to achieve data pre-processing and pre-understanding. However, labeled data is scarce for each task. To overcome manual annotation costs, we employ abductive augmentation reasoning (AAR) to automatically generate training data by modifying the pseudo labels from FLLM's own outputs. Experiments show our data-centric FLLM with AAR substantially outperforms baseline financial LLMs designed for raw text, achieving state-of-the-art on financial analysis and interpretation tasks. We also open source a new benchmark for financial analysis and interpretation. Our methodology provides a promising path to unlock LLMs' potential for complex real-world domains.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は自然言語のタスクを約束するが、金融のような複雑なドメインに直接適用した場合に苦労する。 llmはすべての関連する情報の推論と統合が難しい。 我々は、llmが金融業務をよりうまく扱うためのデータ中心のアプローチを提案する。 私たちの重要な洞察は、すべてを一度にLLMをオーバーロードするのではなく、データの事前処理と事前理解がより効果的であるということです。 我々は,マルチタスク・プロンプトに基づくファインタニングを用いた金融LLM(FLLM)を作成し,データの事前処理と事前理解を実現する。 しかし、ラベル付きデータは各タスクに乏しい。 手動アノテーションのコストを克服するため、FLLMの出力から擬似ラベルを変更することで、誘導的拡張推論(AAR)を用いてトレーニングデータを自動的に生成する。 実験の結果,データ中心のFLLMとAARは,生テキスト用に設計された基本的財務LLMを著しく上回り,財務分析や解釈タスクの最先端を達成していることがわかった。 また、財務分析と解釈のための新しいベンチマークをオープンソースにしています。 我々の方法論は、複雑な現実世界のドメインに対するLLMのポテンシャルを解き放つための有望な道を提供する。

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