論文の概要: Large Language Models in Finance: A Survey

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.10723v2
• Date: Mon, 8 Jul 2024 22:13:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-11 00:21:19.276793
• Title: Large Language Models in Finance: A Survey
• Title（参考訳）: ファイナンスにおける大規模言語モデル:調査
• Authors: Yinheng Li, Shaofei Wang, Han Ding, Hang Chen,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、金融における人工知能応用の新しい可能性を開いた。 大規模言語モデル(LLM)の最近の進歩は、金融における人工知能応用の新しい可能性を開いた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.243277149505364
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recent advances in large language models (LLMs) have opened new possibilities for artificial intelligence applications in finance. In this paper, we provide a practical survey focused on two key aspects of utilizing LLMs for financial tasks: existing solutions and guidance for adoption. First, we review current approaches employing LLMs in finance, including leveraging pretrained models via zero-shot or few-shot learning, fine-tuning on domain-specific data, and training custom LLMs from scratch. We summarize key models and evaluate their performance improvements on financial natural language processing tasks. Second, we propose a decision framework to guide financial professionals in selecting the appropriate LLM solution based on their use case constraints around data, compute, and performance needs. The framework provides a pathway from lightweight experimentation to heavy investment in customized LLMs. Lastly, we discuss limitations and challenges around leveraging LLMs in financial applications. Overall, this survey aims to synthesize the state-of-the-art and provide a roadmap for responsibly applying LLMs to advance financial AI.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)の最近の進歩は、金融における人工知能応用の新しい可能性を開いた。 本稿では,LLMを金融業務に活用する上で重要な2つの側面,すなわち既存ソリューションと導入指針に焦点をあてた実践的調査を行う。 まず、ゼロショットまたは少数ショット学習による事前学習モデルの活用、ドメイン固有のデータの微調整、カスタムLLMのスクラッチからのトレーニングなど、金融分野におけるLLMの採用に関する現在のアプローチについてレビューする。 主要なモデルを要約し、財務自然言語処理タスクの性能改善を評価する。 第2に、データ、計算、パフォーマンスに関するユースケース制約に基づいて、適切なLLMソリューションを選択する際に、金融専門家を導くための決定フレームワークを提案する。 このフレームワークは軽量な実験からカスタマイズ LLM への多額の投資までの道筋を提供する。 最後に、金融アプリケーションにおけるLCMの活用に関する制限と課題について論じる。 全体として、この調査は最先端の技術を総合し、金融AIの進歩にLCMを責任を持って適用するためのロードマップを提供することを目的としている。

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