論文の概要: A Survey of Large Language Models in Finance (FinLLMs)

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.02315v1
• Date: Sun, 4 Feb 2024 02:06:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-06 20:36:38.493101
• Title: A Survey of Large Language Models in Finance (FinLLMs)
• Title（参考訳）: 金融における大規模言語モデル(finllms)の調査
• Authors: Jean Lee, Nicholas Stevens, Soyeon Caren Han, Minseok Song
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、さまざまな自然言語処理(NLP)タスクで顕著な機能を示している。 この調査は、FinLLMの歴史、テクニック、パフォーマンス、機会と課題を含む、包括的な概要を提供する。 ファイナンスにおけるAI研究を支援するために、アクセス可能なデータセットと評価ベンチマークのコレクションをGitHubにコンパイルします。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.195778659105626
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large Language Models (LLMs) have shown remarkable capabilities across a wide variety of Natural Language Processing (NLP) tasks and have attracted attention from multiple domains, including financial services. Despite the extensive research into general-domain LLMs, and their immense potential in finance, Financial LLM (FinLLM) research remains limited. This survey provides a comprehensive overview of FinLLMs, including their history, techniques, performance, and opportunities and challenges. Firstly, we present a chronological overview of general-domain Pre-trained Language Models (PLMs) through to current FinLLMs, including the GPT-series, selected open-source LLMs, and financial LMs. Secondly, we compare five techniques used across financial PLMs and FinLLMs, including training methods, training data, and fine-tuning methods. Thirdly, we summarize the performance evaluations of six benchmark tasks and datasets. In addition, we provide eight advanced financial NLP tasks and datasets for developing more sophisticated FinLLMs. Finally, we discuss the opportunities and the challenges facing FinLLMs, such as hallucination, privacy, and efficiency. To support AI research in finance, we compile a collection of accessible datasets and evaluation benchmarks on GitHub.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、さまざまな自然言語処理(NLP)タスクで顕著な機能を示しており、金融サービスを含む複数のドメインから注目を集めている。 一般ドメイン LLM の広範な研究と金融への大きな可能性にもかかわらず、金融 LLM (FinLLM) の研究は限られている。 この調査は、FinLLMの歴史、テクニック、パフォーマンス、機会と課題を含む、包括的な概要を提供する。 まず,汎用ドメイン事前学習言語モデル(PLM)について,GPTシリーズ,選択したオープンソースLM,金融LMを含む現在のFinLLMまで,時系列的に概説する。 次に、金融PLMとFinLLMの5つの手法を比較し、トレーニング方法、トレーニングデータ、微調整方法を比較した。 第3に,6つのベンチマークタスクとデータセットのパフォーマンス評価を要約する。 さらに、より洗練されたFinLLMを開発するために、8つの高度な財務NLPタスクとデータセットを提供する。 最後に、幻覚、プライバシー、効率といったFinLLMが直面する機会と課題について論じる。 金融におけるAI研究を支援するため、GitHub上でアクセス可能なデータセットと評価ベンチマークのコレクションをコンパイルします。

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