論文の概要: No Language is an Island: Unifying Chinese and English in Financial Large Language Models, Instruction Data, and Benchmarks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.06249v1
• Date: Sun, 10 Mar 2024 16:22:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-13 06:45:53.477944
• Title: No Language is an Island: Unifying Chinese and English in Financial Large Language Models, Instruction Data, and Benchmarks
• Title（参考訳）: no language is an island: 財務的な大きな言語モデル、指示データ、ベンチマークで中国語と英語を統一する
• Authors: Gang Hu, Ke Qin, Chenhan Yuan, Min Peng, Alejandro Lopez-Lira, Benyou Wang, Sophia Ananiadou, Wanlong Yu, Jimin Huang, and Qianqian Xie
• Abstract要約: ICE-PIXIUは、翻訳された英語とオリジナルの英語のデータセットとともに、中国語のタスクのスペクトルを統合する。 多様なモデル変種への無制限アクセス、多言語および多モーダル命令データのコンパイル、エキスパートアノテーションによる評価ベンチマークを提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 73.11935193630823
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: While the progression of Large Language Models (LLMs) has notably propelled financial analysis, their application has largely been confined to singular language realms, leaving untapped the potential of bilingual Chinese-English capacity. To bridge this chasm, we introduce ICE-PIXIU, seamlessly amalgamating the ICE-INTENT model and ICE-FLARE benchmark for bilingual financial analysis. ICE-PIXIU uniquely integrates a spectrum of Chinese tasks, alongside translated and original English datasets, enriching the breadth and depth of bilingual financial modeling. It provides unrestricted access to diverse model variants, a substantial compilation of diverse cross-lingual and multi-modal instruction data, and an evaluation benchmark with expert annotations, comprising 10 NLP tasks, 20 bilingual specific tasks, totaling 1,185k datasets. Our thorough evaluation emphasizes the advantages of incorporating these bilingual datasets, especially in translation tasks and utilizing original English data, enhancing both linguistic flexibility and analytical acuity in financial contexts. Notably, ICE-INTENT distinguishes itself by showcasing significant enhancements over conventional LLMs and existing financial LLMs in bilingual milieus, underscoring the profound impact of robust bilingual data on the accuracy and efficacy of financial NLP.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(llm)の進展は金融分析の推進に大きく寄与したが、その応用は主に単数言語領域に限られており、中国語と中国語の2言語能力の可能性は未解決である。 このシャームを橋渡しするために,ICE-INTENTモデルとICE-FLAREベンチマークをシームレスに融合したICE-PIXIUを導入する。 ICE-PIXIUは、翻訳および原文の英語データセットとともに、中国語タスクのスペクトルを統合し、バイリンガル・ファイナンシャル・モデリングの幅と深さを豊かにする。 多様なモデルバリアントへの無制限アクセス、多言語およびマルチモーダルの命令データの実質的なコンパイル、および10のNLPタスク、20のバイリンガル固有のタスク、合計1,185万のデータセットを含む専門家アノテーションによる評価ベンチマークを提供する。 徹底的な評価は,これらのバイリンガルデータセット,特に翻訳課題とオリジナルの英語データの利用の利点を強調し,金融状況における言語の柔軟性と分析能力の両立を強調する。 特にICE-INTENT は,従来の LLM と既存の LLM の両言語ミリースにおける大幅な機能強化を図り,ロバストなバイリンガルデータによる財務NLP の精度と有効性への影響を浮き彫りにした。

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