論文の概要: AlphaFin: Benchmarking Financial Analysis with Retrieval-Augmented Stock-Chain Framework
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.12582v1
- Date: Tue, 19 Mar 2024 09:45:33 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-20 14:43:03.098874
- Title: AlphaFin: Benchmarking Financial Analysis with Retrieval-Augmented Stock-Chain Framework
- Title(参考訳): AlphaFin: Retrieval-Augmented Stock-Chain Frameworkによる財務分析のベンチマーク
- Authors: Xiang Li, Zhenyu Li, Chen Shi, Yong Xu, Qing Du, Mingkui Tan, Jun Huang, Wei Lin,
- Abstract要約: 我々はAlphaFinデータセットをリリースし、従来の研究データセット、リアルタイム財務データ、手書きのチェーン・オブ・プリート(CoT)データを組み合わせています。
次に、AlphaFinデータセットを使用して、金融分析タスクを効果的に処理するために、Stock-Chainと呼ばれる最先端の手法をベンチマークします。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 48.3060010653088
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The task of financial analysis primarily encompasses two key areas: stock trend prediction and the corresponding financial question answering. Currently, machine learning and deep learning algorithms (ML&DL) have been widely applied for stock trend predictions, leading to significant progress. However, these methods fail to provide reasons for predictions, lacking interpretability and reasoning processes. Also, they can not integrate textual information such as financial news or reports. Meanwhile, large language models (LLMs) have remarkable textual understanding and generation ability. But due to the scarcity of financial training datasets and limited integration with real-time knowledge, LLMs still suffer from hallucinations and are unable to keep up with the latest information. To tackle these challenges, we first release AlphaFin datasets, combining traditional research datasets, real-time financial data, and handwritten chain-of-thought (CoT) data. It has a positive impact on training LLMs for completing financial analysis. We then use AlphaFin datasets to benchmark a state-of-the-art method, called Stock-Chain, for effectively tackling the financial analysis task, which integrates retrieval-augmented generation (RAG) techniques. Extensive experiments are conducted to demonstrate the effectiveness of our framework on financial analysis.
- Abstract(参考訳): 金融分析の課題は主に、株価トレンド予測とそれに対応する金融質問応答の2つの重要な領域を含む。
現在、機械学習とディープラーニングアルゴリズム(ML&DL)がストックトレンド予測に広く適用されており、大きな進歩をもたらしている。
しかし、これらの手法は、解釈可能性や推論のプロセスが欠如しているため、予測の理由を提供できない。
また、金融ニュースやレポートなどのテキスト情報を統合できない。
一方、大きな言語モデル(LLM)はテキスト理解と生成能力に優れる。
しかし、金融トレーニングデータセットが不足し、リアルタイム知識との統合が限られているため、LLMはいまだ幻覚に悩まされており、最新の情報に追いついていない。
これらの課題に対処するため、我々はAlphaFinデータセットを最初にリリースし、従来の研究データセット、リアルタイム財務データ、手書きのチェーン・オブ・シント(CoT)データを組み合わせています。
財務分析を完了させるため、LLMのトレーニングに肯定的な影響を与える。
次に、AlphaFinデータセットを使用して、検索強化世代(RAG)技術を統合する財務分析タスクを効果的に処理するために、Stock-Chainと呼ばれる最先端の手法をベンチマークする。
金融分析における枠組みの有効性を実証するための大規模な実験を行った。
関連論文リスト
- RiskLabs: Predicting Financial Risk Using Large Language Model Based on Multi-Sources Data [8.145265717016718]
textbfRiskLabsは,大規模言語モデル(LLM)を利用して財務リスクを分析し,予測する新しいフレームワークである。
提案手法は,Earnings Conference Calls (ECC) の抽出と解析,市場関連時系列データ,ECCリリース日を取り巻くコンテキストニュースデータなど,多段階的なプロセスを含む。
RiskLabsは、マルチモーダルフュージョン技術を使用して、これらのさまざまなデータ特徴を、包括的なマルチタスクの金融リスク予測に適合させる。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-04-11T03:14:50Z) - The FinBen: An Holistic Financial Benchmark for Large Language Models [75.09474986283394]
FinBenは、金融分野におけるLLMの能力を徹底的に評価するために設計された、初めての包括的なオープンソース評価ベンチマークである。
FinBenは、23の財務タスクにわたる35のデータセットを含み、Cattell-Horn-Carroll理論にインスパイアされた3つの難易度に分類されている。
GPT-4, ChatGPT, そして最新のGeminiを含む15の代表的なLCMを評価した結果, 金融分野におけるその強みと限界についての知見が得られた。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-20T02:16:16Z) - Revolutionizing Finance with LLMs: An Overview of Applications and
Insights [47.11391223936608]
ChatGPTのような大規模言語モデル(LLM)はかなり進歩しており、様々な分野に適用されている。
これらのモデルは、財務報告の自動生成、市場のトレンド予測、投資家の感情分析、パーソナライズされた財務アドバイスの提供に利用されています。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-01-22T01:06:17Z) - Data-Centric Financial Large Language Models [27.464319154543173]
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。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-07T04:53:31Z) - FinPT: Financial Risk Prediction with Profile Tuning on Pretrained
Foundation Models [32.7825479037623]
FinPTは、金融リスク予測のための新しいアプローチであり、大規模な事前訓練された基礎モデルに基づいてプロファイルチューニングを行う。
FinBenchは、デフォルト、詐欺、チャーンといった金融リスクに関する高品質なデータセットのセットである。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-07-22T09:27:05Z) - FinGPT: Democratizing Internet-scale Data for Financial Large Language
Models [35.83244096535722]
大型言語モデル (LLM) は、人間に似たテキストの理解と生成に顕著な熟練性を示した。
ファイナンシャル・ジェネレーティブ・プレトレーニング・トランスフォーマー(FinGPT)は、インターネット上の34の多様なソースからリアルタイムの財務データの収集とキュレーションを自動化する。
FinGPTは、FinLLMを民主化し、イノベーションを刺激し、オープンファイナンスにおける新たな機会を開放することを目指している。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-07-19T22:43:57Z) - Instruct-FinGPT: Financial Sentiment Analysis by Instruction Tuning of
General-Purpose Large Language Models [18.212210748797332]
本稿では,これらの問題に対処する簡易かつ効果的な命令チューニング手法を提案する。
実験では, 最先端の教師付き感情分析モデルより優れていた。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-06-22T03:56:38Z) - PIXIU: A Large Language Model, Instruction Data and Evaluation Benchmark
for Finance [63.51545277822702]
PIXIUは、命令データ付き微調整LLaMAに基づく最初の金融大規模言語モデル(LLM)を含む包括的なフレームワークである。
我々はLLaMAを細調整してFinMAを提案する。
我々は、FinMAと既存のLLMを詳細に分析し、重要な財政課題に対処する際の長所と短所を明らかにする。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-06-08T14:20:29Z) - FinQA: A Dataset of Numerical Reasoning over Financial Data [52.7249610894623]
我々は、大量の財務文書の分析を自動化することを目的として、財務データに関する深い質問に答えることに重点を置いている。
我々は,金融専門家が作成した財務報告に対して質問回答のペアを用いた,新たな大規模データセットFinQAを提案する。
その結果、人気があり、大規模で、事前訓練されたモデルは、金融知識を得るための専門的な人間には程遠いことが示される。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-09-01T00:08:14Z) - Gaussian process imputation of multiple financial series [71.08576457371433]
金融指標、株価、為替レートなどの複数の時系列は、市場が潜んでいる状態に依存しているため、強く結びついている。
金融時系列間の関係を多出力ガウスプロセスでモデル化することで学習することに注力する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-02-11T19:18:18Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。