論文の概要: SuperCLUE-Fin: Graded Fine-Grained Analysis of Chinese LLMs on Diverse Financial Tasks and Applications
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.19063v1
- Date: Mon, 29 Apr 2024 19:04:35 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-01 18:10:13.509889
- Title: SuperCLUE-Fin: Graded Fine-Grained Analysis of Chinese LLMs on Diverse Financial Tasks and Applications
- Title（参考訳）: SuperCLUE-Fin:中国LLMの各種財務課題と応用に関する微粒化解析
- Authors: Liang Xu, Lei Zhu, Yaotong Wu, Hang Xue,
- Abstract要約: SC-Finは中国原産の金融大規模言語モデル(FLM)に適した先駆的評価フレームワークである
6つの金融アプリケーションドメインと25の専門タスクにわたるFLMを評価する。
実生活シナリオを模倣するマルチターンでオープンな会話を用いて、SC-Finは様々な基準に基づいてモデルを測定する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.34850312139675
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The SuperCLUE-Fin (SC-Fin) benchmark is a pioneering evaluation framework tailored for Chinese-native financial large language models (FLMs). It assesses FLMs across six financial application domains and twenty-five specialized tasks, encompassing theoretical knowledge and practical applications such as compliance, risk management, and investment analysis. Using multi-turn, open-ended conversations that mimic real-life scenarios, SC-Fin measures models on a range of criteria, including accurate financial understanding, logical reasoning, clarity, computational efficiency, business acumen, risk perception, and compliance with Chinese regulations. In a rigorous evaluation involving over a thousand questions, SC-Fin identifies a performance hierarchy where domestic models like GLM-4 and MoonShot-v1-128k outperform others with an A-grade, highlighting the potential for further development in transforming theoretical knowledge into pragmatic financial solutions. This benchmark serves as a critical tool for refining FLMs in the Chinese context, directing improvements in financial knowledge databases, standardizing financial interpretations, and promoting models that prioritize compliance, risk management, and secure practices. We create a contextually relevant and comprehensive benchmark that drives the development of AI in the Chinese financial sector. SC-Fin facilitates the advancement and responsible deployment of FLMs, offering valuable insights for enhancing model performance and usability for both individual and institutional users in the Chinese market..~\footnote{Our benchmark can be found at \url{https://www.CLUEbenchmarks.com}}.
- Abstract（参考訳）: SuperCLUE-Fin (SC-Fin) ベンチマークは、中国固有の金融大言語モデル(FLM)に適した先駆的な評価フレームワークである。
6つの金融アプリケーションドメインと25の専門タスクにわたるFLMを評価し、理論的な知識とコンプライアンス、リスク管理、投資分析といった実践的な応用を含んでいる。
SC-Finは、実生活シナリオを模倣したマルチターンでオープンな会話を用いて、正確な財務理解、論理的推論、明快さ、計算効率、ビジネス累積、リスク認識、中国の規制の遵守など、さまざまな基準でモデルを測定する。
SC-Finは、1000以上の質問を含む厳密な評価において、GLM-4やMoonShot-v1-128kのような国内モデルがAグレードよりも優れている性能階層を特定し、理論知識を実用的金融ソリューションに転換するさらなる発展の可能性を強調している。
このベンチマークは、中国の文脈でFLMを精錬し、金融知識データベースの改善を指示し、財務解釈を標準化し、コンプライアンス、リスク管理、安全プラクティスを優先するモデルを推進するための重要なツールとして機能する。
我々は、中国金融セクターにおけるAI開発を推進する、文脈的に関連性があり包括的なベンチマークを作成します。
SC-Finは、中国市場における個人ユーザーと機関ユーザーの両方にとって、モデルパフォーマンスとユーザビリティを高めるための貴重な洞察を提供する、FLMの進歩と責任ある展開を促進する。
〜\footnote{Our ベンチマークは \url{https://www.CLUEbenchmarks.com}} で見ることができる。
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