論文の概要: Open-FinLLMs: Open Multimodal Large Language Models for Financial Applications

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.11878v2
• Date: Wed, 02 Apr 2025 14:18:35 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-03 19:59:19.046093
• Title: Open-FinLLMs: Open Multimodal Large Language Models for Financial Applications
• Title（参考訳）: Open-FinLLMs:金融アプリケーションのためのオープンマルチモーダル大規模言語モデル
• Abstract要約: オープンソースのマルチモーダル金融 LLM である textitOpen-FinLLMs を紹介する。 FinLLaMAは52ビリオンのトーケンコーパス、FinLLaMA-Instructは573Kの財務命令で微調整され、FinLLaVAは1.43Mのマルチモーダルチューニングペアで強化されている。 我々は、14の財務タスク、30のデータセット、および4つのマルチモーダルタスクにわたるOpen-FinLLMをゼロショット、少数ショット、教師付き微調整設定で評価した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 88.96861155804935
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Financial LLMs hold promise for advancing financial tasks and domain-specific applications. However, they are limited by scarce corpora, weak multimodal capabilities, and narrow evaluations, making them less suited for real-world application. To address this, we introduce \textit{Open-FinLLMs}, the first open-source multimodal financial LLMs designed to handle diverse tasks across text, tabular, time-series, and chart data, excelling in zero-shot, few-shot, and fine-tuning settings. The suite includes FinLLaMA, pre-trained on a comprehensive 52-billion-token corpus; FinLLaMA-Instruct, fine-tuned with 573K financial instructions; and FinLLaVA, enhanced with 1.43M multimodal tuning pairs for strong cross-modal reasoning. We comprehensively evaluate Open-FinLLMs across 14 financial tasks, 30 datasets, and 4 multimodal tasks in zero-shot, few-shot, and supervised fine-tuning settings, introducing two new multimodal evaluation datasets. Our results show that Open-FinLLMs outperforms afvanced financial and general LLMs such as GPT-4, across financial NLP, decision-making, and multi-modal tasks, highlighting their potential to tackle real-world challenges. To foster innovation and collaboration across academia and industry, we release all codes (https://anonymous.4open.science/r/PIXIU2-0D70/B1D7/LICENSE) and models under OSI-approved licenses.
• Abstract（参考訳）: 金融LLMは、金融業務の進展とドメイン固有の応用を約束する。 しかし、それらは少ないコーパス、弱いマルチモーダル能力、狭い評価によって制限されており、現実の応用には適さない。 そこで本研究では,テキスト,表,時系列,チャートデータなど多種多様なタスクを処理するために設計された,初のオープンソースのマルチモーダル金融 LLM である \textit{Open-FinLLMs} を紹介する。 このスイートには、52ビリオンのトーケンコーパスで事前訓練されたFinLLaMAと、573Kの財務命令で微調整されたFinLLaMA-Instructと、強力なクロスモーダル推論のために1.43Mのマルチモーダルチューニングペアで強化されたFinLLaVAが含まれている。 我々は、14の財務タスク、30のデータセット、4のマルチモーダルタスクを、ゼロショット、少数ショット、監督された微調整設定で包括的に評価し、2つの新しいマルチモーダル評価データセットを導入した。 以上の結果から,Open-FinLLMsは,金融NLP,意思決定,マルチモーダルタスクにおいて,GPT-4などの先進的かつ汎用的なLCMよりも優れており,現実の課題に対処する可能性も浮き彫りにされている。 学界や業界全体でのイノベーションとコラボレーションを促進するため、OSI承認ライセンスの下ですべてのコード(https://anonymous.4open.science/r/PIXIU2-0D70/B1D7/LICENSE)とモデルをリリースする。

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  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-31T07:44:15Z)
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  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-08T14:20:29Z)

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