論文の概要: FinQAPT: Empowering Financial Decisions with End-to-End LLM-driven Question Answering Pipeline

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.13959v1
• Date: Thu, 17 Oct 2024 18:34:43 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-21 14:27:23.568305
• Title: FinQAPT: Empowering Financial Decisions with End-to-End LLM-driven Question Answering Pipeline
• Title（参考訳）: FinQAPT: エンドツーエンドLCMによる質問応答パイプラインによる財務決定の強化
• Authors: Kuldeep Singh, Simerjot Kaur, Charese Smiley,
• Abstract要約: FinQAPTは、クエリに基づいて関連する財務報告の識別を合理化するエンドツーエンドパイプラインである。 モジュールレベルでは、FinQAで最先端の精度を実現し、80.6%の精度を実現した。 パイプラインレベルでは、財務報告から関連するコンテキストを抽出する上での課題により、パフォーマンスが低下することが観察された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.493656695067719
• License:
• Abstract: Financial decision-making hinges on the analysis of relevant information embedded in the enormous volume of documents in the financial domain. To address this challenge, we developed FinQAPT, an end-to-end pipeline that streamlines the identification of relevant financial reports based on a query, extracts pertinent context, and leverages Large Language Models (LLMs) to perform downstream tasks. To evaluate the pipeline, we experimented with various techniques to optimize the performance of each module using the FinQA dataset. We introduced a novel clustering-based negative sampling technique to enhance context extraction and a novel prompting method called Dynamic N-shot Prompting to boost the numerical question-answering capabilities of LLMs. At the module level, we achieved state-of-the-art accuracy on FinQA, attaining an accuracy of 80.6\%. However, at the pipeline level, we observed decreased performance due to challenges in extracting relevant context from financial reports. We conducted a detailed error analysis of each module and the end-to-end pipeline, pinpointing specific challenges that must be addressed to develop a robust solution for handling complex financial tasks.
• Abstract（参考訳）: 金融決定は、金融ドメイン内の膨大な文書に埋め込まれた関連情報の分析に依拠する。 この課題に対処するために、クエリに基づいて関連する財務報告の識別を合理化し、関連するコンテキストを抽出し、下流タスクの実行にLarge Language Models(LLM)を活用する、エンドツーエンドパイプラインであるFinQAPTを開発した。 パイプラインを評価するために、FinQAデータセットを使用して各モジュールのパフォーマンスを最適化する様々な手法を実験した。 我々は、文脈抽出を強化するためのクラスタリングに基づく新しいネガティブサンプリング手法と、LLMの数値問合せ能力を高めるためにDynamic N-shot Promptingと呼ばれる新しいプロンプト手法を導入した。 モジュールレベルでは、FinQAで最先端の精度を実現し、80.6\%の精度を実現した。 しかし,パイプラインレベルでは,財務報告から関連するコンテキストを抽出する上での課題により,性能低下が見られた。 各モジュールとエンドツーエンドパイプラインの詳細なエラー解析を行い、複雑な財務タスクを扱うための堅牢なソリューションを開発するために対処しなければならない、具体的な課題を指摘しました。

関連論文リスト

• FinanceQA: A Benchmark for Evaluating Financial Analysis Capabilities of Large Language Models [0.0]
  FinanceQAは、LLMのパフォーマンスを実世界の投資業務を反映した複雑な数値分析タスクで評価するテストスイートである。 現在のLLMは、金融機関の厳密な精度要件を満たすことができず、モデルは現実的なタスクの約60%を欠いている。 その結果、このようなタスクをサポートするためには高品質なトレーニングデータが必要であることが示され、OpenAIの微調整APIを使って実験した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-01-30T00:06:55Z)
• Empowering Large Language Models in Wireless Communication: A Novel Dataset and Fine-Tuning Framework [81.29965270493238]
  我々は,無線通信アプリケーションのための大規模言語モデル(LLM)の評価と微調整を目的とした,特殊なデータセットを開発した。 データセットには、真/偽と複数選択型を含む、さまざまなマルチホップ質問が含まれている。 本稿では,PVI(Pointwise V-Information)に基づく微調整手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-01-16T16:19:53Z)
• Demystifying Domain-adaptive Post-training for Financial LLMs [79.581577578952]
  FINDAPは、大規模言語モデル(LLM)のドメイン適応後学習に関する体系的できめ細かな研究である このアプローチは、FinCap、FinRec、FinTrain、FinEvalの4つの重要なコンポーネントで構成されています。 結果として得られるモデルであるLlama-Finは、幅広い財務タスクで最先端のパフォーマンスを達成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-01-09T04:26:15Z)
• SNFinLLM: Systematic and Nuanced Financial Domain Adaptation of Chinese Large Language Models [6.639972934967109]
  大規模言語モデル (LLM) は、金融業界において自然言語処理を推進するための強力なツールとなっている。 SNFinLLMという中国の金融ドメイン向けに設計された新しい大規模言語モデルを提案する。 SNFinLLMは、質問への回答、財務調査レポートの要約、感情の分析、財務計算の実行など、ドメイン固有のタスクに優れています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-05T08:24:24Z)
• CatMemo at the FinLLM Challenge Task: Fine-Tuning Large Language Models using Data Fusion in Financial Applications [10.225210627594894]
  IJCAI-2024 FinLLMの課題に対して,金融業務の3つの重要な領域におけるLLMの能力について検討した。 金融分類、財務文書要約、単一株式取引について検討する。 提案手法は,これらの多様なタスクを包括的かつ総合的に処理することを目的としており,LLMの多様かつ複雑な財務課題への対処能力の向上と意思決定能力の向上を図っている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-02T05:04:13Z)
• Advancing Anomaly Detection: Non-Semantic Financial Data Encoding with LLMs [49.57641083688934]
  本稿では,Large Language Models (LLM) 埋め込みを用いた財務データにおける異常検出の新しい手法を提案する。 実験により,LLMが異常検出に有用な情報をもたらし,モデルがベースラインを上回っていることが確認された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-05T20:19:09Z)
• BizBench: A Quantitative Reasoning Benchmark for Business and Finance [7.4673182865000225]
  BizBenchは、現実的な金融問題を推論するモデルの能力を評価するためのベンチマークである。 新たに収集および拡張されたQAデータから、財務的にテーマ化された3つのコード生成タスクを含む。 これらのタスクは、モデルの財務的背景の知識、財務文書を解析する能力、およびコードの問題を解決する能力を評価する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-11T16:16:11Z)
• 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)
• FinBERT-MRC: financial named entity recognition using BERT under the machine reading comprehension paradigm [8.17576814961648]
  我々はFinNERタスクを機械読解(MRC)問題として定式化し、FinBERT-MRCと呼ばれる新しいモデルを提案する。 この定式化は、よく設計されたクエリを利用して重要な事前情報を導入し、ターゲットエンティティの開始インデックスと終了インデックスを抽出する。 我々は,中国の財務データセットChFinAnnと実単語データセットAdminPunishについて実験を行った。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-05-31T00:44:57Z)
• 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。