論文の概要: Golden Touchstone: A Comprehensive Bilingual Benchmark for Evaluating Financial Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.06272v1
• Date: Sat, 09 Nov 2024 20:09:11 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-12 14:08:40.637829
• Title: Golden Touchstone: A Comprehensive Bilingual Benchmark for Evaluating Financial Large Language Models
• Title（参考訳）: Golden Touchstone: 金融大規模言語モデルを評価するための総合的バイリンガルベンチマーク
• Authors: Xiaojun Wu, Junxi Liu, Huanyi Su, Zhouchi Lin, Yiyan Qi, Chengjin Xu, Jiajun Su, Jiajie Zhong, Fuwei Wang, Saizhuo Wang, Fengrui Hua, Jia Li, Jian Guo,
• Abstract要約: ゴールドタッチストーン(Golden Touchstone)は、金融用LLMの最初の総合的なバイリンガルベンチマークである。 ベンチマークには、モデルの言語理解と生成能力を徹底的に評価することを目的とした、さまざまな財務タスクが含まれている。 Touchstone-GPTをオープンソースとして公開した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.594428755214356
• License:
• Abstract: As large language models become increasingly prevalent in the financial sector, there is a pressing need for a standardized method to comprehensively assess their performance. However, existing finance benchmarks often suffer from limited language and task coverage, as well as challenges such as low-quality datasets and inadequate adaptability for LLM evaluation. To address these limitations, we propose "Golden Touchstone", the first comprehensive bilingual benchmark for financial LLMs, which incorporates representative datasets from both Chinese and English across eight core financial NLP tasks. Developed from extensive open source data collection and industry-specific demands, this benchmark includes a variety of financial tasks aimed at thoroughly assessing models' language understanding and generation capabilities. Through comparative analysis of major models on the benchmark, such as GPT-4o Llama3, FinGPT and FinMA, we reveal their strengths and limitations in processing complex financial information. Additionally, we open-sourced Touchstone-GPT, a financial LLM trained through continual pre-training and financial instruction tuning, which demonstrates strong performance on the bilingual benchmark but still has limitations in specific tasks.This research not only provides the financial large language models with a practical evaluation tool but also guides the development and optimization of future research. The source code for Golden Touchstone and model weight of Touchstone-GPT have been made publicly available at \url{https://github.com/IDEA-FinAI/Golden-Touchstone}, contributing to the ongoing evolution of FinLLMs and fostering further research in this critical area.
• Abstract（参考訳）: 金融セクターで大規模言語モデルがますます普及するにつれて、そのパフォーマンスを包括的に評価する標準化された手法の必要性が高まっている。 しかしながら、既存のファイナンスベンチマークは、低品質データセットやLLM評価の不適切な適応性といった課題と同様に、言語やタスクカバレッジの制限に悩まされることが多い。 この制限に対処するために,8つの中核的金融NLPタスクに中国語と英語の代表的データセットを組み込んだ,金融LLMのための初の総合的バイリンガルベンチマークである"Golden Touchstone"を提案する。 大規模なオープンソースデータ収集と業界固有の要求から開発されたこのベンチマークには、モデルの言語理解と生成能力を徹底的に評価することを目的とした、さまざまな財務タスクが含まれている。 GPT-4o Llama3、FinGPT、FinMAといったベンチマークの主要なモデルの比較分析を通じて、複雑な財務情報を処理する際の長所と短所を明らかにする。 さらに,2言語ベンチマークで高い性能を示すとともに,特定のタスクに制限がある継続的事前学習と財務指導の指導を通じて訓練された金融LLMであるTouchstone-GPTをオープンソースとして公開した。本研究は,金融大言語モデルに実用的な評価ツールを提供するだけでなく,今後の研究の進展と最適化を導く。 Golden Touchstone のソースコードと Touchstone-GPT のモデル重量は \url{https://github.com/IDEA-FinAI/Golden-Touchstone} で公開されている。

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