論文の概要: Evaluating Large Language Models on Financial Report Summarization: An Empirical Study

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.06852v1
• Date: Mon, 11 Nov 2024 10:36:04 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-12 14:12:17.317715
• Title: Evaluating Large Language Models on Financial Report Summarization: An Empirical Study
• Title（参考訳）: 財務報告要約に基づく大規模言語モデルの評価--実証的研究
• Authors: Xinqi Yang, Scott Zang, Yong Ren, Dingjie Peng, Zheng Wen,
• Abstract要約: 我々は3つの最先端大言語モデル(LLM)の比較研究を行っている。 我々の主な動機は、これらのモデルがどのように金融の中で活用できるかを探求することであり、正確さ、文脈的関連性、誤った情報や誤解を招く情報に対する堅牢性を要求する分野である。 本稿では,定量的メトリクス(精度,リコールなど)と質的分析(コンテキスト適合性,一貫性など)を統合し,各モデルの出力品質の全体像を提供する,革新的な評価フレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.28042182186057
• License:
• Abstract: In recent years, Large Language Models (LLMs) have demonstrated remarkable versatility across various applications, including natural language understanding, domain-specific knowledge tasks, etc. However, applying LLMs to complex, high-stakes domains like finance requires rigorous evaluation to ensure reliability, accuracy, and compliance with industry standards. To address this need, we conduct a comprehensive and comparative study on three state-of-the-art LLMs, GLM-4, Mistral-NeMo, and LLaMA3.1, focusing on their effectiveness in generating automated financial reports. Our primary motivation is to explore how these models can be harnessed within finance, a field demanding precision, contextual relevance, and robustness against erroneous or misleading information. By examining each model's capabilities, we aim to provide an insightful assessment of their strengths and limitations. Our paper offers benchmarks for financial report analysis, encompassing proposed metrics such as ROUGE-1, BERT Score, and LLM Score. We introduce an innovative evaluation framework that integrates both quantitative metrics (e.g., precision, recall) and qualitative analyses (e.g., contextual fit, consistency) to provide a holistic view of each model's output quality. Additionally, we make our financial dataset publicly available, inviting researchers and practitioners to leverage, scrutinize, and enhance our findings through broader community engagement and collaborative improvement. Our dataset is available on huggingface.
• Abstract（参考訳）: 近年、Large Language Models (LLM) は、自然言語理解、ドメイン固有の知識タスクなど、様々なアプリケーションで顕著な汎用性を示している。 しかし、LLMを金融のような複雑で高額なドメインに適用するには、信頼性、正確性、業界標準への準拠を保証するための厳密な評価が必要である。 このニーズに対処するため、我々は3つの最先端LCM、GLM-4、Mistral-NeMo、LLaMA3.1の総合的比較研究を行い、自動財務報告作成の有効性に焦点を当てた。 我々の主な動機は、これらのモデルがどのように金融の中で活用できるかを探求することであり、正確さ、文脈的関連性、誤った情報や誤解を招く情報に対する堅牢性を要求する分野である。 それぞれのモデルの能力を調べることで、それぞれの強みと限界について洞察に富んだ評価を提供することを目指している。 本稿では, ROUGE-1, BERT Score, LLM Scoreなど, 財務報告分析のための指標を提案する。 本稿では,定量的メトリクス(例えば,精度,リコール)と質的分析(例えば,文脈適合性,一貫性)を統合し,各モデルの出力品質の全体像を提供する,革新的な評価フレームワークを提案する。 さらに、我々の財務データセットを公開し、研究者や実践者たちに、より広範なコミュニティの関与と協力的な改善を通じて、私たちの発見を活用、精査、強化するよう呼びかけます。 私たちのデータセットは、Huggingfaceで利用可能です。

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