Fugu-MT 論文翻訳(概要): Auto-Generating Earnings Report Analysis via a Financial-Augmented LLM

論文の概要: Auto-Generating Earnings Report Analysis via a Financial-Augmented LLM

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.08179v1
Date: Wed, 11 Dec 2024 08:09:42 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2024-12-12 23:20:26.606144
Title: Auto-Generating Earnings Report Analysis via a Financial-Augmented LLM
Title（参考訳）: 金融強化LDMによる自己生成耳の報告分析
Authors: Van-Duc Le,
Abstract要約: 本稿では,収益報告分析を自動生成する LLM の開発という,新たな課題を提案する。我々の手法は、既存の決算報告の詳細な分析と、この目的のためにLCMを微調整するためのユニークなアプローチを含む。広範な財務文書により、金融指導データを構築し、LLMを財務状況に適応させることを可能にした。
参考スコア（独自算出の注目度）: 1.3597551064547502
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Abstract: Financial analysis heavily relies on the evaluation of earnings reports to gain insights into company performance. Traditional generation of these reports requires extensive financial expertise and is time-consuming. With the impressive progress in Large Language Models (LLMs), a wide variety of financially focused LLMs has emerged, addressing tasks like sentiment analysis and entity recognition in the financial domain. This paper presents a novel challenge: developing an LLM specifically for automating the generation of earnings reports analysis. Our methodology involves an in-depth analysis of existing earnings reports followed by a unique approach to fine-tune an LLM for this purpose. This approach combines retrieval augmentation and the generation of instruction-based data, specifically tailored for the financial sector, to enhance the LLM's performance. With extensive financial documents, we construct financial instruction data, enabling the refined adaptation of our LLM to financial contexts. Preliminary results indicate that our augmented LLM outperforms general open-source models and rivals commercial counterparts like GPT-3.5 in financial applications. Our research paves the way for streamlined and insightful automation in financial report generation, marking a significant stride in the field of financial analysis.
Abstract（参考訳）: 財務分析は業績報告の評価に大きく依存し、企業業績に関する洞察を得る。これらのレポートの伝統的世代は、広範な財政的な専門知識を必要とし、時間を要する。 LLM(Large Language Models)の目覚ましい進歩により、金融分野における感情分析やエンティティ認識といった課題に対処する、金融に焦点を絞ったLLM(Large Language Models)が多種多様に出現した。本稿では,収益報告分析を自動生成する LLM の開発という,新たな課題を提案する。我々の手法は、既存の決算報告を詳細に分析し、その目的のためにLSMを微調整するユニークなアプローチを踏襲する。このアプローチは、LLMのパフォーマンスを高めるために、検索の強化と、特に金融セクターに適した命令ベースのデータの生成を組み合わせる。広範な財務文書により、金融指導データを構築し、LLMを財務状況に適応させることを可能にした。予備的な結果は、我々の拡張LDMは一般的なオープンソースモデルよりも優れており、金融アプリケーションにおいてGPT-3.5のような商用製品と競合していることを示している。我々の研究は、財務報告生成における合理化と洞察力に富んだ自動化の道を切り開いており、財務分析の分野で大きな一歩を踏み出した。

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