論文の概要: Expect the Unexpected: FailSafe Long Context QA for Finance

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.06329v1
• Date: Mon, 10 Feb 2025 10:29:28 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-11 14:32:47.307835
• Title: Expect the Unexpected: FailSafe Long Context QA for Finance
• Title（参考訳）: 予期せぬこと:ファイナンスにとって安全な長期QA
• Authors: Kiran Kamble, Melisa Russak, Dmytro Mozolevskyi, Muayad Ali, Mateusz Russak, Waseem AlShikh,
• Abstract要約: FailSafeQAは、金融におけるヒューマン・インタフェース・インタラクションの6つのバリエーションに対して、LLMの堅牢性とコンテキスト認識性をテストするように設計されている。 我々は,Qwen2.5-72B-Instruct を用いた LLM-as-a-Judge 手法を採用し,ロバストネス,コンテキストグラウンド,コンプライアンススコアを24個のオフザシェルフモデルで定義・算出するために,きめ細かい評価基準を用いた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: We propose a new long-context financial benchmark, FailSafeQA, designed to test the robustness and context-awareness of LLMs against six variations in human-interface interactions in LLM-based query-answer systems within finance. We concentrate on two case studies: Query Failure and Context Failure. In the Query Failure scenario, we perturb the original query to vary in domain expertise, completeness, and linguistic accuracy. In the Context Failure case, we simulate the uploads of degraded, irrelevant, and empty documents. We employ the LLM-as-a-Judge methodology with Qwen2.5-72B-Instruct and use fine-grained rating criteria to define and calculate Robustness, Context Grounding, and Compliance scores for 24 off-the-shelf models. The results suggest that although some models excel at mitigating input perturbations, they must balance robust answering with the ability to refrain from hallucinating. Notably, Palmyra-Fin-128k-Instruct, recognized as the most compliant model, maintained strong baseline performance but encountered challenges in sustaining robust predictions in 17% of test cases. On the other hand, the most robust model, OpenAI o3-mini, fabricated information in 41% of tested cases. The results demonstrate that even high-performing models have significant room for improvement and highlight the role of FailSafeQA as a tool for developing LLMs optimized for dependability in financial applications. The dataset is available at: https://huggingface.co/datasets/Writer/FailSafeQA
• Abstract（参考訳）: そこで本研究では,LLM を用いた問合せ応答システムにおいて,LLM の頑健性とコンテキスト認識性を6 種類のヒューマン・インタフェース・インタラクションに対して検証するための,長文財務ベンチマーク FailSafeQA を提案する。 クエリの失敗とコンテキストの失敗という2つのケーススタディに集中しています。 クエリ失敗のシナリオでは、ドメインの専門知識、完全性、言語的正確性などによって、元のクエリを混乱させます。 コンテキスト障害の場合、劣化した、無関係で、空のドキュメントのアップロードをシミュレートします。 我々は,Qwen2.5-72B-Instruct を用いた LLM-as-a-Judge 手法を採用し,ロバストネス,コンテキストグラウンド,コンプライアンススコアを24個のオフザシェルフモデルで定義・算出するために,きめ細かい評価基準を用いた。 その結果、入力摂動の緩和に優れるモデルもあるが、幻覚を抑える能力と頑健な答えのバランスをとる必要があることが示唆された。 特に、Palmyra-Fin-128k-Instructは最も適合したモデルとして認識され、強力なベースライン性能を維持したが、テストケースの17%で堅牢な予測を維持する上での課題に遭遇した。 一方、最も堅牢なモデルであるOpenAI o3-miniは、テストケースの41%で情報を生成した。 その結果,高性能モデルにおいても,金融アプリケーションの信頼性に最適化されたLCMを開発するためのツールとして,FailSafeQAが果たす役割を強調し,改善の余地があることが示唆された。 データセットは以下の通りである。 https://huggingface.co/datasets/Writer/FailSafeQA

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