論文の概要: Fino1: On the Transferability of Reasoning Enhanced LLMs to Finance

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.08127v2
• Date: Fri, 28 Mar 2025 08:33:36 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-31 15:06:06.347581
• Title: Fino1: On the Transferability of Reasoning Enhanced LLMs to Finance
• Title（参考訳）: Fino1:Reasoning Enhanced LLMsの財務への移転可能性について
• Authors: Lingfei Qian, Weipeng Zhou, Yan Wang, Xueqing Peng, Han Yi, Jimin Huang, Qianqian Xie, Jianyun Nie,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、強力な一般的な推論能力を示しているが、財務的推論におけるその効果はいまだに解明されていない。 我々は,4つの複雑な財務推論タスクにおいて,24の最先端の一般および推論に焦点を当てたLCMを評価した。 本稿では,Fino1-8BとFinoBの2つのドメイン適応モデルを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 32.516564836540745
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: While large language models (LLMs) have shown strong general reasoning capabilities, their effectiveness in financial reasoning, which is crucial for real-world financial applications remains underexplored. In this study, we conduct a comprehensive evaluation of 24 state-of-the-art general and reasoning-focused LLMs across four complex financial reasoning tasks involving financial text, tabular data, and equations. We assess key capabilities such as numerical reasoning, tabular interpretation, financial terminology comprehension, long-context understanding, and equation-based problem solving. Our analysis reveals that while data quality and pretraining contribute to performance, general techniques like chain-of-thought (CoT) fine-tuning offer limited gains in financial tasks. To address this, we propose two domain-adapted models, Fino1-8B and Fino1-14B, trained with CoT fine-tuning and reinforcement learning using domain-specific reasoning paths. Our models are trained on a carefully curated dataset integrating high-quality examples from diverse sources, covering financial reports, tables, equations, and structured XBRL texts. Despite limited training data, they achieve an 7-9% performance improvement, outperforming several advanced LLMs, including GPT-o1, GPT-o3-mini, GPT-4.5, and comparable with DeepSeek models (V3 and R1), demonstrating strong practical value in resource, constrained scenarios. Our findings highlight the need for domain-specific adaptations in financial reasoning, and we release all datasets, models, and code for future research.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、強力な一般的な推論能力を示してきたが、実世界の金融アプリケーションにとって重要な金融推論の有効性は未定のままである。 本研究では、金融テキスト、表計算データ、方程式を含む4つの複雑な財務推論タスクに対して、24の最先端一般および推論に焦点を当てたLLMを包括的に評価する。 我々は,数値推論,表解釈,財務用語理解,長期理解,方程式に基づく問題解決などの重要な機能を評価する。 分析の結果,データ品質や事前学習はパフォーマンスに寄与するが,チェーン・オブ・ソート(CoT)ファインチューニングのような一般的な手法は,財務上のタスクにおいて限られた利益をもたらすことがわかった。 そこで本研究では,ドメイン固有の推論経路を用いてCoT微調整と強化学習を訓練したドメイン適応モデルFino1-8BとFino1-14Bを提案する。 我々のモデルは、財務報告、表、方程式、構造化されたXBRLテキストをカバーし、さまざまな情報源から高品質なサンプルを統合する、慎重に訓練されたデータセットに基づいて訓練されている。 限られたトレーニングデータにもかかわらず、GPT-o1、GPT-o3-mini、GPT-4.5、DeepSeekモデル(V3、R1)など、いくつかの先進的なLCMよりもパフォーマンスが7-9%向上し、リソースや制約のあるシナリオにおいて強力な実用的価値を示す。 本研究は、金融推論におけるドメイン固有の適応の必要性を強調し、将来の研究のためにすべてのデータセット、モデル、コードをリリースする。

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