論文の概要: Fin-R1: A Large Language Model for Financial Reasoning through Reinforcement Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.16252v1
• Date: Thu, 20 Mar 2025 15:46:18 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-21 16:34:40.250693
• Title: Fin-R1: A Large Language Model for Financial Reasoning through Reinforcement Learning
• Title（参考訳）: Fin-R1:強化学習による金融推論のための大規模言語モデル
• Authors: Zhaowei Liu, Xin Guo, Fangqi Lou, Lingfeng Zeng, Jinyi Niu, Zixuan Wang, Jiajie Xu, Weige Cai, Ziwei Yang, Xueqian Zhao, Chao Li, Sheng Xu, Dezhi Chen, Yun Chen, Zuo Bai, Liwen Zhang,
• Abstract要約: 我々は金融セクター向けに特別に設計された大規模言語モデルであるFin-R1を紹介する。 Fin-R1は2段階アーキテクチャを使用して構築され、DeepSeek-R1に基づいて蒸留および処理された金銭的推論データセットを活用する。 これはDeepSeek-R1に近いパフォーマンスを示し、パラメータサイズは70億で、さまざまな金銭的推論タスクにまたがっている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.649686407321923
• License:
• Abstract: Reasoning large language models are rapidly evolving across various domains. However, their capabilities in handling complex financial tasks still require in-depth exploration. In this paper, we introduce Fin-R1, a reasoning large language model specifically designed for the financial sector. Fin-R1 is built using a two-stage architecture, leveraging a financial reasoning dataset distilled and processed based on DeepSeek-R1. Through supervised fine-tuning (SFT) and reinforcement learning (RL) training, it demonstrates performance close to DeepSeek-R1 with a parameter size of 7 billion across a range of financial reasoning tasks. It achieves the state-of-the-art (SOTA) in the FinQA and ConvFinQA tasks between those LLMs in our evaluation, surpassing larger models in other tasks as well. Fin-R1 showcases strong reasoning and decision-making capabilities, providing solutions to various problems encountered in the financial domain. Our code is available at https://github.com/SUFE-AIFLM-Lab/Fin-R1.
• Abstract（参考訳）: 大規模な言語モデルの推論は、さまざまな領域で急速に進化しています。 しかし、複雑な金融業務を扱う能力は、いまだに詳細な調査を必要としている。 本稿では金融セクターに特化して設計された大規模言語モデルであるFin-R1を紹介する。 Fin-R1は2段階アーキテクチャを使用して構築され、DeepSeek-R1に基づいて蒸留および処理された金銭的推論データセットを活用する。 教師付き微調整(SFT)と強化学習(RL)のトレーニングを通じて、さまざまな金銭的推論タスクにおいてパラメータサイズ70億のDeepSeek-R1に近いパフォーマンスを示す。 評価において、FinQAタスクとConvFinQAタスクのSOTA(State-of-the-art)を実現し、他のタスクのモデルも上回っている。 Fin-R1は強力な推論と意思決定能力を示し、金融分野で遭遇した様々な問題に対する解決策を提供する。 私たちのコードはhttps://github.com/SUFE-AIFLM-Lab/Fin-R1.comで公開されています。

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