論文の概要: Beyond the Black Box: Interpretability of LLMs in Finance

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.24650v1
• Date: Wed, 14 May 2025 15:24:21 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-08 12:40:08.591606
• Title: Beyond the Black Box: Interpretability of LLMs in Finance
• Title（参考訳）: ブラックボックスを超えて:金融におけるLCMの解釈可能性
• Authors: Hariom Tatsat, Ariye Shater,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、金融サービスにおける様々なタスクにまたがる優れた機能を示す。 その内在的な複雑さと透明性の欠如は、特に高度に規制された金融セクターにおいて、重大な課題を引き起こしている。 本稿では, LLMの内部動作を機械的解釈可能性によって理解し, 活用する金融分野における最初の応用について述べる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Large Language Models (LLMs) exhibit remarkable capabilities across a spectrum of tasks in financial services, including report generation, chatbots, sentiment analysis, regulatory compliance, investment advisory, financial knowledge retrieval, and summarization. However, their intrinsic complexity and lack of transparency pose significant challenges, especially in the highly regulated financial sector, where interpretability, fairness, and accountability are critical. As far as we are aware, this paper presents the first application in the finance domain of understanding and utilizing the inner workings of LLMs through mechanistic interpretability, addressing the pressing need for transparency and control in AI systems. Mechanistic interpretability is the most intuitive and transparent way to understand LLM behavior by reverse-engineering their internal workings. By dissecting the activations and circuits within these models, it provides insights into how specific features or components influence predictions - making it possible not only to observe but also to modify model behavior. In this paper, we explore the theoretical aspects of mechanistic interpretability and demonstrate its practical relevance through a range of financial use cases and experiments, including applications in trading strategies, sentiment analysis, bias, and hallucination detection. While not yet widely adopted, mechanistic interpretability is expected to become increasingly vital as adoption of LLMs increases. Advanced interpretability tools can ensure AI systems remain ethical, transparent, and aligned with evolving financial regulations. In this paper, we have put special emphasis on how these techniques can help unlock interpretability requirements for regulatory and compliance purposes - addressing both current needs and anticipating future expectations from financial regulators globally.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、レポート生成、チャットボット、感情分析、規制コンプライアンス、投資アドバイザリー、金融知識検索、要約など、金融サービスにおけるタスクの範囲で顕著な機能を示す。 しかし、その内在的な複雑さと透明性の欠如は、特に解釈可能性、公正性、説明責任が重要である高度に規制された金融セクターにおいて、重大な課題を引き起こしている。 本稿では,機械的解釈可能性を通じてLLMの内部動作を理解し,活用する金融分野における最初の応用について述べる。 機械的解釈可能性(Mechanistic Interpretability)は、内部の動作をリバースエンジニアリングすることでLCMの動作を理解する最も直感的で透明な方法である。 これらのモデル内のアクティベーションと回路を分離することで、特定の機能やコンポーネントが予測にどのように影響するかに関する洞察を提供する。 本稿では, 機械的解釈可能性の理論的側面を考察し, 取引戦略, 感情分析, バイアス, 幻覚検出など, さまざまな金融利用事例や実験を通じて, その実践的妥当性を実証する。 広くは採用されていないが, LLMの採用が進むにつれて, 機械的解釈可能性の重要性が増すことが期待されている。 高度な解釈可能性ツールは、AIシステムが倫理的かつ透明で、進化する金融規制に適合し続けることを保証する。 本稿では、規制とコンプライアンスの両ニーズに対処し、世界的な金融規制当局の今後の期待を期待しながら、これらの技術が規制とコンプライアンスの目的の解釈可能性要件を解き放つのにどう役立つかを、特に強調する。

関連論文リスト

• An Overview of Large Language Models for Statisticians [109.38601458831545]
  大規模言語モデル(LLM)は人工知能(AI)の変換ツールとして登場した。 本稿では, 統計学者がLLMの開発に重要な貢献できる可能性について考察する。 我々は不確実性定量化、解釈可能性、公正性、プライバシー、透かし、モデル適応といった問題に焦点を当てる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-25T03:40:36Z)
• A Survey on Large Language Models for Critical Societal Domains: Finance, Healthcare, and Law [65.87885628115946]
  大規模言語モデル(LLM)は、金融、医療、法律の展望に革命をもたらしている。 我々は、医療における診断・治療方法論の強化、財務分析の革新、法的解釈・コンプライアンス戦略の精査におけるLCMの役割を強調した。 これらの分野におけるLLMアプリケーションの倫理を批判的に検討し、既存の倫理的懸念と透明で公平で堅牢なAIシステムの必要性を指摘した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-02T22:43:02Z)
• FinLlama: Financial Sentiment Classification for Algorithmic Trading Applications [2.2661367844871854]
  大規模言語モデル(LLM)はこの文脈で使用することができるが、財務に特化せず、重要な計算資源を必要とする傾向がある。 我々はLlama 2 7Bの基礎モデルに基づく新しいアプローチを導入し,その生成特性と包括的言語操作の利点を享受する。 これは、Llama2 7Bモデルを教師付き財務感情分析データの一部に微調整することで達成される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-18T22:11:00Z)
• Are LLMs Rational Investors? A Study on Detecting and Reducing the Financial Bias in LLMs [44.53203911878139]
  大規模言語モデル(LLM)は、複雑な市場データとトレンドを解釈する金融分析において、ますます採用されている。 Financial Bias Indicators (FBI)は、Bias Unveiler、Bias Detective、Bias Tracker、Bias Antidoteといったコンポーネントを備えたフレームワークである。 我々は、23のLLMを評価し、財務因果知識に基づく非バイアス化手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-20T04:26:08Z)
• FinBen: A Holistic Financial Benchmark for Large Language Models [75.09474986283394]
  FinBenは、24の財務タスクにまたがる36のデータセットを含む、最初の大規模なオープンソース評価ベンチマークである。 FinBenは、幅広いタスクとデータセット、ストックトレーディングの最初の評価、新しいエージェントと検索可能な生成(RAG)の評価、およびテキスト要約、質問応答、株式トレーディングのための3つの新しいオープンソース評価データセットを提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-20T02:16:16Z)
• Revolutionizing Finance with LLMs: An Overview of Applications and Insights [45.660896719456886]
  ChatGPTのような大規模言語モデル(LLM)はかなり進歩しており、様々な分野に適用されている。 これらのモデルは、財務報告の自動生成、市場のトレンド予測、投資家の感情分析、パーソナライズされた財務アドバイスの提供に利用されています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-22T01:06:17Z)
• Instruct-FinGPT: Financial Sentiment Analysis by Instruction Tuning of General-Purpose Large Language Models [18.212210748797332]
  本稿では,これらの問題に対処する簡易かつ効果的な命令チューニング手法を提案する。 実験では, 最先端の教師付き感情分析モデルより優れていた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-22T03:56:38Z)
• Can ChatGPT Forecast Stock Price Movements? Return Predictability and Large Language Models [51.3422222472898]
  ニュース見出しを用いて,ChatGPTのような大規模言語モデル(LLM)の株価変動を予測する能力について述べる。 我々は,情報容量制約,過小反応,制限対アビタージュ,LLMを組み込んだ理論モデルを構築した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-15T19:22:37Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。