論文の概要: Agentar-Fin-R1: Enhancing Financial Intelligence through Domain Expertise, Training Efficiency, and Advanced Reasoning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.16802v2
- Date: Wed, 23 Jul 2025 17:47:01 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-07-24 14:06:49.777961
- Title: Agentar-Fin-R1: Enhancing Financial Intelligence through Domain Expertise, Training Efficiency, and Advanced Reasoning
- Title（参考訳）: エージェントフィンR1:ドメインエキスパートによる金融インテリジェンス強化、訓練効率、高度な推論
- Authors: Yanjun Zheng, Xiyang Du, Longfei Liao, Xiaoke Zhao, Zhaowen Zhou, Bo Zhang, Jiawei Liu, Xiang Qi, Zhe Li, Zhiqiang Zhang, Wei Wang, Peng Zhang,
- Abstract要約: 本稿では,Agensar-Fin-R1シリーズを紹介する。
我々の最適化手法は、高品質で体系的な金融タスクラベルシステムを統合する。
われわれのモデルは、主要な金融指標を総合的に評価している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.855132856747447
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Large Language Models (LLMs) exhibit considerable promise in financial applications; however, prevailing models frequently demonstrate limitations when confronted with scenarios that necessitate sophisticated reasoning capabilities, stringent trustworthiness criteria, and efficient adaptation to domain-specific requirements. We introduce the Agentar-Fin-R1 series of financial large language models (8B and 32B parameters), specifically engineered based on the Qwen3 foundation model to enhance reasoning capabilities, reliability, and domain specialization for financial applications. Our optimization approach integrates a high-quality, systematic financial task label system with a comprehensive multi-layered trustworthiness assurance framework. This framework encompasses high-quality trustworthy knowledge engineering, multi-agent trustworthy data synthesis, and rigorous data validation governance. Through label-guided automated difficulty-aware optimization, tow-stage training pipeline, and dynamic attribution systems, we achieve substantial improvements in training efficiency. Our models undergo comprehensive evaluation on mainstream financial benchmarks including Fineva, FinEval, and FinanceIQ, as well as general reasoning datasets such as MATH-500 and GPQA-diamond. To thoroughly assess real-world deployment capabilities, we innovatively propose the Finova evaluation benchmark, which focuses on agent-level financial reasoning and compliance verification. Experimental results demonstrate that Agentar-Fin-R1 not only achieves state-of-the-art performance on financial tasks but also exhibits exceptional general reasoning capabilities, validating its effectiveness as a trustworthy solution for high-stakes financial applications. The Finova bench is available at https://github.com/antgroup/Finova.
- Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、金融アプリケーションにおいてかなりの可能性を秘めているが、一般的なモデルは、洗練された推論能力、厳格な信頼性基準、ドメイン固有の要求への効率的な適応を必要とするシナリオに直面する場合、しばしば制限を示す。
本稿では,金融大規模言語モデル (8Bおよび32Bパラメータ) のエージェントFin-R1シリーズについて紹介する。
最適化手法は、高品質で体系的な金融タスクラベルシステムと総合的な多層信頼性保証フレームワークを統合している。
このフレームワークは、高品質な信頼性のある知識エンジニアリング、マルチエージェントな信頼性のあるデータ合成、厳格なデータ検証ガバナンスを含む。
ラベル誘導型自動難易度最適化、牽引段訓練パイプライン、動的帰属システムを通じて、トレーニング効率を大幅に改善する。
本モデルではFineva, FinEval, FinanceIQなどの主要な財務指標とMATH-500, GPQA-diamondなどの一般的な推論データセットを総合的に評価する。
実世界の展開能力を徹底的に評価するために,エージェントレベルの財務推論とコンプライアンス検証に焦点を当てたFinova評価ベンチマークを革新的に提案する。
実験結果から,Agensar-Fin-R1は,財務業務における最先端の実績を達成できるだけでなく,極めて一般的な推論能力も発揮し,高い財務業務に有効なソリューションとしての有効性を検証した。
Finovaのベンチはhttps://github.com/antgroup/Finovaで公開されている。
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