The LLM Pro Finance Suite: Multilingual Large Language Models for Financial Applications

📄 arXiv: 2511.08621v1 📥 PDF

作者: Gaëtan Caillaut, Raheel Qader, Jingshu Liu, Mariam Nakhlé, Arezki Sadoune, Massinissa Ahmim, Jean-Gabriel Barthelemy

分类: q-fin.ST, cs.AI, q-fin.CP

发布日期: 2025-11-07

🔗 代码/项目: HUGGINGFACE

💡 一句话要点

提出LLM Pro Finance Suite，一套面向金融应用的多语言大语言模型。

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 金融NLP 大语言模型 指令调优 多语言模型 金融科技

📋 核心要点

  1. 通用LLM在金融领域的专业任务中表现不足，无法满足金融行业日益增长的NLP需求。
  2. LLM Pro Finance Suite通过在高质量金融语料库上微调通用LLM，增强其金融领域的专业能力。
  3. 实验表明，该套件在金融任务和翻译方面优于现有基线，同时保持了良好的通用能力。

📝 摘要（中文）

金融行业对高级自然语言处理（NLP）能力的需求日益增长，这突显了通用大语言模型（LLM）在处理特定领域金融任务方面的局限性。为了解决这一差距，我们推出了LLM Pro Finance Suite，这是一套专门为金融应用设计的五个指令调优LLM（参数范围从8B到70B）。我们的方法侧重于增强通用指令调优模型，利用它们在指令遵循、推理和毒性控制方面的现有优势，同时在精选的高质量金融语料库上进行微调，该语料库包含超过50%的英语、法语和德语金融相关数据。我们在一个全面的金融基准测试套件上评估了LLM Pro Finance Suite，证明了在面向金融的任务和金融翻译方面，相对于最先进的基线，性能得到了持续改进。值得注意的是，我们的模型保持了其基础模型强大的通用领域能力，确保了在非专业任务中的可靠性能。这种双重能力，即增强的金融专业知识而不影响通用能力，使得LLM Pro Finance Suite成为现有金融工作流程中LLM的理想替代品，在保持整体通用性的同时，提供了改进的领域特定性能。我们公开发布了两个8B参数模型，以促进金融NLP应用领域的未来研究和开发。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决通用大语言模型（LLM）在金融领域特定任务中表现不足的问题。现有方法，即直接使用通用LLM，无法充分理解和处理金融领域的专业知识，导致在金融文本分析、金融翻译等任务中性能受限。

核心思路：论文的核心思路是利用指令调优（instruction-tuning）技术，在通用LLM的基础上，使用高质量的金融领域语料库进行微调，从而赋予模型金融领域的专业知识和能力。同时，保持通用LLM原有的指令遵循、推理和毒性控制等能力，避免在提升金融领域性能的同时牺牲通用性。

技术框架：LLM Pro Finance Suite包含五个指令调优的LLM，参数规模从8B到70B不等。整体流程是：首先选择一个预训练的通用LLM作为基础模型；然后，收集并清洗包含英语、法语和德语的高质量金融领域语料库；最后，使用该语料库对基础模型进行指令调优，得到最终的金融领域专用LLM。

关键创新：该论文的关键创新在于：1) 针对金融领域，构建了一套完整的、多语言的指令调优LLM；2) 在微调过程中，注重保持通用LLM的通用能力，避免“灾难性遗忘”；3) 公开了部分模型，促进了金融NLP领域的研究和发展。与现有方法相比，该方法能够更有效地利用通用LLM的优势，并将其迁移到金融领域。

关键设计：论文中没有详细说明具体的参数设置、损失函数和网络结构等技术细节。但可以推测，微调过程中可能使用了标准的交叉熵损失函数，并对学习率、batch size等超参数进行了调整。此外，为了避免灾难性遗忘，可能采用了诸如L2正则化、dropout等技术。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

LLM Pro Finance Suite在金融基准测试套件上表现出显著的性能提升，优于现有的state-of-the-art基线模型。该套件不仅在金融领域的特定任务上表现出色，同时还保持了其基础模型的通用能力，确保了在非专业任务中的可靠性能。具体性能数据和提升幅度在论文中未详细给出，但强调了其一致性和显著性。

🎯 应用场景

LLM Pro Finance Suite可广泛应用于金融领域的各种NLP任务，例如金融文本分析、风险评估、投资建议生成、金融翻译、客户服务等。该研究的实际价值在于提高了金融领域NLP任务的准确性和效率，有助于金融机构更好地理解和利用金融数据，从而做出更明智的决策。未来，该研究有望推动金融科技的发展，并为金融行业带来更智能化的解决方案。

📄 摘要（原文）

The financial industry's growing demand for advanced natural language processing (NLP) capabilities has highlighted the limitations of generalist large language models (LLMs) in handling domain-specific financial tasks. To address this gap, we introduce the LLM Pro Finance Suite, a collection of five instruction-tuned LLMs (ranging from 8B to 70B parameters) specifically designed for financial applications. Our approach focuses on enhancing generalist instruction-tuned models, leveraging their existing strengths in instruction following, reasoning, and toxicity control, while fine-tuning them on a curated, high-quality financial corpus comprising over 50% finance-related data in English, French, and German. We evaluate the LLM Pro Finance Suite on a comprehensive financial benchmark suite, demonstrating consistent improvement over state-of-the-art baselines in finance-oriented tasks and financial translation. Notably, our models maintain the strong general-domain capabilities of their base models, ensuring reliable performance across non-specialized tasks. This dual proficiency, enhanced financial expertise without compromise on general abilities, makes the LLM Pro Finance Suite an ideal drop-in replacement for existing LLMs in financial workflows, offering improved domain-specific performance while preserving overall versatility. We publicly release two 8B-parameters models to foster future research and development in financial NLP applications: https://huggingface.co/collections/DragonLLM/llm-open-finance.