Data-Centric Financial Large Language Models

📄 arXiv: 2310.17784v2 📥 PDF

作者: Zhixuan Chu, Huaiyu Guo, Xinyuan Zhou, Yijia Wang, Fei Yu, Hong Chen, Wanqing Xu, Xin Lu, Qing Cui, Longfei Li, Jun Zhou, Sheng Li

分类: cs.CL, cs.AI, cs.LG

发布日期: 2023-10-07 (更新: 2023-11-14)

💡 一句话要点

提出数据中心化方法以提升金融领域大语言模型性能

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

关键词: 金融大语言模型 数据中心化 归纳增强推理 多任务学习 自然语言处理 金融分析 模型微调

📋 核心要点

  1. 现有的大语言模型在金融领域的应用中，面临推理能力不足和信息整合困难的问题。
  2. 本文提出了一种数据中心化的方法，通过预处理和预理解数据来提升LLMs在金融任务中的表现。
  3. 实验结果显示，采用归纳增强推理的FLLM在金融分析和解释任务上显著优于传统模型，达到了最先进的性能。

📝 摘要（中文）

大语言模型（LLMs）在自然语言任务中展现出潜力，但在金融等复杂领域的应用中面临挑战，尤其是在推理和信息整合方面。本文提出了一种数据中心化的方法，以帮助LLMs更好地处理金融任务。我们创建了一个金融大语言模型（FLLM），通过多任务提示微调实现数据预处理和预理解。为了解决标注数据稀缺的问题，我们采用了归纳增强推理（AAR）技术，自动生成训练数据。实验结果表明，采用AAR的数据中心化FLLM在金融分析和解释任务上显著超越了基线模型，达到了最先进的水平，并开源了新的金融分析基准。该方法为释放LLMs在复杂现实领域的潜力提供了有希望的路径。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决大语言模型在金融领域应用中的推理能力不足和信息整合困难的问题。现有方法往往直接处理原始文本，导致模型性能受限。

核心思路：论文提出了一种数据中心化的方法，强调在处理任务前对数据进行预处理和预理解，以提高模型的推理能力和信息整合能力。

技术框架：整体架构包括数据预处理、预理解和多任务提示微调三个主要模块。首先对金融数据进行预处理，然后通过提示微调提升模型的理解能力，最后进行任务训练。

关键创新：最重要的技术创新在于引入了归纳增强推理（AAR），通过修改FLLM自身输出的伪标签来自动生成训练数据，从而解决了标注数据稀缺的问题。

关键设计：在模型设计中，采用了多任务学习的策略，结合了特定的损失函数和网络结构，以优化模型在不同金融任务上的表现。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，采用归纳增强推理的FLLM在金融分析和解释任务上显著超越了基线模型，具体性能提升幅度达到XX%，实现了当前最先进的水平。这一成果为金融领域的自然语言处理提供了新的解决方案。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括金融分析、市场预测、风险评估等。通过提升大语言模型在金融领域的表现，可以为金融机构提供更精准的决策支持，降低人工成本，提高工作效率。未来，该方法有望推广至其他复杂领域，进一步释放LLMs的潜力。

📄 摘要（原文）

Large language models (LLMs) show promise for natural language tasks but struggle when applied directly to complex domains like finance. LLMs have difficulty reasoning about and integrating all relevant information. We propose a data-centric approach to enable LLMs to better handle financial tasks. Our key insight is that rather than overloading the LLM with everything at once, it is more effective to preprocess and pre-understand the data. We create a financial LLM (FLLM) using multitask prompt-based finetuning to achieve data pre-processing and pre-understanding. However, labeled data is scarce for each task. To overcome manual annotation costs, we employ abductive augmentation reasoning (AAR) to automatically generate training data by modifying the pseudo labels from FLLM's own outputs. Experiments show our data-centric FLLM with AAR substantially outperforms baseline financial LLMs designed for raw text, achieving state-of-the-art on financial analysis and interpretation tasks. We also open source a new benchmark for financial analysis and interpretation. Our methodology provides a promising path to unlock LLMs' potential for complex real-world domains.