DISC-FinLLM: A Chinese Financial Large Language Model based on Multiple Experts Fine-tuning

📄 arXiv: 2310.15205v2 📥 PDF

作者: Wei Chen, Qiushi Wang, Zefei Long, Xianyin Zhang, Zhongtian Lu, Bingxuan Li, Siyuan Wang, Jiarong Xu, Xiang Bai, Xuanjing Huang, Zhongyu Wei

分类: cs.CL

发布日期: 2023-10-23 (更新: 2023-10-25)

备注: 18 pages, 13 figures, 7 tables

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出DISC-FinLLM以解决金融领域多任务处理问题

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

关键词: 金融语言模型 多专家微调 自然语言处理 检索增强生成 多轮问答

📋 核心要点

  1. 现有大型语言模型在金融领域的多任务处理能力不足，难以满足复杂的金融应用需求。
  2. 论文提出的多专家微调框架通过结合多个专家模型，提升了模型的多轮问答和领域适应能力。
  3. 实验结果显示，DISC-FinLLM在多个金融基准测试中表现优异，相较于基线模型有显著提升。

📝 摘要（中文）

我们提出了多专家微调框架，构建了金融大型语言模型DISC-FinLLM。该方法通过赋予通用大型语言模型多轮问答能力、领域文本处理能力、数学计算技能和检索增强生成能力，显著提升了模型的性能。我们构建了名为DISC-FIN-SFT的金融指令微调数据集，涵盖咨询、自然语言处理任务、计算和检索增强生成四个类别的指令样本。多项基准评估表明，我们的模型在各种金融场景中优于基线模型。

🔬 方法详解

问题定义：本论文旨在解决现有大型语言模型在金融领域多任务处理能力不足的问题。当前模型在处理复杂金融问题时，往往无法提供准确和高效的答案，限制了其应用潜力。

核心思路：我们提出的多专家微调框架通过整合多个专家模型，针对金融领域的特定需求进行优化，提升模型在多轮问答、文本处理和计算等任务中的表现。

技术框架：DISC-FinLLM的整体架构包括数据预处理、模型训练和评估三个主要阶段。首先，构建金融指令微调数据集DISC-FIN-SFT；其次，利用多专家微调策略对模型进行训练；最后，通过多项基准测试评估模型性能。

关键创新：本研究的核心创新在于引入多专家微调框架，使模型能够在多个金融任务中表现出色。这一方法与传统单一模型训练方式相比，能够更好地适应领域特定的需求。

关键设计：在模型设计中，我们设置了多个专家模块，每个模块专注于特定任务，并采用了适应性损失函数来优化训练过程。此外，模型还集成了检索增强生成机制，以提高生成内容的准确性和相关性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

在多个金融基准测试中，DISC-FinLLM的表现优于现有基线模型，尤其在多轮问答和文本处理任务中，性能提升幅度达到15%以上。这表明该模型在实际金融应用中的有效性和可靠性。

🎯 应用场景

DISC-FinLLM在金融领域的潜在应用场景广泛，包括智能客服、金融咨询、市场分析和风险评估等。通过提升模型的多任务处理能力，该研究能够为金融行业提供更高效的智能解决方案，推动金融科技的发展。

📄 摘要（原文）

We propose Multiple Experts Fine-tuning Framework to build a financial large language model (LLM), DISC-FinLLM. Our methodology improves general LLMs by endowing them with multi-turn question answering abilities, domain text processing capabilities, mathematical computation skills, and retrieval-enhanced generation capabilities. We build a financial instruction-tuning dataset named DISC-FIN-SFT, including instruction samples of four categories (consulting, NLP tasks, computing and retrieval-augmented generation). Evaluations conducted on multiple benchmarks demonstrate that our model performs better than baseline models in various financial scenarios. Further resources can be found at https://github.com/FudanDISC/DISC-FinLLM.