UCFE: A User-Centric Financial Expertise Benchmark for Large Language Models

📄 arXiv: 2410.14059v3 📥 PDF

作者: Yuzhe Yang, Yifei Zhang, Yan Hu, Yilin Guo, Ruoli Gan, Yueru He, Mingcong Lei, Xiao Zhang, Haining Wang, Qianqian Xie, Jimin Huang, Honghai Yu, Benyou Wang

分类: q-fin.CP, cs.CE, cs.CL

发布日期: 2024-10-17 (更新: 2025-02-07)

💡 一句话要点

提出UCFE：一个用户中心的金融专业知识基准，用于评估大型语言模型

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

关键词: 大型语言模型 金融领域 用户中心 评估基准 用户研究

📋 核心要点

  1. 现有LLM在金融领域的应用缺乏针对用户意图和动态交互的有效评估基准。
  2. UCFE通过结合用户反馈和专家评估，构建了一个更贴近实际金融场景的评估框架。
  3. 实验结果表明，UCFE基准与人类偏好高度一致，为LLM在金融领域的应用提供了可靠的评估依据。

📝 摘要（中文）

本文介绍了一种创新的框架UCFE：用户中心的金融专业知识基准，旨在评估大型语言模型（LLM）处理复杂现实金融任务的能力。UCFE基准采用混合方法，结合人类专家评估和动态的、特定于任务的交互，以模拟不断变化的金融场景的复杂性。首先，我们进行了一项涉及804名参与者的用户研究，收集他们对金融任务的反馈。其次，基于这些反馈，我们创建了包含广泛用户意图和交互的数据集。该数据集作为使用LLM-as-Judge方法对11个LLM服务进行基准测试的基础。我们的结果表明，基准分数与人类偏好之间存在显著的一致性，皮尔逊相关系数为0.78，证实了UCFE数据集和我们的评估方法的有效性。UCFE基准不仅揭示了LLM在金融领域的潜力，而且为评估其性能和用户满意度提供了一个强大的框架。

🔬 方法详解

问题定义：现有的大型语言模型在金融领域的应用评估，往往缺乏对用户真实意图的深入理解，以及对动态金融场景中复杂交互的模拟。传统的评估方法难以捕捉用户在实际金融任务中的真实体验和满意度，导致评估结果与实际应用效果存在偏差。因此，需要一个更贴近用户、更具动态性的评估基准。

核心思路：UCFE的核心思路是构建一个用户中心的金融专业知识评估基准，通过模拟真实用户的金融任务交互，并结合专家评估，全面评估LLM在金融领域的性能。该方法强调用户意图的理解和动态交互的模拟，力求更真实地反映LLM在实际应用中的表现。

技术框架：UCFE的整体框架包括以下几个主要阶段：1) 用户研究：通过用户调研收集用户在金融任务中的反馈和意图。2) 数据集构建：基于用户反馈构建包含多种用户意图和交互的数据集。3) LLM评估：使用LLM-as-Judge方法，利用构建的数据集对多个LLM服务进行基准测试。4) 结果分析：分析基准测试结果，评估LLM的性能和用户满意度。

关键创新：UCFE的关键创新在于其用户中心的设计理念和混合评估方法。传统的评估方法往往侧重于模型的客观性能指标，而忽略了用户的实际体验和满意度。UCFE通过用户研究和动态交互模拟，将用户因素纳入评估体系，从而更全面地评估LLM在金融领域的应用价值。此外，结合人类专家评估，保证了评估的专业性和准确性。

关键设计：UCFE的关键设计包括：1) 用户研究的设计，确保收集到足够多样化的用户反馈和意图。2) 数据集的构建，需要涵盖各种金融任务和用户交互场景。3) LLM-as-Judge方法的应用，需要选择合适的评估指标和评估策略。4) 人类专家评估的设计，需要制定明确的评估标准和流程。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

UCFE基准测试结果显示，基准分数与人类偏好之间存在显著的一致性，皮尔逊相关系数达到0.78，验证了UCFE数据集和评估方法的有效性。该结果表明，UCFE能够准确反映LLM在金融领域的实际应用效果，为LLM的评估和优化提供了可靠的依据。

🎯 应用场景

UCFE基准可应用于金融领域大型语言模型的评估与优化，帮助开发者提升LLM在金融任务中的性能和用户体验。该基准还可用于金融机构选择合适的LLM服务，以及为用户提供更智能、更个性化的金融服务。未来，UCFE有望成为金融领域LLM应用的重要参考标准。

📄 摘要（原文）

This paper introduces the UCFE: User-Centric Financial Expertise benchmark, an innovative framework designed to evaluate the ability of large language models (LLMs) to handle complex real-world financial tasks. UCFE benchmark adopts a hybrid approach that combines human expert evaluations with dynamic, task-specific interactions to simulate the complexities of evolving financial scenarios. Firstly, we conducted a user study involving 804 participants, collecting their feedback on financial tasks. Secondly, based on this feedback, we created our dataset that encompasses a wide range of user intents and interactions. This dataset serves as the foundation for benchmarking 11 LLMs services using the LLM-as-Judge methodology. Our results show a significant alignment between benchmark scores and human preferences, with a Pearson correlation coefficient of 0.78, confirming the effectiveness of the UCFE dataset and our evaluation approach. UCFE benchmark not only reveals the potential of LLMs in the financial domain but also provides a robust framework for assessing their performance and user satisfaction.