Jan, 2024

用 LLM 彻底改革金融：应用和洞见概述

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TL;DR最近几年，大型语言模型（LLMs）如 ChatGPT 取得了显著的进展，并在各个领域得到了应用。这些模型建立在 Transformer 架构基础上，通过广泛的数据集训练，能够有效地理解和生成人类语言。在金融领域，LLMs 的部署正在迅速发展。它们被用于自动化财务报告生成、预测市场趋势、分析投资者情绪和提供个性化的财务建议。利用其自然语言处理能力，LLMs 可以从海量金融数据中提取关键见解，帮助机构做出明智的投资决策，提高运营效率和客户满意度。本研究全面介绍了 LLMs 在各种金融任务中的应用。此外，我们通过自然语言指令对多个金融任务进行了全面测试。我们的研究结果表明，GPT-4 在各种金融任务中能够有效地遵循指令。这项对 LLMs 在金融领域的调查和评估旨在加深金融从业者和 LLM 研究人员对 LLMs 在金融中的作用的理解，发现新的研究和应用前景，并强调如何利用这些技术来解决金融行业的实际挑战。
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发现论文，激发创造
  • 金融中的大型语言模型：综述

    近期大规模语言模型 (LLM) 的发展在金融领域开创了人工智能应用的新可能性。本文提供了一份实用的调查报告，关注 LLM 在金融任务中的两个关键方面：现有解决方案和采用指南。首先，我们回顾了目前在金融领域中采用 LLM 的方法，包括通过零样本或少样本学习利用预训练模型，对领域特定数据进行微调，以及从头开始训练自定义 LLM。我们总结了关键模型并评估了它们在金融自然语言处理任务上的性能改进。其次，我们提出了一个决策框架，以帮助金融业专业人员根据数据、计算和性能需求选择合适的 LLM 解决方案。该框架提供了从轻量级实验到大规模投资自定义 LLM 的路径。最后，我们讨论了在金融应用中利用 LLM 所面临的限制和挑战。总的来说，该调查旨在综述最新技术并为负责任地应用 LLM 推动金融人工智能提供路线图。

    Sep, 2023

  • 金融领域大型语言模型综述

    金融领域的大型语言模型（LLMs）较少研究，本文综述了金融 LLMs 的历史、技术、性能、机遇和挑战，包括训练方法、训练数据和性能评估等关键点。

    Feb, 2024

  • 关于金融、医疗和法律领域的大型语言模型的调查

    在精密型行业中，通过对大型语言模型的调查，本文详细探讨了这些模型的方法、应用、挑战和未来机遇，并强调了大型语言模型在医疗保健、金融和法律领域中提高诊断和治疗方法、创新金融分析和完善法律解释和遵从策略方面的重要作用。此外，我们还对这些领域中大型语言模型应用的伦理问题进行了批判性检查，并指出了现有的伦理关切和尊重监管规范的透明、公正和强大的人工智能系统的需求。通过对当前文献和实际应用的全面综述，我们展示了大型语言模型的变革性影响，并勾勒了跨学科合作、方法论进步和伦理警觉的必要性。通过这种视角，我们旨在引发对话，激励未来致力于最大化大型语言模型的利益并降低其在这些精密型行业中的风险的研究。为了促进对这一主题中大型语言模型的未来研究，我们还提供了一个阅读列表，跟踪该主题下的最新进展，链接如下：https://github.com/czyssrs/LLM_X_papers。

    May, 2024

  • ChatGPT 备选方案：大型语言模型调查

    通过对多个 LLM 模型的研究，本文不仅提供了全面的概述，还明确了现有挑战，并指出了未来的研究方向。该综述提供了关于生成型人工智能的当前状态的全面观点，为进一步的探索、增强和创新提供了启示。

    Mar, 2024

  • 金融监管解释的大型语言模型

    该研究探讨了大型语言模型作为解读复杂金融法规的分析工具的创新应用。其主要目标是设计有效的提示，指导语言模型将冗长而复杂的监管文本，如巴塞尔 III 资本要求规定，压缩为简明的数学框架，然后转化为可执行的代码。这种新颖方法旨在简化全球银行机构在财务报告和风险管理系统中实施监管要求的过程。通过案例研究评估了各种语言模型的性能，结果表明 GPT-4 在处理和收集必要信息以及执行数学计算方面优于其他模型。案例研究使用了包括固定收益、股票、货币对和大宗商品在内的资产持有进行数值模拟，以展示语言模型如何有效实施巴塞尔 III 资本充足性要求。

    May, 2024

  • 应用 LLMs：ChatGPT 和其他模型的调查

    本文提供一个关于使用大型语言模型（LLMs）处理自然语言处理（NLP）下游任务的全面指南，讨论了模型、数据和下游任务等方面的关键问题。同时提供了大量使用案例和非使用案例，以便于实现这些模型在各种 NLP 任务中的成功应用。

    Apr, 2023

  • 从文本到转型：大型语言模型多功能性的全面评述

    这项开创性的研究探讨了大型语言模型（LLMs）如生成式预训练变换器（GPT）和双向编码器表示来自变换器（BERT）在技术、金融、医疗保健、教育等各个领域的广泛应用。尽管它们在自然语言处理（NLP）方面已经展现出卓越的能力，但这些 LLMs 在健身、整体福祉、城市规划、气候建模以及灾害管理等领域尚未得到系统性的研究，本综述除了提供对 LLMs 在不同领域的广泛应用进行全面分析外，还揭示了 LLMs 潜力尚未被利用的研究空白和领域。这项研究发现了 LLMs 在健身福祉、城市规划、气候建模和灾害响应等领域留下印记的创新方式，可以激发未来在这些领域的研究和应用。

    Feb, 2024

  • LLM 能成为优秀的财务顾问吗？：个人决策优化结果的初步研究

    本文通过 13 个问题，调查了基于大型语言模型（LLM）的聊天机器人在个人金融领域的表现，并发现虽然聊天机器人的输出流畅，但在提供准确可靠的金融信息方面仍存在关键性空缺。

    Jul, 2023

  • 理解 LLMs: 从训练到推理的综合概述

    ChatGPT 的引入使得大型语言模型（LLM）被广泛应用于解决后续任务，而在此背景下，低成本的 LLM 培训和部署代表着未来的发展趋势。本文回顾了与这一新兴趋势相一致的大型语言模型培训技术和推理部署技术的演变。在培训方面，讨论了数据预处理、培训架构、预训练任务、并行培训以及与模型微调相关的内容。在推理方面，本文涵盖了模型压缩、并行计算、内存调度和结构优化等主题。它还探讨了 LLM 的利用并提供了对其未来发展的见解。

    Jan, 2024

  • ChatGPT 是否是金融专家？对语言模型在金融自然语言处理的评估

    使用 FinLMEval 框架评估了大型语言模型在金融领域中的能力，并发现虽然一些只有解码器的 LLM 在大多数金融任务中表现出色，尤其是通过零 - shot 提示，但它们在处理专有数据集时通常落后于经过精调的专家模型。该研究为在金融领域构建更高级别的 LLMs 提供了基础评估。

    Oct, 2023