May, 2024

金融监管解释的大型语言模型

PDF
TL;DR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。
large language modelsfinancial regulationsbasel iii capital requirement regulationsregulatory mandatesllms
发现论文，激发创造
  • 用 LLM 彻底改革金融：应用和洞见概述

    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。

    Jan, 2024

  • 利用大型语言模型增强法律合规性和监管分析

    研究探索了利用大型语言模型（LLMs）自动提取食品安全领域与要求相关的法律内容并检查法规工件的合规性。研究结果表明，LLMs 在提高法规合规性和监管分析效率方面具有显著的潜力，尤其通过减少手动工作量，提高准确性，并在合理的时间和财务限制下实现。

    Apr, 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

  • 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

  • 金融应用中大型语言模型的调查：进展、前景与挑战

    使用大型语言模型（LLMs）在金融领域中的机器学习应用的最新进展，探讨了 LLMs 在各种金融任务上的应用，重点在于它们改变传统做法和推动创新的潜力，提供了进展和优势的讨论，包括上下文理解、迁移学习的灵活性和复杂情感检测等高级技术，以及将现有文献分类为主要应用领域，包括语言任务、情感分析、金融时间序列、金融推理、基于代理的建模和其他应用，详细介绍了每个应用领域的具体方法论，如文本分析、基于知识的分析、预测、数据增强、规划、决策支持和模拟。此外，还提供了与主流应用相关的数据集、模型资源和有用代码等资源，作为研究人员和实践者的参考。最后，概述了未来研究中的挑战和机遇，特别强调了该领域的几个独特方面。希望我们的工作能促进 LLMs 在金融领域的采用和进一步发展。

    Jun, 2024

  • BloombergGPT: 金融领域的大型语言模型

    本文介绍了 BloombergGPT， 这是一个在大量金融数据上训练得到的具有 500 亿参数的语言模型。通过使用混合数据集进行训练，我们得到的模型不仅在金融任务上表现出色，还在普遍的 LLM 基准测试上得到了不错的表现，同时也解释了模型构建、训练过程和评估方法。

    Mar, 2023

  • 大型语言模型作为金融数据注释工具的效果与效率研究

    研究通过比较三种大型语言模型与专家标注者和众包工人标注的金融文档，发现大型语言模型可作为提取金融文档中关系的高效数据标注工具，并引入了一个可靠性指标用于识别需要专家关注的输出，提供了在特定领域设置中自动化注释的收集和使用的建议。

    Mar, 2024

  • 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

  • 加密货币证券案件中的大型语言模型：ChatGPT 能否替代律师？

    大型语言模型可以提高对法律系统的访问，但是目前很少有关于它们在进行法律任务方面有效性的实证研究。本研究以涉及加密货币的证券案件为背景，研究了语言模型的法律推理和起草能力。我们使用真实案例的情节喂给 GPT-3.5，并评估其确定正确违规行为的能力。研究发现，GPT-3.5 的法律推理能力较弱，但在法律起草方面表现更好。虽然目前无法取代律师，但这些模型的起草能力可以通过降低法律服务成本，为更多人提供司法公正的机会。本研究是第一个系统研究大型语言模型在诉讼、证券法和加密货币相关不当行为中的法律起草和推理能力的研究。

    Aug, 2023

  • 从文本到结构：利用大型语言模型支持法律专家系统的发展

    利用大型语言模型自动提取立法文件的结构化表示，为发展透明且可解释的基于符号方法的系统提供了一条有前景的途径。

    Nov, 2023