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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
PDF17 days ago
FinBen: 大型语言模型的全面金融基准
通过引入 FinBen 综合开放式评估基准，本文对 15 个具有代表性的 LLMs 进行评估，揭示了它们在金融领域的优势和局限性，找出了需要有针对性增强的方面。
PDF4 months ago
金融领域大型语言模型的不足：幻觉的实证研究
现有的大型语言模型在金融任务中存在严重的幻觉问题，迫切需要研究努力来缓解这一问题。
PDF7 months ago
CFBenchmark: 大型语言模型的中文金融助手基准测试
通过 CFBenchmark 评估了大型语言模型在中文金融助手中的性能，发现现有模型在金融文本处理的基本任务中仍有显著改进空间。
PDF8 months ago
面向数据的金融大型语言模型
通过数据中心的方法，我们提出了一种能够更好地处理金融任务的金融 LLM（FLLM）模型，通过多任务提示优化来对数据进行预处理和预理解，并通过推断增强推理（AAR）自动生成训练数据，实验结果表明，我们的数据中心 FLLM 模型显著优于基于原始
PDF9 months ago