来自国内多所大学的研究人员推出一款全新金融领域评估基准方法FinBen，它专为评估大语言模型（LLMs）在金融领域的能力而设计。FinBen包含了35个数据集，覆盖了23个金融任务，这些任务根据Cattell-Horn-Carroll（CHC）理论分为三个难度层次，以评估LLMs在归纳推理、联想记忆、定量推理、晶体智力等方面的能力。
论文地址：https://arxiv.org/abs/2402.12659
主要功能：
- 提供一个全面的评估框架，用于测试LLMs在金融领域的多种能力。
- 通过不同的任务和数据集，揭示LLMs在金融分析和决策中的强项和局限性。
主要特点：
- 广泛的任务覆盖：FinBen不仅包括传统的自然语言处理（NLP）任务，还涵盖了金融特定的挑战，如数值标注、股票预测、信用评分等。
- 实际应用导向：基准测试聚焦于现实世界的场景，如股票市场分析和交易，突出LLMs在实际应用中的潜力。
- 金融领域特性：基准测试包含了需要特定金融知识、术语和概念的任务，展示了LLMs在金融领域的专业能力。
- 考虑人类认知水平：评估LLMs在金融背景下的决策制定、问题解决和抽象推理能力。
工作原理：
- FinBen根据CHC理论将任务分为三个层次：基础任务（如量化、提取和数值理解）、高级认知参与（如生成和预测）以及一般智力（如股票交易）。
- 使用多种数据形式和文本类型，如新闻、推文、财报、表格和时间序列数据，以全面评估LLMs对金融内容的理解和生成能力。
- 设计了不同难度级别的任务，从基础的新闻标题分类到复杂的股票走势预测，甚至包括对人类来说具有挑战性的一般智力任务。
具体应用场景：
- 在金融分析领域，FinBen可以帮助研究人员和开发者了解LLMs在处理金融数据和生成金融报告时的表现。
- 在股票交易和投资决策中，FinBen可以评估LLMs在模拟交易策略和市场预测方面的能力。
- 对于金融教育和培训，FinBen可以作为一个工具，帮助学生和专业人士提高他们在金融领域的技能和知识。
总的来说，FinBen旨在通过系统地评估LLMs在金融领域的性能，推动金融AI的发展，并为未来的研究提供持续的任务和模型更新。
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