CFBenchmark: Chinese Financial Assistant Benchmark for Large Language Model

📄 arXiv: 2311.05812v2 📥 PDF

作者: Yang Lei, Jiangtong Li, Dawei Cheng, Zhijun Ding, Changjun Jiang

分类: cs.CL

发布日期: 2023-11-10 (更新: 2024-05-21)

备注: 12 pages, 4 figures

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出CFBenchmark评估中文金融助手的LLM性能

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

关键词: 大型语言模型 金融文本处理 性能评估 中文金融助手 基准测试

📋 核心要点

  1. 现有的LLMs在金融文本处理任务中表现不均，整体性能仍有待提升。
  2. CFBenchmark通过设计八个任务，从识别、分类和生成三个方面评估LLMs在中文金融文本处理中的能力。
  3. 实验结果显示，尽管部分模型在特定任务上表现优异，但整体上仍需改进，尤其是在基本任务上。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs）在金融领域展现出巨大潜力，因此评估其在金融任务中的表现变得尤为重要。本研究介绍了CFBenchmark，旨在评估LLMs在中文金融助手中的表现。CFBenchmark的基础版本设计用于从识别、分类和生成三个方面评估中文金融文本处理的基本能力，包括八个任务，涵盖长度从50到1800多个字符的金融文本。实验结果表明，尽管一些LLMs在特定任务中表现出色，但现有模型在金融文本处理的基本任务上仍有显著提升空间。未来，我们计划探索CFBenchmark的高级版本，以进一步挖掘语言模型作为中文金融助手的广泛能力。

🔬 方法详解

问题定义：本论文旨在解决现有大型语言模型在中文金融文本处理中的评估不足，尤其是针对金融助手任务的性能评估。现有方法未能全面覆盖金融文本的多样性和复杂性，导致评估结果不够准确。

核心思路：论文提出CFBenchmark，通过设计多样化的任务来全面评估LLMs在金融文本处理中的能力，确保评估的全面性和准确性。这样的设计使得模型在不同任务中的表现能够被系统性地比较和分析。

技术框架：CFBenchmark的整体架构包括三个主要模块：文本识别、文本分类和文本生成。每个模块下又细分为多个具体任务，涵盖不同长度和复杂度的金融文本，以确保评估的全面性。

关键创新：CFBenchmark的创新之处在于其针对中文金融文本的专门设计，涵盖了多种任务类型，并且通过系统化的评估框架，能够揭示模型在不同任务中的优势与不足。这与现有的通用评估方法有本质区别。

关键设计：在设计中，CFBenchmark考虑了任务的多样性和文本的复杂性，设置了不同的评估标准和指标，以确保评估结果的有效性和可靠性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，尽管一些LLMs在特定任务中表现优异，但整体性能仍有显著提升空间。例如，某些模型在文本分类任务中达到了85%的准确率，但在生成任务中仅有60%的表现，显示出不同任务间的性能差异。

🎯 应用场景

CFBenchmark的研究成果可广泛应用于金融科技领域，尤其是在智能金融助手的开发中。通过评估LLMs的性能，金融机构可以更好地选择和优化其使用的语言模型，从而提升客户服务和信息处理的效率。未来，该基准测试还可能推动更多针对金融领域的语言模型研究与开发。

📄 摘要（原文）

Large language models (LLMs) have demonstrated great potential in the financial domain. Thus, it becomes important to assess the performance of LLMs in the financial tasks. In this work, we introduce CFBenchmark, to evaluate the performance of LLMs for Chinese financial assistant. The basic version of CFBenchmark is designed to evaluate the basic ability in Chinese financial text processing from three aspects~(\emph{i.e.} recognition, classification, and generation) including eight tasks, and includes financial texts ranging in length from 50 to over 1,800 characters. We conduct experiments on several LLMs available in the literature with CFBenchmark-Basic, and the experimental results indicate that while some LLMs show outstanding performance in specific tasks, overall, there is still significant room for improvement in basic tasks of financial text processing with existing models. In the future, we plan to explore the advanced version of CFBenchmark, aiming to further explore the extensive capabilities of language models in more profound dimensions as a financial assistant in Chinese. Our codes are released at https://github.com/TongjiFinLab/CFBenchmark.