Deficiency of Large Language Models in Finance: An Empirical Examination of Hallucination

📄 arXiv: 2311.15548v1 📥 PDF

作者: Haoqiang Kang, Xiao-Yang Liu

分类: cs.CL, cs.AI, cs.LG, q-fin.ST

发布日期: 2023-11-27

💡 一句话要点

实证研究大型语言模型在金融领域的幻觉问题

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

关键词: 大型语言模型 幻觉问题 金融应用 实证研究 少量学习 检索增强生成 模型评估

📋 核心要点

  1. 大型语言模型在金融领域的应用面临幻觉问题，导致其生成的信息不准确，影响决策。
  2. 本文提出了四种方法来缓解幻觉问题，包括少量学习和检索增强生成等，旨在提高LLMs的准确性。
  3. 实证结果表明，现成的LLMs在金融任务中表现出严重的幻觉行为，亟需改进以提升其可靠性。

📝 摘要（中文）

幻觉问题被认为是大型语言模型（LLMs）的基本缺陷，尤其在金融、教育和法律等领域应用时尤为明显。尽管人们对此日益关注，但缺乏实证研究。本文对LLMs在金融任务中的幻觉行为进行了实证考察。首先，研究了LLMs解释金融概念和术语的能力；其次，评估了其查询历史股价的能力；最后，针对幻觉问题，评估了包括少量学习、对比层解码（DoLa）、检索增强生成（RAG）方法和基于提示的工具学习方法在内的四种实用方法的有效性。研究发现，现成的LLMs在金融任务中存在严重的幻觉行为，因此迫切需要研究努力来减轻LLMs的幻觉问题。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决大型语言模型在金融领域应用中出现的幻觉问题。现有方法在准确性和可靠性上存在显著不足，导致生成的信息可能误导用户。

核心思路：论文的核心思路是通过实证研究评估LLMs在金融任务中的表现，并探索有效的缓解策略，以减少幻觉现象的发生。

技术框架：研究包括多个阶段：首先评估LLMs对金融概念的解释能力，其次测试其查询历史股价的能力，最后应用四种方法来减轻幻觉问题。

关键创新：本文的主要创新在于系统性地实证评估LLMs在金融领域的幻觉行为，并提出具体的改进方法，与现有研究相比，提供了更为深入的实证数据支持。

关键设计：在方法设计上，采用了少量学习、对比层解码、检索增强生成和基于提示的工具学习等技术，针对每种方法进行了详细的参数设置和实验设计，以确保结果的可靠性和有效性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，现成的LLMs在金融任务中存在严重的幻觉行为，尤其在解释金融术语和查询历史股价时表现不佳。通过应用少量学习和检索增强生成等方法，模型的准确性有显著提升，具体性能数据和提升幅度将在论文中详细列出。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括金融分析、投资决策支持和智能财务顾问等。通过提高大型语言模型在金融领域的准确性，能够更好地服务于金融从业者和普通投资者，提升决策质量，降低风险。

📄 摘要（原文）

The hallucination issue is recognized as a fundamental deficiency of large language models (LLMs), especially when applied to fields such as finance, education, and law. Despite the growing concerns, there has been a lack of empirical investigation. In this paper, we provide an empirical examination of LLMs' hallucination behaviors in financial tasks. First, we empirically investigate LLM model's ability of explaining financial concepts and terminologies. Second, we assess LLM models' capacity of querying historical stock prices. Third, to alleviate the hallucination issue, we evaluate the efficacy of four practical methods, including few-shot learning, Decoding by Contrasting Layers (DoLa), the Retrieval Augmentation Generation (RAG) method and the prompt-based tool learning method for a function to generate a query command. Finally, our major finding is that off-the-shelf LLMs experience serious hallucination behaviors in financial tasks. Therefore, there is an urgent need to call for research efforts in mitigating LLMs' hallucination.