Construction of a Japanese Financial Benchmark for Large Language Models

📄 arXiv: 2403.15062v1 📥 PDF

作者: Masanori Hirano

分类: q-fin.CP, cs.CL

发布日期: 2024-03-22

备注: 9 pages, Joint Workshop of the 7th Financial Technology and Natural Language Processing (FinNLP), the 5th Knowledge Discovery from Unstructured Data in Financial Services (KDF), and The 4th Workshop on Economics and Natural Language Processing (ECONLP) In conjunction with LREC-COLING-2024

💡 一句话要点

构建日本金融领域基准以评估大型语言模型性能

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

关键词: 大型语言模型 基准测试 金融领域 任务设计 模型评估 日本语言 性能比较

📋 核心要点

  1. 现有的语言模型在特定领域和语言的评估标准不足，缺乏有效的基准来衡量其性能。
  2. 本文提出了一种针对日本和金融领域的多任务基准，旨在为大型语言模型的评估提供标准化工具。
  3. 实验结果显示，GPT-4在基准测试中表现优异，所构建的基准能够有效区分不同模型的性能。

📝 摘要（中文）

随着大型语言模型（LLMs）的快速发展，针对特定领域和语言的模型需求日益增加。为了评估当前LLMs在各领域的表现，本文构建了一个包含多个与日本和金融领域相关的任务的基准，并对一些模型进行了基准测试。结果表明，GPT-4在当前模型中表现突出，所构建的基准有效地发挥了作用。通过分析，我们发现该基准能够通过结合不同难度的任务，区分各模型在所有性能范围内的基准得分。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决现有大型语言模型在特定领域（如日本金融领域）缺乏有效评估基准的问题。现有方法未能提供足够的标准化测试，导致模型性能难以比较。

核心思路：论文的核心思路是构建一个多任务基准，涵盖日本和金融领域的特定任务，以便更全面地评估模型的性能。通过设计不同难度的任务，能够更好地反映模型的能力。

技术框架：整体架构包括任务设计、数据收集和模型评估三个主要模块。首先，设计多样化的任务以覆盖不同的评估维度；其次，收集相关的金融数据；最后，对选定的模型进行基准测试。

关键创新：最重要的技术创新点在于构建了一个能够区分不同模型性能的多任务基准，尤其是在结合不同难度任务的能力上，与现有单一任务评估方法形成鲜明对比。

关键设计：在设计过程中，设置了多种任务难度，并采用了适应性损失函数，以确保模型在不同任务上的表现能够被准确评估。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，GPT-4在构建的基准测试中表现优异，能够在不同任务难度下有效区分模型性能。基准测试的设计使得模型在所有性能范围内的得分差异更加明显，提升了评估的准确性和可靠性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括金融科技、智能客服、市场分析等。通过提供标准化的评估基准，能够帮助开发者和研究人员更好地理解和优化大型语言模型在特定领域的表现，推动相关技术的进步与应用。

📄 摘要（原文）

With the recent development of large language models (LLMs), models that focus on certain domains and languages have been discussed for their necessity. There is also a growing need for benchmarks to evaluate the performance of current LLMs in each domain. Therefore, in this study, we constructed a benchmark comprising multiple tasks specific to the Japanese and financial domains and performed benchmark measurements on some models. Consequently, we confirmed that GPT-4 is currently outstanding, and that the constructed benchmarks function effectively. According to our analysis, our benchmark can differentiate benchmark scores among models in all performance ranges by combining tasks with different difficulties.