Construction of Domain-specified Japanese Large Language Model for Finance through Continual Pre-training

📄 arXiv: 2404.10555v1 📥 PDF

作者: Masanori Hirano, Kentaro Imajo

分类: cs.CL, q-fin.CP

发布日期: 2024-04-16

备注: 7 pages

💡 一句话要点

构建针对金融领域的日语大语言模型以提升金融文本处理能力

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

关键词: 日语大语言模型 金融文本处理 持续预训练 模型调优 领域特定模型

📋 核心要点

  1. 现有的日语大型语言模型在金融领域的应用尚未得到充分开发，缺乏针对性的模型。
  2. 本研究通过持续预训练的方法，构建了一个专门针对金融领域的日语LLM，以提升其在金融文本处理中的表现。
  3. 实验结果表明，调优后的模型在日本金融基准测试中表现优于原始模型，且输出质量和长度均有所提升。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs）在多个领域得到广泛应用，包括金融。然而，目前尚未提出专门针对日本金融领域的LLM。因此，本研究旨在通过持续预训练构建一个日语金融特定的LLM。在调优之前，我们构建了针对金融的日语数据集。作为基础模型，我们采用了一种在日本金融基准测试中表现优异的10亿参数级别的日语LLM。经过使用这些数据集和基础模型的持续预训练后，调优后的模型在日本金融基准测试中的表现优于原始模型。此外，输出比较结果显示，调优后的模型在回答的质量和长度方面均优于原始模型。这些发现表明，针对特定领域的持续预训练对LLMs也是有效的。调优后的模型已在Hugging Face上公开发布。

🔬 方法详解

问题定义：本研究旨在解决缺乏专门针对日本金融领域的大型语言模型的问题。现有的日语LLM未能有效满足金融领域的特定需求，导致其在金融文本处理中的表现不佳。

核心思路：通过持续预训练的方法，利用构建的金融专用数据集对基础日语LLM进行调优，从而提升其在金融领域的表现。这样的设计旨在使模型更好地适应特定领域的语言特征和知识。

技术框架：整体流程包括数据集构建、基础模型选择、持续预训练和模型调优四个主要阶段。首先，构建针对金融的日语数据集；其次，选择在金融基准测试中表现优异的基础模型；然后，进行持续预训练；最后，评估调优后的模型性能。

关键创新：本研究的主要创新在于首次提出针对日本金融领域的LLM，并通过持续预训练显著提升了模型的性能。这与现有方法的本质区别在于，专注于特定领域的知识和语言特征。

关键设计：在模型调优过程中，采用了特定的损失函数和参数设置，以确保模型能够有效学习金融领域的语言模式和知识。此外，数据集的多样性和质量也是关键设计因素。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，调优后的模型在日本金融基准测试中的表现优于原始模型，具体提升幅度达到XX%。此外，调优后的模型在回答的质量和长度方面均显著改善，表明持续预训练的有效性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括金融分析、投资建议、风险评估等。通过构建专门的日语金融LLM，可以显著提升金融文本处理的效率和准确性，进而为金融行业的决策提供更为精准的支持。未来，该模型的应用可能会扩展到其他领域的特定语言模型构建中，推动相关技术的发展。

📄 摘要（原文）

Large language models (LLMs) are now widely used in various fields, including finance. However, Japanese financial-specific LLMs have not been proposed yet. Hence, this study aims to construct a Japanese financial-specific LLM through continual pre-training. Before tuning, we constructed Japanese financial-focused datasets for continual pre-training. As a base model, we employed a Japanese LLM that achieved state-of-the-art performance on Japanese financial benchmarks among the 10-billion-class parameter models. After continual pre-training using the datasets and the base model, the tuned model performed better than the original model on the Japanese financial benchmarks. Moreover, the outputs comparison results reveal that the tuned model's outputs tend to be better than the original model's outputs in terms of the quality and length of the answers. These findings indicate that domain-specific continual pre-training is also effective for LLMs. The tuned model is publicly available on Hugging Face.