dw个人网站制作模板,中国知名企业的企业文化,wordpress主题制作 工具,wordpress 视频播放摘要#xff1a;近期#xff0c;大型语言模型#xff08;LLMs#xff09;的进展加速了金融自然语言处理#xff08;NLP#xff09;及其应用的发展#xff0c;然而现有的基准测试仍局限于单语言和单模态场景#xff0c;往往过度依赖简单任务#xff0c;无法反映现实世界…
摘要近期大型语言模型LLMs的进展加速了金融自然语言处理NLP及其应用的发展然而现有的基准测试仍局限于单语言和单模态场景往往过度依赖简单任务无法反映现实世界金融交流的复杂性。我们推出了 MultiFinBen这是首个针对全球金融领域定制的多语言、多模态基准测试集用于在特定领域任务上跨模态文本、视觉、音频和语言环境单语言、双语、多语言对大型语言模型进行评估。我们引入了两个新颖的任务包括 PolyFiQA-Easy 和 PolyFiQA-Expert这是首批要求模型对混合语言输入进行复杂推理的多语言金融基准测试以及 EnglishOCR 和 SpanishOCR这是首批嵌入光学字符识别OCR技术的金融问答任务挑战模型从图文并茂的金融文档中提取信息并进行推理。此外我们提出了一种动态的、具备难度感知能力的选择机制并精心策划了一个紧凑且平衡的基准测试集而非简单聚合现有数据集。对 22 个最先进模型的广泛评估表明即便是最强大的模型尽管具备通用的多模态和多语言能力但在面对金融领域中复杂的跨语言和多模态任务时也显得力不从心。MultiFinBen 已公开发布旨在推动金融研究和应用领域实现透明、可复现且包容性的进展。Huggingface链接2506.14028论文链接2506.14028
研究背景和目的
研究背景
近年来大型语言模型LLMs在自然语言处理NLP领域取得了显著进展并逐渐应用于金融领域。然而现有的金融NLP基准测试集大多局限于单语言和单模态场景过度依赖简单任务无法充分反映现实世界金融任务的复杂性。这些基准测试集通常只涵盖文本模态语言种类单一任务类型简单难以全面评估大型语言模型在真实金融环境中的表现。
具体而言现有的金融基准测试集存在以下局限性
单语言和单模态限制大多数基准测试集仅支持单一语言如英语或中文和单一模态如文本无法评估模型在多语言和多模态环境下的表现。任务简单化现有基准测试集的任务设计往往过于简单无法充分挑战模型的能力导致评估结果缺乏区分度。缺乏难度感知现有基准测试集在数据集选择和任务设计上缺乏难度感知机制导致评估结果无法准确反映模型在不同难度任务上的表现。
研究目的
为了克服现有金融基准测试集的局限性本研究旨在开发一个多语言、多模态且具备难度感知能力的金融基准测试集——MultiFinBen。MultiFinBen旨在全面评估大型语言模型在真实金融环境中的表现涵盖文本、视觉和音频三种模态支持单语言、双语和多语言环境并包含不同难度的任务类型。通过MultiFinBen研究人员可以更准确地了解模型在金融领域的优势和不足为模型的进一步改进提供指导。
研究方法
数据集构建
MultiFinBen的数据集构建过程包括以下几个关键步骤
数据收集从多个来源收集金融领域的文本、视觉和音频数据。文本数据包括金融报告、新闻、财报等视觉数据包括图表、表格和PDF文档的图像音频数据包括财报电话会议录音等。任务设计设计了七大类任务包括信息抽取IE、文本分类TA、问答QA、文本生成TG、风险管理RM、金融预测FO和决策制定DM。针对每种任务类型设计了不同难度的子任务如简单Easy、中等Medium和困难Hard。多语言支持涵盖了英语、中文、日语、西班牙语和希腊语五种语言支持单语言、双语和多语言环境下的评估。多模态融合在视觉模态中引入了光学字符识别OCR任务要求模型从扫描的金融PDF文件中提取结构化信息在音频模态中引入了自动语音识别ASR和语音摘要任务。
难度感知选择机制
为了确保基准测试集的挑战性和平衡性本研究提出了一种动态的、具备难度感知能力的选择机制。具体步骤如下
模型性能评估使用两个参考模型GPT-4o和LLaMA3.1-70B-Instruct对所有候选数据集进行评估计算平均标准化性能得分。难度分级根据平均得分将数据集分为简单60分、中等20-60分和困难20分三个等级。数据集选择在每个模态-语言-任务配置下从每个难度等级中选择一个数据集确保基准测试集的紧凑性和平衡性。
模型评估
本研究对22个最先进的大型语言模型进行了广泛评估包括闭源模型如GPT-4o和开源模型如Llama-4、Qwen-2.5-Omni等。评估过程包括
任务适配将每个模型适配到MultiFinBen的各项任务中确保模型能够处理不同模态和语言环境下的输入。性能评估使用ROUGE-1、准确率Accuracy、F1分数等指标评估模型在各项任务上的表现。难度分析分析模型在不同难度任务上的表现揭示模型的优势和不足。
研究结果
模型性能概述
评估结果显示即便是最先进的大型语言模型在面对MultiFinBen中的复杂跨语言和多模态任务时也表现出显著的局限性。具体而言
总体表现GPT-4o在MultiFinBen上的总体得分为50.67%尽管其在多项任务上表现出色但仍远未达到完美水平。其他模型的表现则更为参差不齐多模态和多语言模型的表现普遍优于单模态和单语言模型。模态差异在文本任务上专门的文本模型如Llama-3.1-70B表现优于多模态模型但在视觉和音频任务上多模态模型如GPT-4o和Qwen-2.5-Omni-7B则表现出显著优势。语言差异多语言模型在多语言任务上的表现显著优于单语言模型尤其是在低资源语言如希腊语上专门的多语言模型如Plutus表现出更高的准确率。
难度分析
难度感知选择机制揭示了模型在不同难度任务上的表现差异
简单任务模型在简单任务上的表现普遍较好但仍有提升空间。例如GPT-4o在简单任务上的得分为31.24%而在困难任务上的得分则下降至6.63%。中等和困难任务模型在中等和困难任务上的表现显著下降尤其是跨语言和多模态任务。这表明现有模型在处理复杂金融任务时仍存在显著不足。
新任务挑战
MultiFinBen中引入的两个新任务——PolyFiQA-Easy/Expert和OCR嵌入的金融问答任务EnglishOCR和SpanishOCR——对模型构成了显著挑战。评估结果显示即便是最先进的模型在这些任务上的表现也远未达到预期水平这进一步凸显了MultiFinBen在揭示模型局限性方面的价值。
研究局限
尽管MultiFinBen在评估大型语言模型在金融领域表现方面取得了显著进展但仍存在以下局限性
高质量开放数据集的有限性金融领域缺乏真正开源的数据集许多公开数据集包含模糊或限制性的许可条款阻碍了数据的再分发和标准化基准测试。这限制了MultiFinBen的覆盖范围可能无法充分代表现实世界金融任务的多样性。评估指标的多样性不同任务类型需要不同的评估指标这增加了基准测试集设计的复杂性。虽然本研究使用了ROUGE-1、准确率等常用指标但在某些任务上可能仍需更细粒度的评估方法。模型多样性的限制尽管本研究评估了22个最先进的模型但仍可能存在未涵盖的模型类型或架构。此外闭源模型的不可访问性也限制了评估的全面性。
未来研究方向
基于MultiFinBen的研究结果和局限性分析未来的研究可以从以下几个方面展开
扩展数据集覆盖范围进一步收集和整理更多高质量、开源的金融数据集尤其是覆盖更多语言和模态的数据集。这将有助于提高基准测试集的代表性和多样性。改进评估指标针对不同任务类型设计更细粒度的评估指标以更准确地反映模型在各项任务上的表现。例如在OCR任务中可以引入字符识别准确率、布局恢复准确率等指标。探索新模型架构研究新的模型架构和训练方法以提高模型在跨语言和多模态任务上的表现。例如可以探索结合预训练语言模型和特定领域知识的混合模型架构。加强模型可解释性研究研究如何提高大型语言模型在金融领域的可解释性以便更好地理解模型的决策过程和结果。这将有助于增强用户对模型的信任度并促进模型在金融领域的实际应用。推动社区合作与标准化加强与学术界和工业界的合作共同推动金融领域大型语言模型基准测试集的标准化和规范化。通过共享数据集、评估方法和最佳实践促进整个领域的共同进步。
综上所述MultiFinBen作为一个多语言、多模态且具备难度感知能力的金融基准测试集为评估大型语言模型在金融领域的表现提供了全面而系统的框架。尽管存在某些局限性但通过未来的研究和改进有望推动金融领域大型语言模型的发展和应用。
