FinGPT: Instruction Tuning Benchmark for Open-Source Large Language Models in Financial Datasets-优快云博客

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本文介绍了FinGPT，一种针对开源大型语言模型在金融数据集上的指令调优方法，旨在评估模型在金融NLP任务中的性能。通过逐步的指令调整，从基础任务到多任务操作，再到零样本学习，展示了模型的适应性和局限性，为FinLLM研究提供基础。未来工作将关注更大模型的集成和性能提升。

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本文是LLM系列文章，针对《FinGPT: Instruction Tuning Benchmark for Open-Source Large Language Models in Financial Datasets》的翻译。

摘要

在自然语言处理（NLP）迅速扩展的领域中，基于GPT的模型在金融部门的潜力越来越明显。然而，这些模型与金融数据集的集成带来了挑战，尤其是在确定其熟练程度和相关性方面。本文介绍了一种独特的方法，该方法基于开源大型语言模型的指令调整范式，专门适用于金融环境。通过这种方法，我们利用了开源模型的互操作性，确保了无缝透明的集成。我们首先解释“指令调优”范式，强调其对即时集成的有效性。本文提出了一种针对端到端训练和测试的基准测试方案，采用了一种具有成本效益的渐进式。首先，我们评估基本能力和基本任务，如命名实体识别（NER）和情感分析，以增强专业化。接下来，我们深入研究一个综合模型，通过合并所有指令调整来执行多任务操作，以检查多功能性。最后，我们通过指定看不见的任务和结合新的数据集来探索零样本功能，以了解未知地形中的适应性。这样的范式强化了开放性和可复制性的原则，为未来开源金融大型语言模型（FinLLM）的研究奠定了坚实的基础。我们的代码可在线访问