Large Language Models in Finance: A Survey

最新推荐文章于 2025-04-28 11:07:36 发布

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分类专栏： Survey Paper 文章标签：语言模型人工智能自然语言处理

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/c_cpp_csharp/article/details/135213709

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本文探讨了大型语言模型（LLM）在金融领域的应用，包括现有解决方案、决策框架，以及面临的挑战。研究发现，LLM在金融自然语言处理任务中表现出性能提升，提出的选择框架有助于根据数据、计算需求选择合适的LLM策略。

本文是LLM系列文章，针对《Large Language Models in Finance: A Survey》的翻译。

摘要

大型语言模型（LLM）的最新进展为人工智能在金融领域的应用开辟了新的可能性。在本文中，我们提供了一项实用的调查，重点关注利用LLM执行金融任务的两个关键方面：现有的解决方案和采用指南。
首先，我们回顾了当前在金融中使用LLM的方法，包括通过零样本或小样本利用预训练的模型，对特定领域的数据进行微调，以及从头开始训练自定义LLM。我们总结了关键模型，并评估了它们在金融自然语言处理任务中的性能改进。
其次，我们提出了一个决策框架，以指导金融专业人员根据他们围绕数据、计算和性能需求的用例约束选择适当的LLM解决方案。该框架提供了一条从轻量级实验到大规模投资定制LLM的途径。
最后，我们讨论了在金融应用中利用LLM的局限性和挑战。总的来说，这项调查旨在综合最先进的技术，并为负责任地应用LLM来推进金融人工智能提供路线图。