From Scores to Skills: A Cognitive Diagnosis Framework for Evaluating Financial Large Language Mo...

论文《From Scores to Skills: A Cognitive Diagnosis Framework for Evaluating Financial Large Language Models》总结与翻译

一、论文主要内容

该论文聚焦金融领域大型语言模型(LLMs)的评估问题,针对现有评估基准存在的“分数扁平化”(仅用单一分数概括性能,掩盖模型真实知识掌握情况与局限)和“覆盖不均衡”(仅涵盖少数金融概念,忽略现实应用关键领域)两大缺陷,提出了首个面向金融LLMs的认知诊断评估框架FinCDM,并构建了首个基于注册会计师(CPA)考试的认知导向金融评估数据集CPA-KQA。

1. 核心框架:FinCDM

  • 设计灵感:源于教育评估中的认知诊断模型(CDM),将LLMs视为“考生”,通过模型在带有技能标签任务上的响应模式,评估其对具体金融知识与技能的掌握或缺失情况,而非依赖单一汇总分数。
  • 技术原理:采用基于非负矩阵共因子分解的CDM模型,结合LLMs的响应数据,分解得到模型在不同金融技能上的熟练度。通过构建响应矩阵(X)(LLMs对问题的作答结果)和Q矩阵(问题与金融概念的关联),将其分解为低维 latent 矩阵(E)(问题与潜在技能的关系)、(U)(模型在潜在技能上的熟练度)、(V
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