LLMs' Mathematical Reasoning in Financial Document Question Answering Evaluation

Conceitos Básicos

LLMs' mathematical reasoning capabilities in handling complex financial scenarios are assessed, revealing insights and limitations.

Resumo

Abstract:

LLMs excel in natural language understanding but face uncertainty in complex mathematical reasoning.
Study explores LLMs' mathematical reasoning on financial tabular datasets.
Results provide insights into LLMs' capabilities and limitations in handling complex mathematical scenarios.
Introduction:

LLMs excel in NLP tasks but face scrutiny in mathematical reasoning.
Hybrid structured and unstructured data pose challenges for LLMs in financial scenarios.
Previous research highlights LLMs' capacity for mathematical reasoning tasks.
Data Extraction:

"Large Language Models (LLMs), excel in natural language understanding, but their capability for complex mathematical reasoning with an amalgamation of structured tables and unstructured text is uncertain."
"The majority of NLP models are primarily trained to handle unstructured textual data, which limits their ability to reason over semi-structured data, such as tables."
Quotations:

"The results provide insights into LLMs’ capabilities and limitations in handling complex mathematical scenarios for semi-structured tables."

Estatísticas

"Large Language Models (LLMs), excel in natural language understanding, but their capability for complex mathematical reasoning with an amalgamation of structured tables and unstructured text is uncertain."
"The majority of NLP models are primarily trained to handle unstructured textual data, which limits their ability to reason over semi-structured data, such as tables."

Citações

"The results provide insights into LLMs’ capabilities and limitations in handling complex mathematical scenarios for semi-structured tables."

Principais Insights Extraídos De

Evaluating LLMs' Mathematical Reasoning in Financial Document Question Answering

by Pragya Sriva... às arxiv.org 03-01-2024

https://arxiv.org/pdf/2402.11194.pdf

Perguntas Mais Profundas

어떻게 LLMs를 개선하여 복잡한 금융 시나리오에서 수학적 추론 능력을 향상시킬 수 있을까요?

LLMs의 수학적 추론 능력을 향상시키기 위해 몇 가지 전략을 고려할 수 있습니다. 먼저, LLMs를 특정 수학적 작업에 맞게 세밀하게 조정하는 fine-tuning 접근 방식을 고려할 수 있습니다. 이를 통해 모델이 특정 수학적 작업에 더 특화된 지식을 습득하고 해당 작업을 더 효과적으로 수행할 수 있습니다. 또한, LLMs에게 수학적 추론을 수행하는 데 필요한 도메인 지식을 명시적으로 제공하는 prompt engineering 기술을 도입하여 모델이 복잡한 수학적 작업을 더 잘 처리할 수 있도록 돕는 것이 중요합니다. 또한, LLMs의 multi-hop reasoning 능력을 향상시키기 위해 모델을 더 많은 데이터로 학습시키고, 복잡한 수학적 작업을 다루는 데 필요한 논리적 추론 능력을 강화하는 방향으로 모델을 발전시킬 수 있습니다.

What are the ethical considerations when using LLMs for financial document analysis

금융 문서 분석에 LLMs를 사용할 때 윤리적 고려 사항은 중요합니다. LLMs를 사용하여 금융 문서를 분석할 때 개인 정보 보호와 데이터 보안에 대한 엄격한 준수가 필요합니다. 민감한 금융 정보를 다룰 때 모델이 올바르게 처리하고 보호되어야 합니다. 또한, LLMs가 금융 결정에 영향을 미칠 수 있는 경우, 모델의 투명성과 해석 가능성을 고려해야 합니다. 모델의 예측이 어떻게 이루어지는지 이해하고 설명할 수 있는 능력은 중요합니다. 또한, 모델이 편향을 가지거나 부정확한 결과를 제공할 수 있는 가능성을 고려하여 모델의 신뢰성을 평가하는 것이 중요합니다.

How can LLMs be adapted to handle multi-hop reasoning more effectively in financial contexts

금융 분야에서 multi-hop reasoning을 효과적으로 다루기 위해 LLMs를 적응시키는 방법은 몇 가지가 있습니다. 먼저, 모델을 특정 금융 데이터셋에 대해 fine-tuning하여 해당 도메인에 대한 이해를 강화할 수 있습니다. 또한, multi-hop reasoning을 수행하는 데 필요한 중간 단계를 명확하게 지시하는 prompt engineering 기술을 도입하여 모델이 복잡한 추론 작업을 더 효과적으로 수행할 수 있도록 돕는 것이 중요합니다. 또한, 모델이 다양한 정보 소스 간에 정보를 연결하고 추론하는 능력을 향상시키기 위해 모델을 더 많은 데이터로 학습시키고, multi-hop reasoning에 필요한 논리적 추론 능력을 강화하는 방향으로 모델을 발전시킬 수 있습니다.