Analyse der mathematischen Argumentation von LLMs in der Finanzdokumenten-Fragenbeantwortung

מושגי ליבה

LLMs zeigen Fähigkeiten und Grenzen bei der mathematischen Argumentation in Finanzdokumenten.

תקציר

Die Studie untersucht die mathematische Argumentation von LLMs in Finanzdokumenten. Es werden verschiedene Experimente durchgeführt, um zu bewerten, wie LLMs komplexe Tabellen und mathematische Aufgaben bewältigen. Es wird eine neuartige Anregungstechnik vorgestellt, die speziell auf halbstrukturierte Dokumente zugeschnitten ist. Die Ergebnisse bieten Einblicke in die Fähigkeiten und Grenzen von LLMs bei der Bewältigung komplexer mathematischer Szenarien für halbstrukturierte Tabellen.

Inhaltsverzeichnis

1. Einführung in Large Language Models (LLMs)
2. Frühere Forschung zu LLMs und mathematischer Argumentation
3. Herausforderungen bei der mathematischen Argumentation in Finanzdokumenten
4. Neue Anregungstechnik: EEDP
5. Vergleich mit anderen State-of-the-Art-Methoden
6. Analyse der Fehler bei der mathematischen Argumentation
7. Schlussfolgerungen und Einschränkungen

סטטיסטיקה

"Regulatorisches Kapital, Vermögenswerte und risikobasierte Kapitalquoten für JPMorgan Chase und seine bedeutenden IDI-Tochtergesellschaften nach Basel III Standardized Transitional und Basel III Advanced Transitional zum 31. Dezember 2017 und 2016."
"CET1-Kapital: $184.375 Mio. am 31. Dezember 2017 und $179.319 Mio. am 31. Dezember 2016."
"Gesamtkapital: $195.839 Mio. am 31. Dezember 2017 und $191.662 Mio. am 31. Dezember 2016."

ציטוטים

"Große Sprachmodelle sind wenige-Schuss-Lerner."
"EEDP: Elicit → Extract → Decompose → Predict."

תובנות מפתח מזוקקות מ:

Evaluating LLMs' Mathematical Reasoning in Financial Document Question Answering

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

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

שאלות מעמיקות

Wie können LLMs bei der hybriden Fragebeantwortung mit arithmetischen Operationen versagen?

Bei der hybriden Fragebeantwortung mit arithmetischen Operationen können LLMs auf verschiedene Weisen versagen. Ein häufiges Problem ist die ungenaue Extraktion relevanter Informationen aus den gegebenen Daten. Dies kann dazu führen, dass wichtige Fakten fehlen oder falsche Informationen verwendet werden. Darüber hinaus können LLMs Schwierigkeiten haben, komplexe mathematische Operationen korrekt durchzuführen, insbesondere bei mehrstufigem Denken. Fehler können auch auftreten, wenn das Modell die Frage falsch interpretiert oder nicht über ausreichende Domänenkenntnisse verfügt, um spezifische Finanzkonzepte zu verstehen.

Welche ethischen Überlegungen sind bei der Verwendung von LLMs für mathematische Argumentation zu berücksichtigen?

Bei der Verwendung von LLMs für mathematische Argumentation sind verschiedene ethische Überlegungen zu berücksichtigen. Dazu gehören die Transparenz und Erklärbarkeit der Entscheidungen des Modells, insbesondere bei Finanzdokumenten, bei denen Genauigkeit und Verlässlichkeit entscheidend sind. Es ist wichtig sicherzustellen, dass die Modelle nicht voreingenommen sind und keine diskriminierenden Ergebnisse liefern. Darüber hinaus müssen Datenschutz- und Sicherheitsbedenken berücksichtigt werden, um sicherzustellen, dass sensible Finanzdaten angemessen geschützt sind.

Wie können LLMs in der Finanzdokumenten-Fragenbeantwortung verbessert werden, um Fehler bei der mathematischen Argumentation zu reduzieren?

Um Fehler bei der mathematischen Argumentation in der Finanzdokumenten-Fragenbeantwortung zu reduzieren, können LLMs durch gezielte Prompting-Techniken verbessert werden. Eine Möglichkeit besteht darin, die Modelle explizit aufzufordern, relevante Domänenkenntnisse für die Beantwortung einer bestimmten Frage zu ermitteln. Darüber hinaus kann die Extraktion von unterstützenden Beweisen aus den Dokumenten verbessert werden, um genaue und vollständige Informationen zu gewährleisten. Durch die Zerlegung komplexer mathematischer Probleme in einfachere Schritte und die Verwendung von präzisen Berechnungen können LLMs ihre Leistungsfähigkeit bei der mathematischen Argumentation in Finanzdokumenten verbessern.