Belangrijkste concepten
본 논문은 기존 금융 대규모 언어 모델의 숫자 변수 이해 능력 부족 문제를 해결하기 위해 숫자 민감형 대규모 언어 모델(NumLLM)을 제안한다.
Samenvatting
본 논문은 중국 금융을 위한 숫자 민감형 대규모 언어 모델(NumLLM)을 제안한다.
먼저, 금융 교과서로 구성된 금융 코퍼스 Fin-Textbooks를 구축하여 모델의 숫자 이해 능력 향상을 도모한다.
이후 두 개의 개별 LoRA 모듈을 학습한다. 하나는 일반 목적 언어 모델을 금융 도메인에 적응시키고, 다른 하나는 숫자 변수가 포함된 금융 텍스트 이해 능력을 향상시킨다.
마지막으로 두 LoRA 모듈을 혼합하고 기반 모델에 병합하여 NumLLM을 구축한다.
실험 결과, NumLLM은 기존 금융 언어 모델 대비 숫자 및 비숫자 질문 모두에서 가장 우수한 성능을 보였다.
Statistieken
2015년 3월 29일 화샤 상해 50 ETF 기금의 종가는 ¥2.649이었다.
4월 만기, 행사가격 ¥2.250의 상해 50 ETF 콜옵션의 종가는 ¥0.406이었다.
따라서 이 옵션의 내재가치 또는 행사가치는 ____이다.
Citaten
"기존 금융 대규모 언어 모델은 숫자 변수가 포함된 금융 텍스트 이해에 만족스럽지 않은 성능을 보인다."
"본 논문은 중국 금융을 위한 숫자 민감형 대규모 언어 모델(NumLLM)을 제안한다."