Đây là trang tổng hợp các bài báo về trí tuệ nhân tạo được xuất bản trên toàn thế giới. Trang này sử dụng Google Gemini để tóm tắt nội dung và hoạt động phi lợi nhuận. Bản quyền của các bài báo thuộc về tác giả và tổ chức liên quan; khi chia sẻ, chỉ cần ghi rõ nguồn.
FinAgentBench: Bộ dữ liệu chuẩn cho việc truy xuất thông tin đại lý trong việc trả lời câu hỏi tài chính
Created by
Haebom
Tác giả
Chanyeol Choi, Jihoon Kwon, Alejandro Lopez-Lira, Chaewoon Kim, Minjae Kim, Juneha Hwang, Jaeseon Ha, Hojun Choi, Suyeol Yun, Yongjin Kim, Yongjae Lee
Phác thảo
Bài báo này trình bày FinAgentBench, một chuẩn mực quy mô lớn để đánh giá việc truy xuất thông tin bằng suy luận đa giai đoạn trong lĩnh vực tài chính. Các phương pháp truy xuất thông tin hiện có yêu cầu suy luận chi tiết về cấu trúc tài liệu và kiến thức chuyên ngành ngoài sự tương đồng về mặt ngữ nghĩa, nhưng thường có độ chính xác kém. FinAgentBench bao gồm 3.429 ví dụ được chuyên gia chú thích về các công ty S&P-100 và đánh giá khả năng của một tác nhân LLM trong việc (1) xác định các loại tài liệu có liên quan nhất trong số các ứng viên và (2) định vị chính xác các cụm từ khóa trong các tài liệu đã chọn. Bằng cách tách biệt rõ ràng hai giai đoạn suy luận, chúng tôi giải quyết các hạn chế về mặt ngữ cảnh và cung cấp nền tảng để hiểu định lượng hành vi của LLM hướng đến truy xuất trong lĩnh vực tài chính. Chúng tôi đánh giá các mô hình tiên tiến và chứng minh rằng việc tinh chỉnh theo mục tiêu có thể cải thiện đáng kể hiệu suất truy xuất của tác nhân.
Takeaways, Limitations
•
Takeaways:
◦
Chúng tôi xin giới thiệu FinAgentBench, chuẩn mực quy mô lớn đầu tiên dành cho việc truy xuất thông tin dựa trên suy luận nhiều giai đoạn trong lĩnh vực tài chính.
◦
ĐáNh giá khả năng xác định loại tài liệu và trích xuất cụm từ khóa của tác nhân LLM.
◦
Phân tách các bước suy luận thành hai giai đoạn để giải quyết các vấn đề hạn chế về ngữ cảnh.
◦
Đề Xuất khả năng cải thiện hiệu suất thông qua việc tinh chỉnh theo mục tiêu.
◦
Cung cấp nền tảng cho nghiên cứu về hành vi LLM tập trung vào tìm kiếm trong các nhiệm vụ phức tạp cụ thể theo từng lĩnh vực.
•
Limitations:
◦
FinAgentBench chỉ giới hạn ở các công ty niêm yết trên S&P-100, cần phải nghiên cứu thêm về khả năng khái quát hóa.
◦
Việc đánh giá có thể bị giới hạn ở một loại tác nhân LLM cụ thể và cần phải xem xét khả năng tổng quát hóa cho các loại tác nhân hoặc phương pháp khác.
◦
Độ Tin cậy của điểm chuẩn có thể bị ảnh hưởng bởi quy mô và chất lượng của dữ liệu chú thích của chuyên gia.
