Large Language Models in Finance: A Survey
本文是LLM系列文章综述，基于《Large Language Models in Finance: A Survey》的翻译工作。
金融学大语言模型研究综述
- 摘要部分
- 引言
- 语言模型的基本原理
- 人工智能在金融领域的应用综述
- LLM在金融领域的解决方案
- LLM在金融应用中的决策过程分析
- 结论部分
摘要
以人工智能在金融领域的应用为目标，大型语言模型（LLM）的最新进展开创了新的应用前景。本文旨在系统性地探讨利用大型语言模型（LLM）推进金融领域的应用。研究重点聚焦于两大核心方向：现有解决方案的实现路径及适用指南的制定。通过全面分析，我们总结出若干具有代表性的模型架构，并对这些模型在金融自然语言处理任务中的实际效果进行了深入评估。
基于对现有技术的系统性评估，我们构建了一个决策框架。该框架旨在帮助金融从业者根据具体需求（如数据处理、计算资源和性能指标）选择最适合的LLM解决方案。通过动态分析不同模型的适用性，我们为金融专业人员提供了一个科学的决策参考体系。
在解决方案框架的基础上，我们进一步提出了一条从轻量级实验到大规模投资定制LLM的路径。该路径不仅涵盖了技术实现的关键环节，还考虑了实际应用中的成本效益问题。通过这种方法，我们可以更高效地将LLM技术应用于金融领域的实际需求。
本文最后部分深入探讨了在金融领域应用LLM时面临的局限性和挑战。这些局限性主要体现在技术成熟度、数据隐私保护以及模型可解释性等方面。通过全面分析，我们为LLM技术在金融领域的应用提供了切实可行的改进建议。
1 引言
2 语言模型的基础
3 人工智能在金融领域的应用综述
4 LLM金融解决方案
5 LLM在金融应用中的决策过程
6 结论
综上所述，本研究旨在对LLM在金融人工智能领域的新兴应用进行及时且实用的调查。本研究围绕解决方案和采用指南两个核心方面展开调查。在解决方案方面，本研究回顾了利用LLM进行融资的各种方法，包括经过预训练的模型、领域数据的参数微调以及训练自定义LLM等方法。实验结果显示，在情感分析、问答和摘要等自然语言任务中，基于LLM的性能显著优于通用LLM。为了提供采用指导，本研究提出了一种结构化的决策框架，旨在根据数据可用性、计算资源和性能需求等因素，为LLM策略的选择提供指导。本研究全面综述了LLM在金融人工智能领域的最新应用进展，并提供了实用的采用路线图。我们希望该研究能够为LLM与金融交叉领域的研究者和从业者提供有价值的参考。随着数据集和计算能力的持续进步，金融专用LLM将朝着实现整个行业级的尖端NLP民主化迈进，这将是一个极具激动人心的发展方向。