Valutare i modelli di linguaggio nei compiti di matematica finanziaria

I modelli di linguaggio di grandi dimensioni (LLM) sono diventati strumenti importanti per capire il linguaggio. Se la cavano bene con molte attività, come tradurre testi, riassumere contenuti, rispondere a domande e persino generare codice. Tuttavia, la loro capacità di affrontare problemi matematici complicati, specialmente quelli che coinvolgono sia dati strutturati come tabelle che testo non strutturato, non è completamente conosciuta. In questo articolo, daremo un'occhiata a quanto bene gli LLM possono ragionare matematicamente usando dati da Documenti finanziari.

#L'importanza dei dati finanziari

I documenti finanziari contengono spesso dati numerici in un formato strutturato. Esempi includono bilanci, conti economici, rendiconti finanziari e altri. Questi documenti hanno tipicamente un formato tabellare che rende più facile leggere i numeri. Tuttavia, molti modelli di linguaggio sono addestrati principalmente su testi normali, il che limita la loro efficacia nell'interpretare e elaborare tabelle complesse. Quando le informazioni sono strutturate in questo modo, le macchine a volte fanno fatica a combinare i dati correttamente o a seguire le operazioni di ragionamento a più passaggi necessarie per risolvere le domande.

#Obiettivi della ricerca

L'obiettivo principale di questa ricerca è valutare quanto bene gli LLM possono eseguire ragionamenti matematici in contesti finanziari. Analizzeremo quattro diversi dataset progettati per domande relative ai documenti finanziari. Facendo una serie di test con vari modelli e tecniche di prompting, vogliamo vedere come questi modelli gestiscono tabelle complicate e compiti di ragionamento numerico.

Ci concentreremo su come la complessità delle tabelle influisce sulle performance e su quanto bene i modelli gestiscono un numero crescente di passaggi richiesti per il ragionamento aritmetico. In definitiva, speriamo di introdurre un nuovo modo di interagire con i modelli che migliorerà la loro capacità di affrontare documenti semi-strutturati.

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#LLM e Ragionamento Matematico

I modelli di linguaggio addestrati tradizionalmente su grandi quantità di testo a volte fanno fatica con compiti basati sulla matematica. Ci sono stati tentativi di adattare questi modelli a funzioni specifiche legate alla matematica, ma curare dati matematici di alta qualità presenta delle sfide. Alcuni progetti si concentrano sullo affinare i modelli per risolvere problemi matematici specifici. Altri ricercatori hanno anche esaminato il potenziale dei modelli per il ragionamento numerico, e molti hanno evidenziato le limitazioni dei modelli.

#Risposta a domande su tabelle

Quando si tratta di rispondere a domande basate su tabelle, i modelli affrontano sfide uniche. Molte tecniche esistenti richiedono di comprendere sia la struttura delle tabelle che le connessioni al loro interno. Le domande ibride che coinvolgono sia tabelle che testo presentano ancora più complessità. La maggior parte dei modelli non gestisce bene questi input poiché spesso si basa maggiormente su dati testuali non strutturati.

#Ingegneria dei Prompt

Il prompting è un modo per dare ai modelli esempi e istruzioni in modo che possano completare meglio i compiti. Anche se alcuni metodi, come il prompting a catena di pensiero, migliorano le performance nei compiti numerici, compiti più intricati presentano ancora problemi. Alcuni si concentrano sul miglioramento degli esempi forniti, mentre altri adottano un approccio modulare per risolvere il problema passo dopo passo.

#Descrizioni dei dataset

Nelle nostre valutazioni, utilizziamo quattro specifici dataset relativi ai dati tabulari finanziari. Ogni dataset contiene domande che richiedono ragionamento numerico che combina sia tabelle strutturate che testo non strutturato. Abbiamo escluso domande molto semplici che non richiedono molto ragionamento.

1. Numero di passaggi di ragionamento: Questo misura quanti operazioni aritmetiche sono necessarie per rispondere alle domande. Maggiori operazioni indicano generalmente una maggiore complessità.

2. Categorization delle domande: Per un ragionamento efficace, le domande sono categorizzate in base alla loro complessità. Questo aiuta a capire come i modelli rispondono a diversi tipi di domande matematiche.

3. Numero di righe nelle tabelle: La dimensione della tabella è chiave poiché tabelle più grandi possono rendere più difficile trovare le evidenze rilevanti necessarie per rispondere alle domande.

4. Profondità della gerarchia: In alcune tabelle, le informazioni sono organizzate in strati. Comprendere quanto in profondità vanno le informazioni può essere vitale per l'accuratezza nelle risposte.

5. Proporzione di celle vuote: Celle vuote possono indicare informazioni mancanti, rendendo più difficile per i modelli fornire risposte accurate.

#Performance dei modelli

In questo studio, testiamo vari LLM per valutare le loro performance nel rispondere a domande sulla base di tabelle finanziarie. Confrontiamo le loro risposte utilizzando diverse strategie di prompting. Alcune strategie sono dirette, mentre altre mirano a ottenere un ragionamento più dettagliato dal modello.

• Prompting diretto: I modelli forniscono semplicemente la risposta finale senza alcuna spiegazione.

• Prompting a catena di pensiero: Ai modelli viene chiesto di spiegare il loro processo di ragionamento.

• Strategia di decomposizione: Le domande più complesse vengono scomposte in parti più piccole per semplificare il processo di ragionamento.

• Metodo EEDP: Introduciamo una nuova strategia di prompting chiamata Elicit, Extract, Decompose e Predict. Questo metodo guida il modello passo dopo passo, dalla raccolta delle informazioni rilevanti fino alla produzione di una risposta finale.

#Sfide affrontate dai modelli

Nei nostri test, abbiamo notato errori comuni che i modelli commettono mentre rispondono a domande che coinvolgono operazioni aritmetiche. Questi includono:

1. Estrazione errata: A volte i modelli faticano a tirare fuori le informazioni giuste necessarie per risolvere i problemi, sia perché non raccolgono tutti i dettagli necessari sia perché scelgono i dati sbagliati.

2. Ragionamento errato: I modelli potrebbero interpretare male il compito, portando a errori nel loro approccio.

3. Errori di calcolo: Quando eseguono operazioni aritmetiche, i modelli possono fare errori sia perché non hanno impostato correttamente la matematica sia perché i loro calcoli sono imprecisi.

#Analisi dettagliata degli errori

Gli errori sono stati classificati per identificare dove i modelli vanno spesso storti.

1. Errori di estrazione: I modelli spesso non raccolgono tutti i dettagli giusti o selezionano valori errati.

2. Errori di ragionamento: Malintesi della domanda o mancanza di conoscenze di settore riguardo ai temi finanziari possono portare a ragionamenti errati.

3. Errori di calcolo: Gli errori di precisione si verificano quando i modelli usano le formule in modo errato o fanno calcoli sbagliati.

Comprendere i tipi di errori aiuta a migliorare le tecniche di prompting e guida le ricerche future.

#Tendenze delle performance

Man mano che testavamo i modelli su vari dataset e domande, abbiamo osservato schemi di performance. Con l'aumentare del numero di passaggi di ragionamento, i modelli tendevano a avere più difficoltà. Questo indica che il ragionamento a più passaggi rimane una sfida.

Curiosamente, alcuni dataset, come quelli che si riferivano a turni di conversazione precedenti, hanno mostrato miglioramenti di performance inaspettati a passaggi specifici, suggerendo una necessità di ulteriori indagini.

#Conclusione

La nostra ricerca rivela sia i punti di forza che le debolezze degli LLM nell'affrontare compiti di ragionamento numerico con dati finanziari. Mentre alcuni metodi di prompting producono risultati migliori, c'è ancora un chiaro bisogno di avanzamenti su come i modelli elaborano il ragionamento a più passaggi in scenari complessi. Introducendo il nostro metodo EEDP, puntiamo a migliorare le performance dei modelli e a fornire una strada più chiara per l'apprendimento automatico in contesti finanziari.

Comprendendo e affrontando queste sfide, speriamo di contribuire con intuizioni preziose che possano guidare i futuri miglioramenti nella capacità degli LLM di ragionare matematicamente, in particolare in documenti complessi. Questo lavoro mette anche in evidenza la necessità di più dati e migliori tecniche per supportare le capacità in evoluzione dei modelli di linguaggio in un paesaggio dinamico.

#Direzioni future

Guardando alla ricerca futura, alcune aree si distinguono. Espandere il pool di dataset per includere più domini oltre la finanza potrebbe fornire nuove intuizioni sul ragionamento numerico in diversi contesti. Esplorare come i modelli progettati per query specifiche possono gestire documenti complessi con diversi turni di conversazione sarà anche prezioso.

In conclusione, migliorare la capacità dei modelli di linguaggio di grandi dimensioni di affrontare compiti matematici intricati implica comprendere le loro attuali limitazioni e affinare continuamente tecniche e approcci. Il viaggio continua mentre cerchiamo di costruire modelli che possano ragionare efficacemente sulle informazioni numeriche contenute in vari formati e contesti.