言語モデルを使って財務報告書の生成を改善する
新しい方法が言語モデルを使って財務報告生成の精度を向上させる。
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高度な言語モデルを使って財務報告書を生成するのは難しいこともある。このモデルは、わかりやすい文章を書くのが苦手で、間違った情報を出すこともあるんだ。これを「幻覚」って呼ぶんだけど。この論文では、既存の財務報告書と特別な指示を組み合わせて、より簡単に正確な報告書を作る新しいアプローチについて話してるよ。生成されるテキストの質を向上させつつ、エラーを最小限に抑えることが目標なんだ。
背景
GPT-3みたいな大規模言語モデル（LLM）は、財務タスクの自動化に向けて大きな進展を遂げてきた。財務諸表を分析したり、個別の報告書を作ったり、リスクを管理したりできるんだ。特にBloombergGPTやFinancialGPTのように、金融専用に調整されたモデルもある。これらのモデルは、さまざまな財務フォーマットを解釈するために設計されていて、意思決定のための重要なインサイトを提供している。
でも、これらのモデルを財務用にトレーニングするのは結構大変なんだ。質の高いトレーニングデータと強力なハードウェアが必要だし、既存の多くのソリューションは、オンライン検索と構造化データの組み合わせに依存している。この組み合わせは、生成される応答が関連性を保ち、最新の情報になるよう助けてる。
ナレッジグラフとその役割
ナレッジグラフは、情報を構造的に整理するためのツールだ。会社や人を表すノードと、それらの関係を示すエッジで構成されていて、株価の変動みたいなものも含まれる。ナレッジグラフを使うことで、モデルはオンラインソースから正確な情報を取得して、よりわかりやすい形式で提示することができる。
でも、ナレッジグラフを組み込むことには利点がある一方で、財務報告書を生成するにはうまく機能しないこともある。この論文では、入力データを構造化されたプロンプトに変換して、財務文書の特定の文章スタイルを反映したレポートを生成する方法を探っている。
提案する二段階アプローチ
正確な財務報告書を生成するための課題に対処するために、二段階のファインチューニングプロセスを導入するよ。最初の段階では、公共の財務文書を使ってモデルを洗練させ、それを構造化されたプロンプトに変える。二段階目では、キュレーションされたプロンプトを使ってモデルをさらに調整して、エラーを減らし、文章スタイルを改善する。これにより、エラーが少なく、明瞭なレポートが得られる。
報告書の質の向上
私たちの方法は、一貫した財務的な文章スタイルを保つことの重要性に焦点を当てている。複合文を作成したり、複雑な情報を明確に伝える能力が大事なんだ。各報告書が正確な情報を提供するだけでなく、理解しやすい形で行うことを目指しているよ。
実験と結果
私たちのアプローチをテストするために、サンプルデータに基づいて財務報告書を生成する。私たちの二段階ファインチューニングモデルのパフォーマンスを、未訓練モデルや単一段階トレーニングモデルと比較する。評価は、モデルが質問に対してどれだけ効果的に答えるか、エラーがどれだけ出るかを測る。
結果として、二段階モデルは一貫してより良い報告書を生成する。理解度が向上し、同じ情報の深さを持ちながらも、より少ない言葉を使う。これにより、事実に基づくだけでなく、一貫性があり、金融分野に関連する報告書が生成されるんだ。
幻覚の管理
どんな言語モデルでも大きな課題は、モデルが不正確または誤解を招く情報を生成する幻覚が発生すること。私たちは、独自で有益なテキストを生成するために必要な創造性と、避けるべきエラーである幻覚を区別することに注目している。
私たちのファインチューニングアプローチを通じて、生成されたテキストを評価して、どの部分が信頼できる情報を含んでいるか、どの部分が誤解を招くかを特定する。創造性を促進しつつ、誤った情報の生成を最小限に抑えるための指標も追跡している。
今後の方向性
将来的には、生成された財務報告書の質を向上させるためにさらなる改善が必要だ。私たちの今後の作業では、幻覚を減らすことに注力しながら、文章の創造性を促進することに焦点を当てる。言語モデルのさまざまな部分がパフォーマンスにどう寄与するかを監視し、明確で正確な報告書を一貫して生成する方法を教えていくつもりだ。
結論
要するに、高品質な財務報告書を高度な言語モデルを使って生成するのは難しいけど、可能なんだ。私たちの二段階ファインチューニングアプローチは、テキストの質を向上させ、エラーを減らす結果をもたらす。財務で使われる特定の言語に注力することで、モデルが一貫性があり、信頼性のある報告書を生成できるようにしている。幻覚を管理し、創造性を促進するための継続的な努力が、これらのツールの効果を高め、金融セクターにおける貴重なインサイトとサポートを提供することにつながるよ。
タイトル: FiSTECH: Financial Style Transfer to Enhance Creativity without Hallucinations in LLMs
概要: Recent trends in Generative AI have emerged towards fine-tuning foundational large language models (LLMs) to create domain-specific LLMs for automation and chatbot-like applications. Specialized applications for analytics-heavy domains such as Financial report generation require specific writing styles that comprise compound and creative sentences with minimized hallucinations. In this work, we explore the self-corrective auto-regressive qualities of LLMs to learn creativity in writing styles with minimal prompting. We propose a novel two-stage fine-tuning (FT) strategy wherein in the first stage public domain financial reports are used to train for writing styles while allowing the LLM to hallucinate. In the second stage the examples of hallucinations are manually corrected and further used to fine-tune the LLM. The finally trained LLM learns to generate specific financial report sections using minimal instructions and tabular data inputs while ensuring low fine-tuning costs. Our proposed two-stage fine-tuning boosts the accuracy of financial questions answering by two-folds while reducing hallucinations by over 50%. Also, the fine-tuned model has lower perplexity, improved ROUGE, TER and BLEU scores, higher creativity and knowledge density with lower uncertainty and cross entropy than base LLMs. Thus, the proposed framework can be generalized to train creativity in LLMs by first allowing them to hallucinate.
著者: Sohini Roychowdhury, Marko Krema, Brian Moore, Xingjian Lai, Dike Effedua, Bharat Jethwani
最終更新: 2024-11-17 00:00:00
言語: English
ソースURL: https://arxiv.org/abs/2408.05365
ソースPDF: https://arxiv.org/pdf/2408.05365
ライセンス: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
変更点: この要約はAIの助けを借りて作成されており、不正確な場合があります。正確な情報については、ここにリンクされている元のソース文書を参照してください。
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