[论文解读] A Survey of Large Language Models for Financial Applications: Progress, Prospects and Challenges

Yuqi Nie, Yaxuan Kong+5 more|arXiv (Cornell University)|Jun 15, 2024

Stock Market Forecasting Methods被引用 29

一句话总结

对大型语言模型在金融领域应用的全面综述，涵盖模型类型、应用领域、数据集、基准测试，以及主要挑战与机遇。

ABSTRACT

Recent advances in large language models (LLMs) have unlocked novel opportunities for machine learning applications in the financial domain. These models have demonstrated remarkable capabilities in understanding context, processing vast amounts of data, and generating human-preferred contents. In this survey, we explore the application of LLMs on various financial tasks, focusing on their potential to transform traditional practices and drive innovation. We provide a discussion of the progress and advantages of LLMs in financial contexts, analyzing their advanced technologies as well as prospective capabilities in contextual understanding, transfer learning flexibility, complex emotion detection, etc. We then highlight this survey for categorizing the existing literature into key application areas, including linguistic tasks, sentiment analysis, financial time series, financial reasoning, agent-based modeling, and other applications. For each application area, we delve into specific methodologies, such as textual analysis, knowledge-based analysis, forecasting, data augmentation, planning, decision support, and simulations. Furthermore, a comprehensive collection of datasets, model assets, and useful codes associated with mainstream applications are presented as resources for the researchers and practitioners. Finally, we outline the challenges and opportunities for future research, particularly emphasizing a number of distinctive aspects in this field. We hope our work can help facilitate the adoption and further development of LLMs in the financial sector.

研究动机与目标

• 为研究人员和从业者提供金融 LLM 应用的整体视角及其实际意义。
• 整理金融领域的 LLMs（包括架构、预训练、微调和定制策略）。
• 总结用于金融 LLM 研究的数据集、基准测试和可用的代码资源。
• 识别金融领域的独特挑战（数据问题、基准、伦理、可解释性）并提出未来方向。

提出的方法

• 对金融领域的 LLM 及其微调策略进行分类与分析。
• 回顾应用领域：语言任务、情感分析、时间序列分析、金融推理，以及基于代理的建模。
• 总结金融 LLM 的数据集、基准测试和可用的代码资源。
• 讨论金融领域特有的挑战与机遇，包括数据质量、伦理与安全。

实验结果

研究问题

• RQ1 在金融领域使用的主导 LLM 架构和微调方法有哪些？
• RQ2 LLMs 如何在金融领域的语言任务、情感、时间序列、推理和基于代理的建模中应用？
• RQ3 哪些数据集、基准测试和代码资源支持金融 LLM 的研究？
• RQ4 在金融领域部署 LLMs 的关键挑战和未来机会是什么？

主要发现

• 金融领域 LLM 包括来自 GPT、BERT/RoBERTa、T5、ELECTRA、BLOOM 与 Llama 家族的专门变体，并具有领域特定的适配。
• 应用涵盖语言任务、情感分析、金融时间序列、金融推理和基于代理的建模，方法包括文本分析、预测、规划和仿真。
• 日益增多的金融专用数据集、基准测试和开源代码资源，以支持研究与开发。
• 关键挑战包括数据质量、回测偏差、可解释性、法律与伦理考量、可扩展性以及隐私问题。