Compreensão de informações financeiras Isso significa analisar os números, princípios financeiros e dados organizados, como tabelas úteis. Requer matemática e informações em idéias, regras e relações econômicas entre políticas financeiras. Embora eles sejam complicados Grávida Os modelos mostraram as melhores habilidades de pensamento normal, sua qualificação financeira é questionável. Tais atividades requerem cálculo simples porque estão envolvidos na tradução de vocabulário, reconhecendo as relações entre pontos financeiros, bem como dados financeiros ordenados.
Geralmente, formas de raciocínio preferem Cadeia de Wação Leitura e fortalecimento fino para fortalecer o desempenho de muitas atividades, mas quedas de cafeeace Corine. Eles melhoram o pensamento razoável, mas não podem repetir a gravidade da informação econômica, o que requer a compreensão dos valores, conhecimento de campo e interpretação de dados de maneira ordenada. Embora os maiores modelos de idiomas sejam usados como análise emocional, previsões de mercado, marcas comerciais automatizadas, os modelos não estão preparados para expressar razões financeiras. Modelos financeiros especiais, como Bloombgpt incluindo BebendoAjude a entender as demonstrações financeiras, mas enfrente desafios em consulta com documentos financeiros e dados formais.
Resolvendo isso, pesquisadores de Thefinai diminuído VegetalModelo para uma discussão financeira com base em LLAMA-3.1-8B-Struct. Os modelos existentes se esforçam para documentação financeira, dados tabulares e estatísticas, mostrando trabalho negativo em atividades de jogo de longa escala e consulta com muita tabela. Melhorias simples de dados e estratégias comuns, como Camperill Boa ordem falhou em trazer resultados consistentes. Esta estrutura emprega a validade do aprendizado e fortalecimento Camperill Boa organização para aumentar o pensamento financeiro, o refinamento lógico da ação e as decisões tomadas. A sequência razoável é formalmente construída para que o modelo possa analisar as notícias passo a passo, métodos de verificação testados para honestidade para receber conclusões financeiras apropriadas. Duas histórias Lora Pessoa A melhor resolução da consulta e solução para a equação, na primeira fase para agradar o modelo no sistema financeiro e na fase da fase de planejamento adequada. Treinamento formal em vários dattasetes financeiros, como relatórios e informações tabulares, tradução avançada para fornecer demonstrações financeiras precisas e declarações de registro.
Os investigadores avaliam modelos de idiomas em financeiros e encontram Deepseek-r1 Fez o melhor (68,93) Devido à rigidez Xbrl–Conta Resultados, seguidos por Deepseek-R1-Distill-llama-70b incluindo Deepseek-R1-Pepill-Qwen-32b. GPT-4O Bem feito, mas cheio por causa das baixas pontuações XBRL-Math. Os modelos têm intenção padrão como LLAMA3.3-70B Sucesso em alguns modelos focados, mostrando que o pensamento geral nem sempre melhorou as funções financeiras. Os investigadores acham que a boa sabedoria – a ordem do trabalho contra dados econômicos, enquanto os aprimoramentos matemáticos são desenvolvidos Xbrl-math Mas foi ferido Piscar incluindo Uma imagem provocada-Mente a precisão. O tamanho do modelo de medição nem sempre era, pois os pequenos modelos às vezes se saíram melhor. Para estender os dados de treinamento pré-pesquisa e refletir as estratégias avançadas de treinamento desenvolveram suposições financeiras. FINO1-8Btreinado para maneiras de consultar de GPT-4O, Alguns são derrotados por outros, o que prova o treinamento financeiro. Esses efeitos destacam a importância do treinamento direto para treinamento de domínio e várias razões de medição.
Em suma, uma nova maneira de melhoria financeira nos Ellms. Através do benefício dos métodos de pensamento de GPT-4O Apesar de PiscarAssim, Vegetal Eram eu 10% Melhor para os três exames financeiros. Embora modelos organizados de matemática tenham um desempenho melhor em atividades numéricas como Xbrl-mathEles devem operar o texto e as condições altas, de acordo com o domínio. Além da medida do modelo e das limitações da variação de dados, essa estrutura pode ser aplicada como base para pesquisas futuras. Desenvolvimento na extensão dos dados, métodos de restauração e multi-medições podem se mover financeiramente Carro O equipamento terrestre real.
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Divyesh é um contato no MarkteachPost. Perseguindo a BTECH para engenheiros agrícolas e alimentares no Instituto Indiano de Tecnologia, Kharagpur. Ele é um amante científico científico e típico que deseja combinar essa tecnologia líder no histórico agrícola e resolver desafios.
