背景

随着大型语言模型（LLMs）在自然语言处理（NLP）领域的突破性进展，对于评估这些模型的新基准测试的需求变得迫切。特别是在中文金融领域，现有数据集在规模和多样性上的限制，使得对 LLMs 进行全面评估面临挑战。

为了解决这一问题，本文提出了 CFLUE（Chinese Financial Language Understanding Evaluation），一个针对中文金融语言理解评估的基准测试，也是目前中文金融领域数量最多、最全面、并且被国际顶会认可的 Benchmark。

论文标题：

Benchmarking Large Language Models on CFLUE: A Chinese Financial Language Understanding Evaluation Dataset

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相关工作

CFLUE Benchmark

3.1 任务和数据

CFLUE 基准测试旨在从多个维度评估模型在金融领域的知识能力。它包括知识评估和应用评估两大部分：

● 知识评估：包含 38K+ 多项选择题，来源包括 15 种不同类型的金融资格模拟考试，涵盖不同难度级别和科目。知识评估任务专注于评估模型对金融知识的理解程度，主要通过多项选择题的形式来实现。

• 多项选择题答案预测：此任务包含超过 38K 道多项选择题，选题覆盖 15 种不同难度和领域的金融资格模拟考试。每道题目都提供了一个或多个选项，并且只有一个正确答案。此任务旨在测试模型对金融概念和原理的掌握程度。

• 问题推理：除了预测正确答案外，每道题目还附带了专业的解答说明，这为评估模型的逻辑推理能力提供了依据。模型需要展示其不仅能够选出正确答案，还能够理解背后的原因。

● 应用评估：应用评估任务则更侧重于模型对金融知识的实践应用能力，涵盖了以下五个主要的 NLP 任务类别：包含 16K+ 测试实例，涵盖文本分类、机器翻译、关系提取、阅读理解和文本生成等五个 NLP 任务组。

• 文本分类：包含六个子任务，如对话意图分类、ESG（环境、社会和公司治理）分类、金融事件分类等。每个子任务都有其独立的分类体系，涵盖从 3 到 77 个不同的类别。

• 机器翻译：包含中文到英文（Zh→En）和英文到中文（En→Zh）两个翻译子任务。数据集来源于双语经济新闻报道，用于评估模型在金融术语翻译上的能力。

• 关系提取：包含事件抽取、情感分析中的特征提取、事件因果关系抽取和事件实体抽取四个子任务。这些任务涉及从金融文本中识别和提取实体和它们之间的关系。

• 阅读理解：此任务以问答形式进行，要求模型根据提供的文本段落和相关问题，输出答案。数据来源包括新闻报道、保险产品文档和研究报告。

• 文本生成：包含对话摘要、会议摘要、新闻标题生成、研究报告标题生成和术语解释五个子任务。这些任务评估模型生成金融相关文本的能力。

3.2 数据统计

CFLUE 的数据经过标准预处理流程，包括去重复和排除依赖非文本信息的问题等。详细统计数据见附录 C。

3.3 质量控制

为确保数据集的质量，所有涉及手动注释的数据都由具有金融相关经验和教育背景的注释者完成。注释者接受了全面的培训，并在项目过程中由高级分析师进行审核和反馈。

CFLUE 基准测试通过精心设计的任务和严格的数据收集流程，为评估和推动中文金融领域 LLMs 的发展提供了坚实的基础。

3.4 实验

实验部分对多个代表性的 LLMs 进行了评估，包括 OpenAI 的三个 LLMs 和多个轻量级 LLMs。评估在零样本（zero-shot）设置下进行，使用了准确率、F1 分数、BLEU、ROUGE 等指标。

知识评估榜单

应用评估榜单

结论

CFLUE 提供了对中文金融领域 LLMs 性能的全面评估，揭示了即使是当前最佳表现者也有很大的改进空间。作者希望 CFLUE 能够指导开发者从多个维度了解他们的模型能力，并促进中文金融领域基础模型的发展。

参考文献

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