开放 FinLLM 排行榜：促进金融 AI 就绪性
计算工程、金融与科学
2025-04-30 v2
摘要
具有多模态能力的金融大型语言模型（FinLLM）被设想能够革新企业、金融、会计和审计领域的应用。然而，实际应用需要对 FinLLM 和 FinAgent 的性能进行稳健的基准测试。保持开放排行榜对于鼓励创新采用和提高模型效果至关重要。我们与 Linux 基金会和 Hugging Face 合作，创建了一个开放的 FinLLM 排行榜，作为评估和比较在广泛金融任务范围内 AI 模型性能的开放平台。通过民主化金融知识与智能的获取，聊天机器人或智能体可能在使用几个月后后提升一般大众的分析能力至专业水平。本开放排行榜欢迎来自学术界、开源社区、行业及相关方的贡献。特别是，我们鼓励贡献新的数据集、任务和模型，以实现持续更新。通过构建协作和开放的生态系统，我们致力于促进金融 AI 就绪性。
引用
@article{arxiv.2501.10963,
title = {Open FinLLM Leaderboard: Towards Financial AI Readiness},
author = {Shengyuan Colin Lin and Felix Tian and Keyi Wang and Xingjian Zhao and Jimin Huang and Qianqian Xie and Luca Borella and Matt White and Christina Dan Wang and Kairong Xiao and Xiao-Yang Liu Yanglet and Li Deng},
journal= {arXiv preprint arXiv:2501.10963},
year = {2025}
}