SusGen-GPT：面向金融 NLP 与可持续性报告生成的数据导向 LLM
计算与语言
2024-12-17 v1 计算工程、金融与科学
机器学习
计算金融
摘要
金融行业的快速发展以及对环境、社会和治理（ESG）考量的日益关注凸显了对先进 NLP 工具的需求。然而，目前稀缺的开源 LLM 在金融与 ESG 领域均表现不佳。为此，我们引入 SusGen-30K 数据集，涵盖七个金融 NLP 任务及可持续性报告生成，并提出 TCFD-Bench 用于评估可持续性报告生成。基于该数据集，我们开发了 SusGen-GPT 模型系列，在六个适配任务和两个现成任务中实现最先进性能，仅落后于 GPT-4 2%，即使使用 7-8B 参数，相较于 GPT-4 的 1,700B 参数亦表现优异。基于此，我们提出 SusGen 系统，集成检索增强生成（RAG）技术，辅助可持续性报告生成。本工作证明了方法的高效性，推动了金融与 ESG 领域的研究发展。
引用
@article{arxiv.2412.10906,
title = {SusGen-GPT: A Data-Centric LLM for Financial NLP and Sustainability Report Generation},
author = {Qilong Wu and Xiaoneng Xiang and Hejia Huang and Xuan Wang and Yeo Wei Jie and Ranjan Satapathy and Ricardo Shirota Filho and Bharadwaj Veeravalli},
journal= {arXiv preprint arXiv:2412.10906},
year = {2024}
}