Искусственный разум для финансов: обучение ответам на вопросы

Автор: Денис Аветисян

Новый подход к оптимизации запросов позволяет большим языковым моделям точнее отвечать на сложные финансовые вопросы, основанные на табличных данных и документах.

🐢

Ищешь ракеты? Это не к нам. У нас тут скучный, медленный, но надёжный, как швейцарские часы, фундаментальный анализ.

Бесплатный Телеграм канал

Система, стремясь к совершенству, итеративно оттачивает формулировки запросов, начиная с генерации синтетических данных, подвергая их строгой проверке на достоверность и устойчивость, и, в случае обнаружения ошибок, возвращаясь к этапу генерации, пока не будет достигнута оптимальная формулировка, способная успешно решать задачи возрастающей сложности.

В статье представлен метод самосовершенствующейся настройки запросов с использованием синтетических данных и итеративного улучшения для повышения производительности языковых моделей в задачах финансового вопросно-ответного поиска.

Несмотря на успехи больших языковых моделей в решении задач финансового анализа, качество промптов существенно влияет на их производительность, особенно при работе со сложными табличными данными и многостраничными отчетами. В работе ‘Synthetic Data-Driven Prompt Tuning for Financial QA over Tables and Documents’ предложен самообучающийся фреймворк, использующий генерацию синтетических данных и итеративную оптимизацию для улучшения промптов, что позволяет повысить точность и надежность LLM в задачах финансового QA. Данный подход позволяет добиться значительного улучшения производительности без необходимости ручной разметки данных. Возможно ли дальнейшее расширение фреймворка для адаптации к различным финансовым доменам и типам данных, и какие новые методы синтеза данных могут быть использованы для повышения эффективности обучения?

Финансовый Разум: Вызовы и Ограничения

Извлечение точных числовых ответов из финансовых документов – сложная задача для современных языковых моделей. Сложность заключается не только в специализированной терминологии, но и в многоступенчатом логическом выводе. Традиционные методы обработки естественного языка испытывают трудности при работе со сложным языком финансовых отчетов и контрактов, часто не способны корректно интерпретировать контекст и выполнять арифметические операции. Ограничения существующих подходов подчеркивают необходимость разработки более надежных систем, поскольку неспособность эффективно обрабатывать финансовые документы приводит к ошибкам и финансовым потерям. Масштабируемость – лишь оправдание сложности систем, забывая о том, что истинная гибкость рождается из простоты.

Оптимизация Запросов: Путь к Финансовой Точности

Эффективная оптимизация запросов критически важна для получения точных ответов от больших языковых моделей (LLM) в финансовой сфере. Качество и структура запроса напрямую влияют на способность модели правильно интерпретировать задачу. Методы, такие как Chain of Thought (CoT) и Program of Thought (PoT), направлены на повышение возможностей логического мышления модели путем структурирования процесса рассуждений. CoT побуждает модель к последовательному изложению промежуточных шагов, а PoT использует программный подход, предлагая модели генерировать код для решения задачи. Оба метода демонстрируют улучшение производительности в сложных задачах.

Предложенный подход начинается с базового запроса (вверху слева) и его сокращенной, уточненной версии, синтезированной с помощью Long (внизу слева), что позволяет сравнить его с результатами, полученными с использованием методов Chain-of-Thought (вверху справа) и Program-of-Thought (внизу справа).

Ручная разработка запросов трудоемка и неоптимальна. Автоматизированные методы оптимизации запросов становятся необходимыми для достижения наилучшей производительности LLM. Автоматизация позволяет снизить зависимость от экспертных знаний и ускорить процесс разработки финансовых приложений.

Самообучение Запросов: Итеративная Оптимизация

Предлагается система самосовершенствующихся запросов (Self-Improving Prompting), использующая синтетические данные для выявления слабых мест в запросах и итеративной их оптимизации. В основе системы лежит фреймворк из трех компонентов: Fin-Generator, генерирующего сложные финансовые запросы, Fin-Prompt Optimizer, осуществляющего уточнение запроса, и Fin-Verifiers, обеспечивающих контроль качества данных. Взаимодействие этих компонентов позволяет автоматически находить и устранять недостатки в формулировках запросов. Для повышения устойчивости применяется аугментация данных, расширяющая обучающую выборку и позволяющая модели лучше адаптироваться к новым ситуациям.

Проверка и Бенчмаркинг: Доказательство Эффективности

Представленный подход демонстрирует значительное улучшение производительности на эталонных наборах данных, таких как DocMath-Eval, достигнув повышения до 5,14% по сравнению с лучшими базовыми моделями. В частности, на DocMath-Eval была достигнута точность 69,54%, что превосходит предыдущие методы на 5,14%. При использовании GPT-4o метод достиг точности 89% на SimpShort и 80,5% на CompShort, а с Claude-3.5-Sonnet – 85,5% на CompShort. Полученные результаты указывают на потенциал разработанного подхода для решения сложных задач в области анализа документов. Архитектура – это способ откладывать хаос.

Исследование демонстрирует, что оптимизация промптов — это не просто подбор ключевых слов, а скорее взращивание экосистемы взаимодействия с языковой моделью. Авторы предлагают метод, основанный на генерации синтетических данных и итеративном улучшении, что напоминает подход к формированию сложных систем. В этом контексте особенно примечательна фраза Джона Маккарти: «Всякий интеллект — это просто способ избежать работы». Это отражает суть представленного подхода: автоматизация тонкой настройки промптов позволяет модели эффективно решать сложные задачи финансового анализа, минимизируя необходимость в ручном труде и повышая общую производительность системы. Очевидно, что надежда на идеальный промпт, как и на идеальную архитектуру, иллюзорна; система эволюционирует, а не строится по плану.

Что впереди?

Представленная работа, стремясь оптимизировать промпты для ответов на финансовые вопросы, неизбежно обнажает более глубокую проблему. Не в точности ответа дело, но в иллюзии контроля над сложными системами. Каждая итерация синтеза данных и уточнения промптов – это лишь временное примирение с хаосом, попытка предсказать будущий сбой. Система, которая идеально отвечает на заданные вопросы, – мертва, лишена способности к адаптации и, следовательно, к настоящему обучению.

Полагаться на синтетические данные, пусть даже итеративно создаваемые, означает строить хрупкую конструкцию на зыбком фундаменте. Рано или поздно, реальность, с её непредсказуемостью и неполнотой, проявится. Следующим шагом видится не поиск идеального промпта, а разработка систем, способных диагностировать и элегантно переживать собственные ошибки. Систем, которые не стремятся к безошибочности, но к устойчивости.

В конечном счете, задача состоит не в том, чтобы научить машину отвечать на вопросы, а в том, чтобы создать среду, в которой ошибки становятся актами очищения, сигналами о необходимости переосмысления. Идеальное решение не оставит места для человека, а ценность знаний заключается в способности адаптироваться и учиться на собственных провалах.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2511.06292.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2025-11-11 13:38