Проверка финансовых утверждений: новый подход к точности и эффективности

от

Автор: Денис Аветисян

Исследователи предлагают инновационный метод проверки финансовых данных, основанный на генерации синтетических данных и параметрически эффективных моделях.

🐢

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

Бесплатный Телеграм канал

Представлен фреймворк FISCAL для генерации синтетических данных и модель MiniCheck-FISCAL, демонстрирующая сопоставимую точность с крупными моделями при значительно меньшем количестве параметров.

Несмотря на растущий интерес к применению больших языковых моделей в финансовой сфере, обеспечение фактической достоверности и вычислительной эффективности остается сложной задачей. В данной работе представлена система ‘FISCAL: Financial Synthetic Claim-document Augmented Learning for Efficient Fact-Checking’, предлагающая модульный подход к генерации синтетических данных, адаптированных для проверки финансовых утверждений. Созданная на основе FISCAL модель MiniCheck-FISCAL, состоящая всего из 7 миллиардов параметров, демонстрирует конкурентоспособную точность, превосходя аналогичные по размеру открытые модели и приближаясь к результатам систем, в 20 раз превосходящих ее по параметрам. Возможно ли дальнейшее повышение надежности и масштабируемости финансовых ИИ за счет использования доменно-специфичных синтетических данных и эффективной тонкой настройки моделей?

Упрощение Сложного: Вызов Финансовой Верификации

Существующие методы проверки финансовых утверждений часто оказываются неэффективными из-за сложности и нюансированности этой области. Многие системы полагаются на простое сопоставление ключевых слов и поверхностный анализ текста, что приводит к ложноположительным и ложноотрицательным результатам. Например, утверждение о росте прибыли компании может быть правдивым, если учитывать конкретный период и факторы, но система, ориентированная лишь на ключевые слова, может не уловить эту контекстную зависимость. Такой подход не способен распознавать сложные манипуляции с данными, такие как использование разных единиц измерения или изменение методологии расчета, что делает его уязвимым перед намеренным введением в заблуждение. В результате, существующие инструменты часто не способны отличить обоснованные финансовые прогнозы от дезинформации, что создает серьезные риски для инвесторов и финансовой стабильности.

В условиях стремительного роста объемов финансовой информации и усложнения схем мошенничества, традиционные методы проверки фактов оказываются недостаточными. Распространение изощренных форм финансовой дезинформации, использующих манипуляции с данными, подтасовки и ложные прогнозы, требует разработки принципиально новых подходов к верификации. Необходимы технологии, способные учитывать контекст финансовых утверждений, понимать сложные взаимосвязи между данными и выявлять манипуляции, которые остаются незамеченными при поверхностном анализе. Такие системы должны быть способны не просто сопоставлять ключевые слова, а проводить глубокий семантический анализ, оценивать достоверность источников и выявлять противоречия в представленной информации, обеспечивая тем самым надежную защиту от финансового обмана.

Существующие методы проверки финансовых утверждений демонстрируют хрупкость и ограниченную способность к обобщению. Исследования показывают, что алгоритмы, успешно распознающие ложные заявления в одном формате документа или при определенной формулировке, часто терпят неудачу при незначительных изменениях структуры текста или способа изложения информации. Эта уязвимость связана с тем, что большинство систем полагаются на поверхностный анализ ключевых слов и фраз, не учитывая контекст, сложные взаимосвязи между данными и нюансы финансовой терминологии. В результате, даже небольшие манипуляции с текстом, такие как перефразирование или изменение порядка предложений, могут приводить к ложноотрицательным или ложноположительным результатам, что серьезно подрывает надежность автоматизированной проверки финансовых фактов и требует разработки более устойчивых и адаптивных подходов.

FISCAL: Модульный Генератор Данных для Верификации

В основе FISCAL лежит модульный генератор пар «утверждение-документ», предназначенный для создания синтетических данных. Данный генератор позволяет контролируемо изменять параметры генерируемых данных, что необходимо для проведения экспериментов и всесторонней тренировки моделей. Создаваемые пары “утверждение-документ” служат для оценки способности моделей к проверке фактов, пониманию контекста и выявлению противоречий, обеспечивая возможность тестирования в различных сценариях и с различными уровнями сложности. Использование синтетических данных позволяет обойти ограничения, связанные с доступностью и аннотацией реальных данных, а также обеспечивает полный контроль над процессом генерации, что критически важно для воспроизводимости результатов и масштабируемости исследований.

Генератор синтетических пар «утверждение-документ» в FISCAL использует специализированные модули для создания вариативности и сложности генерируемых данных. Модуль перефразирования утверждений (Claim Paraphraser Module) позволяет создавать различные формулировки одного и того же утверждения, повышая устойчивость моделей к лексическим изменениям. Модуль вставки конфликтов (Conflict Insertion Module) добавляет противоречивую информацию в документы, моделируя реальные сценарии с неполными или противоречивыми источниками. Модуль суммирования (Summarization Module) генерирует сокращенные версии документов, проверяя способность моделей к извлечению ключевой информации из сжатых текстов. Комбинирование этих модулей обеспечивает создание разнообразного и реалистичного набора данных для обучения и оценки моделей.

В рамках FISCAL, симуляция реалистичных сценариев дезинформации осуществляется посредством манипулирования содержанием документов с использованием специализированных модулей. Модуль ‘Fact Exclusion Module’ позволяет исключать отдельные факты из исходного документа, создавая неполную или искаженную информацию. Параллельно, модуль ‘Fact Value Distortion Module’ изменяет значения фактов, представленных в документе, вводя неточности и потенциально вводя в заблуждение. Комбинированное использование этих модулей позволяет генерировать синтетические данные, отражающие различные типы дезинформации, что необходимо для тестирования и обучения моделей, предназначенных для выявления и противодействия ложной информации.

MiniCheck-FISCAL: Обучение и Валидация

MiniCheck-FISCAL представляет собой модель весом 7 миллиардов параметров, которая была подвергнута тонкой настройке (fine-tuning) на наборе данных ‘FISCAL-Data’. Для повышения эффективности обучения и снижения вычислительных затрат использовался метод LoRA (Low-Rank Adaptation). LoRA позволяет адаптировать предварительно обученную модель к новым данным, изменяя лишь небольшое количество параметров, что существенно снижает потребность в памяти и вычислительных ресурсах по сравнению с полной переобучающей процедурой. Это позволило создать компактную модель, сохраняющую высокую производительность в задачах финансовой проверки фактов.

Обучение модели MiniCheck-FISCAL построено на задаче «Причинно-следственного языкового моделирования» (Causal Language Modeling), что позволяет ей улавливать сложные взаимосвязи между утверждениями и подтверждающими их доказательствами. В рамках данной задачи модель предсказывает следующее слово в последовательности, учитывая как само утверждение, так и соответствующие фрагменты из источника доказательств. Такой подход позволяет MiniCheck-FISCAL не просто сопоставлять ключевые слова, но и понимать логическую структуру аргументации, выявляя причинно-следственные связи между фактами и выводами, что критически важно для точной проверки финансовых утверждений.

Модель MiniCheck-FISCAL, основанная на архитектуре MiniCheck-7B, демонстрирует конкурентоспособную точность, сопоставимую с гораздо более крупными моделями в задачах проверки финансовых фактов. В ходе тестирования MiniCheck-FISCAL превзошла по показателям точности модели, размер которых в 20 раз превышает её собственный, что указывает на высокую эффективность использования параметров и оптимизацию для специфической задачи финансовой верификации. Это достигается за счет тонкой настройки на специализированном датасете ‘FISCAL-Data’ и использования методов эффективного обучения.

Гарантия Качества Данных и Надежности Модели

Для оценки качества синтетических данных использовался подход, в котором большая языковая модель (LLM) выступает в роли эксперта-оценщика. Данная методика позволяет верифицировать не только атомарность отдельных утверждений, то есть их логическую завершенность и отсутствие избыточности, но и общую связность и согласованность всего набора данных. LLM, обученная на задачах анализа текста и логических рассуждений, способна выявлять противоречия и несоответствия, обеспечивая тем самым более высокую достоверность и надежность синтезированной информации. Такой подход позволяет автоматизировать процесс контроля качества данных, что особенно важно при работе с большими объемами информации и сложных моделях.

Для оценки надежности синтетических данных и обеспечения их высокого качества применялась методика, основанная на использовании нескольких языковых моделей в качестве экспертов. Согласованность оценок, выданных этими моделями, измерялась с помощью коэффициента Коэна $κ$. Этот статистический показатель позволяет объективно оценить степень соответствия между оценками, учитывая вероятность случайного совпадения. Высокое значение коэффициента Коэна указывает на высокую степень согласованности и, следовательно, на надежность и консистентность данных, что критически важно для обучения и функционирования последующих моделей.

В ходе тестирования на наборе данных FinDVer (подмножество FDV-IE) модель MiniCheck-FISCAL продемонстрировала точность в 75.6%, значительно превзойдя показатели таких моделей, как Mistral-7B-v3 (59.5%), Gemma-7B (59.5%), Llama-2-7B (60.0%) и Qwen2-72B (68.0%). Результаты свидетельствуют о существенном улучшении в задачах проверки финансовых данных по сравнению с Gemini-1.5-Flash (70.5%), а также демонстрируют приближение к эффективности флагманской модели GPT-4o (78.5%). Данная точность указывает на способность MiniCheck-FISCAL надежно идентифицировать и верифицировать финансовую информацию, что делает ее перспективным инструментом для автоматизации процессов контроля и анализа в финансовом секторе.

Модель MiniCheck-FISCAL продемонстрировала впечатляющие результаты на наборе данных FISCAL, достигнув показателя $F_1$ в 86.43. Этот результат обусловлен значительным улучшением способности модели находить релевантные данные — показатель Recall увеличился на 26.8 пункта, что свидетельствует о более полном охвате. Одновременно с этим, повысилась и точность — Precision выросла на 8.22 пункта, указывая на снижение количества ложных срабатываний. Такое сочетание улучшений позволяет утверждать, что MiniCheck-FISCAL значительно превосходит базовую модель MiniCheck-7B в задачах извлечения и верификации информации, обеспечивая более надежные и точные результаты.

Модель MiniCheck-FISCAL продемонстрировала значительное улучшение в задачах верификации финансовых данных. В частности, наблюдается увеличение показателя $F_1$ на 10.84 процентных пункта в наборе данных FinDVer, достигнув значения 70.53 против 59.69 у базовой модели. Аналогично, на наборе данных Fin-Fact достигнут прирост в 7.55 процентных пункта, показатель $F_1$ составил 60.69, тогда как базовая модель показывала результат 53.14. Эти результаты свидетельствуют о повышенной точности и эффективности MiniCheck-FISCAL в задачах извлечения и проверки финансовых фактов, что делает её перспективным инструментом для автоматизации процессов в финансовом секторе.

Представленная работа демонстрирует стремление к упрощению сложных систем проверки фактов в финансовой сфере. Разработчики FISCAL и MiniCheck-FISCAL акцентируют внимание на эффективности и доступности моделей, избегая излишней сложности, свойственной крупным языковым моделям. Это соответствует философии, где ясность и лаконичность ценятся выше всего. Тим Бернерс-Ли однажды сказал: «Данные должны быть открытыми и связаны, чтобы каждый мог использовать их для создания новых знаний». Именно это стремление к открытости и эффективности отражено в подходе к созданию MiniCheck-FISCAL, использующего синтетические данные и LoRA fine-tuning для достижения конкурентоспособной точности при значительно меньшем количестве параметров.

Что дальше?

Представленная работа, хотя и демонстрирует эффективность синтетических данных в задаче проверки финансовых утверждений, лишь слегка отодвигает завесу над истинной сложностью вопроса. Успех MiniCheck-FISCAL, безусловно, заслуживает внимания, но он, скорее, указывает на расточительность в стремлении к гигантским моделям, нежели на реальный прорыв в понимании фактов. Очевидно, что простое увеличение параметров не гарантирует достоверности, а лишь множит возможности для генерации правдоподобной, но ложной информации.

Следующим шагом представляется не столько создание ещё более крупных и сложных моделей, сколько разработка методов, позволяющих оценивать и верифицировать знания, заложенные в эти модели. Необходимо сосредоточиться на принципах объяснимости и интерпретируемости, чтобы понять, почему модель приходит к тому или иному выводу. Иначе, мы рискуем создать инструмент, который блестяще имитирует интеллект, но лишен способности к истинному пониманию.

В конечном счете, задача проверки фактов — это не техническая проблема, а философская. Она требует от нас не только создания более совершенных алгоритмов, но и переосмысления самой природы знания и достоверности. Упрощение — вот ключ к пониманию. Истина часто скрывается не в сложности, а в очищении от избыточности.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2511.19671.pdf

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

Смотрите также:

2025-11-26 09:05