金融应用大语言模型的综述：进展、前景和挑战

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24年6月来自普林斯顿大学和牛津大学的论文“A Survey of Large Language Models for Financial Applications: Progress, Prospects and Challenges”。 大语言模型 (LLM) 的最新进展为金融领域的机器学习应用开辟了新的机会。这些模型在理解上下文、处理大量数据和生成人类偏好的内容方面表现出了卓越的能力。该文探讨 LLM 在各种金融任务中的应用，重点关注它们改变传统实践和推动创新的潜力。讨论 LLM 在金融环境中的进展和优势，分析它们的先进技术以及在上下文理解、迁移学习灵活性、复杂情绪检测等方面的潜在能力。现有文献分类为关键应用领域，包括语言任务、情绪分析、金融时间序列、金融推理、基于智体的建模和其他应用。对于每个应用领域，深入研究特定方法，例如文本分析、基于知识的分析、预测、数据增强、规划、决策支持和模拟。此外，还提供与主 ………………………………