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©PaperWeekly 原创 · 作者 | 朱杰 单位 | 阿里云 研究方向 | NLP、LLM应用 背景 随着大型语言模型(LLMs)在自然语言处理(NLP)领域的突破性进展,对于评估这些模型的新基准测试的需求变得迫切。特别是在中文金融领域,现有数据集在规模和多样性上的限制,使得对 LLMs 进行全面评估面临挑战。 为了解决这一问题,本文提出了 CFLUE(Chinese Financial Language Understanding Evaluation),一个针对中文金融语言理解评估的基准测试,也是目前中文金融领域数量最多、最全面、并且被国际顶会认可的 Benchmark。 论文标题: Benchmarking Large Language Models on CFLUE: A Chinese Financial Language Understanding Evaluation Dataset 收录会议: ACL 2024 论文链接: https://arxiv.org/abs/2405.10542 代码链接: https://github.com/aliyun/cflue 相关工作 在英文金融领域,已经存在多个评估数据集,如 FINQA、TAT-QA
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