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研究发布金融数值推理合成数据流水线
提出用于金融QA的合成数据生成和微调管道,采用QLoRA和语义感知损失函数。在ConvFinQA上显著提升准确率,并引入新评估指标更准确反映推理能力。
arXiv cs.AI63 天前
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提出用于金融QA的合成数据生成和微调管道,采用QLoRA和语义感知损失函数。在ConvFinQA上显著提升准确率,并引入新评估指标更准确反映推理能力。
该论文探讨了数值全序HTN规划,将标准SAT编码扩展为SMT以处理数值流,并引入基准测试套件。实验表明该简单编码已具备竞争力,为更复杂的HTN规划方法开辟了道路。
CIFQA采用确定性工具与多智能体LLM框架,分离语言理解与数值执行,在定期存款查询上准确率达95.54%。17B开源模型在框架内优于更大前沿模型,显示架构设计的重要性。