Финансовый интеллект машин: проверка на прочность

Автор: Денис Аветисян

Новая методика FinForge позволяет всесторонне оценить способность языковых моделей к решению сложных финансовых задач, выходящих за рамки простого поиска информации.

Конвейер FinForge представляет собой двухэтапную систему, объединяющую ручную и программную обработку для создания высококачественного финансового корпуса, после чего, посредством многоступенчатого процесса, управляемого языковой моделью, извлекается ключевая информация, формируются структурированные вопросы с правдоподобными отвлекающими факторами и проводится валидация на соответствие критериям релевантности, ясности и фактической точности, обеспечивая как основу для сравнительного анализа, так и механизм итеративного улучшения исходных данных.

Представлен фреймворк FinForge для генерации динамичных, высококачественных бенчмарков, позволяющих выявить слабые места современных языковых моделей в области финансового анализа и количественного мышления.

Оценка языковых моделей в специализированных областях, таких как финансы, затруднена из-за нехватки качественных, открытых наборов данных. В статье ‘FinForge: Semi-Synthetic Financial Benchmark Generation’ представлена система FinForge — масштабируемый конвейер для создания финансовых бенчмарков, сочетающий экспертную курацию и контролируемый синтез на основе больших языковых моделей. Созданный бенчмарк FinForge-5k, состоящий из более чем 5000 вопросов и ответов по 11 финансовым направлениям, выявил существенные различия в способностях современных моделей к финансовому рассуждению. Сможет ли FinForge стать стандартом для оценки и дальнейшего развития языковых моделей в сфере финансов, позволяя создавать более надежные и эффективные инструменты для анализа и принятия решений?

Финансовые Системы: Эхо Будущих Сбоев

Современные языковые модели, несмотря на впечатляющую способность обрабатывать и генерировать текст, демонстрируют ограниченные возможности в решении сложных финансовых задач, требующих интеграции данных из различных источников. Они часто сталкиваются с трудностями при анализе взаимосвязанных финансовых отчетов, новостных статей и рыночных тенденций, что препятствует формированию целостной картины и принятию обоснованных решений. Это связано с тем, что модели, обученные преимущественно на больших объемах текстовых данных, испытывают дефицит в понимании специфической финансовой терминологии, логики бухгалтерского учета и механизмов функционирования финансовых рынков. В результате, даже при наличии релевантной информации, модели могут допускать ошибки в интерпретации данных и формировании финансовых прогнозов, что подчеркивает необходимость разработки специализированных подходов к обучению и оценке их способностей в данной области.

Существующие стандартные тесты для оценки возможностей языковых моделей в финансовой сфере зачастую не позволяют выявить истинный уровень их рассуждений, что приводит к завышенной оценке производительности. Эти тесты, как правило, фокусируются на поверхностном сопоставлении данных или распознавании паттернов, не требуя глубокого понимания финансовых концепций и способности к многоступенчатому анализу. В результате, модель может успешно проходить тест, демонстрируя лишь умение имитировать рассуждения, а не проводить их на самом деле. Это создает иллюзию компетентности и препятствует разработке действительно надежных и интеллектуальных финансовых систем, способных к принятию обоснованных решений в сложных и динамичных рыночных условиях. Необходимо переосмыслить критерии оценки, сделав акцент на проверке способности к логическому выводу, критическому анализу и адаптации к новым ситуациям.

Остро ощущается необходимость в создании специализированных бенчмарков, способных всесторонне оценить когнитивные способности моделей искусственного интеллекта в финансовой сфере. Существующие методы часто ограничиваются поверхностным тестированием, не затрагивая глубинные навыки, такие как концептуальное понимание финансовых принципов и способность к точному количественному анализу. Такие бенчмарки должны выходить за рамки простого распознавания паттернов и требовать от моделей демонстрации истинного понимания взаимосвязей между различными финансовыми показателями, умения делать обоснованные прогнозы и принимать взвешенные решения на основе комплексных данных. Разработка подобных инструментов позволит более адекватно оценивать прогресс в области искусственного интеллекта для финансов и выявлять слабые места, требующие дальнейших исследований и улучшений.

FinForge: Архитектура Полусинтетических Бенчмарков

В основе FinForge лежит метод полусинтетической генерации бенчмарков, объединяющий опыт финансовых экспертов и возможности языковых моделей. Этот подход предполагает, что вопросы для оценки не создаются исключительно автоматически или вручную, а формируются в процессе совместной работы. Эксперты определяют ключевые финансовые концепции и требования к вопросам, а языковые модели используются для генерации вариантов вопросов, соответствующих этим критериям. Затем эксперты проверяют, редактируют и утверждают сгенерированные вопросы, обеспечивая их точность, релевантность и сложность. Такое сочетание позволяет создавать бенчмарки, которые охватывают широкий спектр финансовых задач и одновременно минимизируют риски, связанные с автоматической генерацией, такие как неточности или нерелевантность.

Процесс генерации бенчмарков в FinForge структурирован посредством иерархической финансовой таксономии. Данная таксономия, включающая в себя категории и подкатегории финансовых концепций, обеспечивает релевантность и логическую связность генерируемых вопросов. Использование таксономии позволяет последовательно создавать вопросы, охватывающие различные аспекты финансовой грамотности и экспертизы, от базовых определений до сложных расчетов и анализа. Это гарантирует, что бенчмарк охватывает широкий спектр финансовых знаний и оценивает модель последовательно, избегая случайных или нерелевантных запросов.

В FinForge используются методы контролируемой генерации вопросов, позволяющие точно управлять характеристиками создаваемых задач. Это достигается путем задания конкретных параметров, таких как сложность вопроса, требуемый уровень знаний для ответа, тип ответа (множественный выбор, числовой, текстовый) и тематическая область в рамках финансовой таксономии. Такой подход позволяет создавать целевые оценки, фокусирующиеся на конкретных навыках и областях знаний, а также настраивать уровень сложности для обеспечения адекватной проверки возможностей языковой модели. Возможность точного контроля над характеристиками вопросов повышает надежность и релевантность получаемых результатов оценки.

Использование подхода FinForge снижает риск загрязнения данных, являющегося серьезной проблемой при оценке языковых моделей. Традиционные наборы данных для обучения и тестирования часто содержат примеры, которые могут быть случайно или намеренно включены в обучающую выборку языковой модели, что приводит к завышенным оценкам производительности. FinForge, генерируя вопросы на основе структурированной финансовой таксономии и контролируемых методов генерации, минимизирует вероятность совпадения с данными, используемыми для обучения модели. Это обеспечивает более объективную и надежную оценку реальных возможностей языковой модели в решении финансовых задач.

FinForge-5k: Строгий Набор Данных для Оценки

Набор данных FinForge-5k состоит из 5000 вопросов и ответов, разработанных экспертами в финансовой сфере. Вопросы охватывают широкий спектр финансовых тем и требуют от отвечающего глубокого понимания принципов и практики в данной области. Данный набор предназначен для оценки способности моделей понимать и применять финансовые знания, а также решать сложные задачи, возникающие в реальной финансовой деятельности. Формат вопросов и ответов позволяет проводить как количественную, так и качественную оценку производительности моделей в финансовом домене.

Набор данных FinForge-5k разработан для оценки не только способности к количественному анализу, но и к пониманию финансовых концепций. В отличие от традиционных бенчмарков, которые часто фокусируются исключительно на вычислениях, FinForge-5k требует от моделей демонстрации понимания принципов, лежащих в основе финансовых задач. Это достигается за счет включения вопросов, требующих интерпретации данных, анализа сценариев и применения финансовых теорий для решения проблем, что позволяет более полно оценить возможности моделей в области финансовых расчетов и логического мышления.

Для подтверждения качества и сложности набора данных FinForge-5k была проведена экспертная оценка 500 случайно выбранных вопросов. Эксперты подтвердили валидность и корректность 70% из этих вопросов, что указывает на высокий уровень сложности и необходимость глубокого понимания финансовой тематики для их решения. Этот показатель подтверждает, что FinForge-5k представляет собой надежный инструмент для оценки продвинутых навыков рассуждения в финансовой области и адекватную сложность задач для современных больших языковых моделей.

Набор данных FinForge-5k был первоначально сгенерирован с использованием языковой модели Gemini 2.5 Flash, что демонстрирует возможность создания эталонных наборов данных с помощью больших языковых моделей (LLM). Текущие лидирующие модели демонстрируют следующие результаты на FinForge-5k: GPT-4o достигает точности 73.4%, а Claude Sonnet 4 — 72.6%. Эти показатели подтверждают сложность набора данных и позволяют использовать его для оценки и сравнения производительности различных LLM в финансовой области.

За Пределами Статических Бенчмарков: Динамическая Оценка

Постоянно обновляемые эталоны оценки, или динамическое формирование тестов, представляют собой инновационный подход к проверке возможностей искусственного интеллекта. В отличие от статических наборов данных, которые со временем могут быть «запомнены» моделями, динамические эталоны непрерывно генерируют новые задачи, требующие реального понимания и способности к рассуждению. Этот метод позволяет избежать ситуации, когда модель просто воспроизводит заученные ответы, и обеспечивает более точную оценку ее истинных когнитивных способностей. В результате, исследователи получают более объективную картину сильных и слабых сторон модели, что способствует разработке более совершенных алгоритмов и систем искусственного интеллекта, способных к адаптации и решению сложных задач.

Разработанная платформа FinForge предоставляет возможность создания специализированных оценочных тестов, ориентированных на конкретные сектора финансовой сферы, такие как личные финансы или корпоративные финансы. Вместо использования универсальных тестов, которые могут не отражать специфику реальных задач, FinForge позволяет генерировать бенчмарки, точно соответствующие требованиям определенных финансовых дисциплин. Это достигается благодаря тщательному анализу и структурированию корпуса из 143 миллионов токенов финансовых документов, что обеспечивает высокую релевантность и точность оценки возможностей моделей в узкоспециализированных областях. Такой подход позволяет выявить сильные и слабые стороны моделей в контексте конкретных финансовых задач, способствуя более целенаправленной разработке и совершенствованию алгоритмов.

Предложенный подход позволяет получить более детальное представление о сильных и слабых сторонах моделей, что, в свою очередь, направляет дальнейшие исследования и разработки. В основе данной методологии лежит использование тщательно отобранного корпуса из 143 миллионов токенов финансовых документов, обеспечивающего реалистичный и разнообразный контекст для оценки. Анализ результатов тестирования на этом корпусе позволяет выявить специфические области, в которых модель демонстрирует высокую производительность, и, напротив, области, требующие дополнительной оптимизации. Такой гранулированный подход к оценке способствует созданию более надежных и эффективных финансовых моделей, способных решать сложные задачи в реальных условиях.

Исследование, представленное в данной работе, демонстрирует, что современные языковые модели сталкиваются с трудностями при решении сложных задач финансового анализа, выходящих за рамки простого извлечения информации. Это подтверждает мысль Анри Пуанкаре: «Математика — это искусство давать верные ответы на вопросы, которые никто еще не задавал». Создание FinForge, как динамичного инструмента для генерации бенчмарков, не просто оценивает текущие возможности моделей, но и прокладывает путь к новым вопросам, требующим более глубокого понимания и рассуждений в области финансов. Подобный подход к оценке не является статичным тестом, а скорее эволюционирующей экосистемой, отражающей растущую сложность предметной области.

Что дальше?

Представленная работа, создавая динамичные эталоны для оценки финансовых языковых моделей, лишь обнажила глубинную проблему: стремление к совершенству в узкоспециализированных областях неизбежно порождает хрупкость. Система, способная безупречно решать задачи, ограниченные рамками эталонных данных, мертва к реальным, непредсказуемым ситуациям. FinForge не решает проблему финансового рассуждения, а лишь выявляет её масштабы, демонстрируя, что текущие модели скорее извлекают информацию, чем действительно понимают её.

Будущие исследования не должны быть направлены на создание идеальных эталонов, в которых нет места для ошибки. Гораздо важнее — взращивание систем, способных к адаптации, к обучению на собственных ошибках. В конечном счете, истинная проверка — это не соответствие заранее заданным критериям, а способность системы выживать в условиях неопределенности и противоречий. Иначе говоря, необходимо строить не инструменты, а экосистемы.

Следует признать, что каждое архитектурное решение — это пророчество о будущей поломке. Именно в моменты сбоев и проявляется истинная сущность системы, её способность к самовосстановлению и эволюции. Стремление к абсолютно надежным системам — это иллюзия, и погоня за ней лишь откладывает неизбежное.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2601.06747.pdf

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

Смотрите также:

2026-01-13 19:46

🚀 Квантовые новости