对金融报告摘要的大型语言模型评估：一项实证研究
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。本研究旨在评估大型语言模型（LLMs）在金融报告自动生成中的有效性，填补了在高风险金融领域应用这些模型的评估不足。通过对GLM-4、Mistral-NeMo和LLaMA3.1这三种最先进的模型进行全面比较，提出了定量与定性相结合的评估框架，提供了新的基准和评测指标。研究的主要发现是，构建的金融数据集能够促进研究者对模型性能的广泛讨论与改进。
本研究评估了大型语言模型在金融报告自动生成中的有效性，比较了GLM-4、Mistral-NeMo和LLaMA3.1，并提出了新的评估框架和指标，以促进模型性能的讨论与改进。
