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Evaluating Large Language Models for Financial Report Summarization: An Empirical Study

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内容提要

本研究评估了大型语言模型（LLMs）在金融报告自动生成中的有效性，填补了高风险金融领域的评估不足。通过比较GLM-4、Mistral-NeMo和LLaMA3.1，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。

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标签

models 大型语言模型 模型性能 自动生成 评估框架 金融报告
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