MTFinEval：一个多领域的中文金融基准与相互相关问题
原文中文，约200字，阅读约需1分钟。发表于：。本研究针对现有评估大语言模型（LLM）在经济领域应用中的不足，提出了一个新的基准MTFinEval，重点考察LLM对经济学基础知识的掌握。实验结果表明，LLM在MTFinEval基准上的表现普遍较差，验证了该基准的有效性，并为特定应用案例中选择合适的LLM提供了指导，同时提升了对LLM基础知识的严谨性和可靠性。
该研究提供了一个评估语言模型在商业决策中的财务影响的框架，重点关注投资和收益方面的利益。研究发现，更昂贵的模型的更高准确性在一定条件下可以通过更显著的收益来证明更大的投资，但不一定有更大的回报率。此外，文章还讨论了操作变量的变化如何影响使用语言模型的经济效益，为企业提供了实用的洞见，发现预测收益和损失以及不同的成功和失败概率是影响模型敏感性最大的变量。
