本文探讨大型语言模型在金融任务中的应用，利用监督微调、偏好优化和强化学习等技术，显著提升模型性能，展现其在金融领域的广泛潜力。

该文综述大语言模型在情感识别、问答系统、推荐系统、个性化文本生成、内容审核、客服响应及金融任务等领域的应用。研究表明，LLM在迁移性、个性化推荐与解释生成方面表现突出，但面临冷启动、公平性与偏见等挑战。金融领域调查提出决策框架，指导从业者依据数据与算力选择方案，并讨论相关限制。