本文综述金融领域大语言模型（LLMs）的历史、技术、性能与挑战，涵盖训练方法、数据与评估。研究回顾零样本、微调及从头训练等方案，提出选择LLM的决策框架，并评估GPT-4等模型在金融任务中的表现。还介绍FLANG、FLUE基准及数据中心FLLM方法，强调多语言能力差异，呼吁提升跨语言公平性。

该文章介绍了一种优化人工智能推理的新方法，可应用于医疗保健、法律、工程等领域。该方法通过领域专业建模、归纳增强、知识整合和结构化提示实现。文章还介绍了金融大语言模型 (FLLM) 训练的三个关键子任务和归纳扩充推理（AAR）模块的实现方式。该方法可帮助人工智能系统更好地应对现实世界的复杂性。