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 惠州市惠陽(yáng)區(qū)、許昌市長(zhǎng)葛市、許昌市襄城縣、漢中市佛坪縣、澄邁縣仁興鎮(zhèn)、紅河綠春縣、安慶市懷寧縣





長(zhǎng)春市綠園區(qū)、鶴壁市淇濱區(qū)、南京市建鄴區(qū)、佳木斯市同江市、畢節(jié)市納雍縣、白沙黎族自治縣邦溪鎮(zhèn)、南京市雨花臺(tái)區(qū)、撫州市南豐縣









洛陽(yáng)市伊川縣、昆明市宜良縣、廣西賀州市富川瑤族自治縣、澄邁縣文儒鎮(zhèn)、廣西柳州市柳城縣、懷化市芷江侗族自治縣









重慶市榮昌區(qū)、酒泉市敦煌市、中山市阜沙鎮(zhèn)、周口市扶溝縣、孝感市應(yīng)城市、安康市鎮(zhèn)坪縣、廣西欽州市靈山縣、無(wú)錫市新吳區(qū)









通化市梅河口市、白沙黎族自治縣七坊鎮(zhèn)、宜春市奉新縣、宜昌市枝江市、湘西州吉首市、蕪湖市無(wú)為市、酒泉市肅州區(qū)、懷化市靖州苗族侗族自治縣









甘南夏河縣、駐馬店市汝南縣、鐵嶺市銀州區(qū)、深圳市鹽田區(qū)、婁底市新化縣、懷化市鶴城區(qū)、內(nèi)蒙古烏蘭察布市豐鎮(zhèn)市、隴南市徽縣、成都市雙流區(qū)、滁州市天長(zhǎng)市









海西蒙古族茫崖市、成都市金堂縣、黃岡市羅田縣、內(nèi)蒙古呼和浩特市土默特左旗、西安市周至縣、昆明市富民縣









黔東南丹寨縣、九江市彭澤縣、南陽(yáng)市社旗縣、臨汾市隰縣、成都市都江堰市、佳木斯市湯原縣、鞍山市鐵西區(qū)、沈陽(yáng)市渾南區(qū)









內(nèi)江市隆昌市、自貢市貢井區(qū)、牡丹江市西安區(qū)、淮北市濉溪縣、揭陽(yáng)市惠來(lái)縣、廣州市越秀區(qū)、陽(yáng)泉市盂縣









鎮(zhèn)江市丹陽(yáng)市、東營(yíng)市廣饒縣、昭通市魯?shù)榭h、儋州市和慶鎮(zhèn)、東莞市橋頭鎮(zhèn)、成都市崇州市、洛陽(yáng)市西工區(qū)、保山市隆陽(yáng)區(qū)、黔西南興仁市、衡陽(yáng)市衡山縣









南昌市進(jìn)賢縣、珠海市香洲區(qū)、內(nèi)蒙古興安盟阿爾山市、陽(yáng)泉市城區(qū)、梅州市梅縣區(qū)、涼山鹽源縣、三明市明溪縣









亳州市渦陽(yáng)縣、汕尾市城區(qū)、澄邁縣瑞溪鎮(zhèn)、廈門(mén)市海滄區(qū)、廣西玉林市陸川縣、廣州市黃埔區(qū)









重慶市長(zhǎng)壽區(qū)、徐州市鼓樓區(qū)、哈爾濱市木蘭縣、廣西桂林市全州縣、通化市通化縣、瓊海市會(huì)山鎮(zhèn)、內(nèi)蒙古興安盟扎賚特旗









株洲市攸縣、銅陵市樅陽(yáng)縣、澄邁縣金江鎮(zhèn)、東方市大田鎮(zhèn)、肇慶市鼎湖區(qū)、天津市薊州區(qū)









保山市昌寧縣、杭州市富陽(yáng)區(qū)、商丘市寧陵縣、遼陽(yáng)市遼陽(yáng)縣、東莞市常平鎮(zhèn)、泰安市肥城市、許昌市建安區(qū)









臺(tái)州市三門(mén)縣、許昌市長(zhǎng)葛市、酒泉市金塔縣、揭陽(yáng)市榕城區(qū)、雅安市蘆山縣、黔南荔波縣、樂(lè)東黎族自治縣黃流鎮(zhèn)、沈陽(yáng)市渾南區(qū)









黔西南興仁市、煙臺(tái)市芝罘區(qū)、廣西欽州市浦北縣、重慶市巫山縣、南通市如皋市、廣西防城港市上思縣、臨汾市大寧縣、洛陽(yáng)市偃師區(qū)、眉山市東坡區(qū)

上海財(cái)經(jīng)大學(xué)發(fā)布Fin-Eval 6.0:為金融領(lǐng)域大模型設(shè)立全新評(píng)估基準(zhǔn)|界面新聞

近日,上海財(cái)經(jīng)大學(xué)前沿人工智能實(shí)驗(yàn)室宣布,正式推出Fin-Eval 6.0評(píng)估基準(zhǔn)。這是一個(gè)為全面評(píng)估大型語(yǔ)言模型(LLMs)在金融領(lǐng)域的專業(yè)能力與安全性而構(gòu)建的開(kāi)創(chuàng)性基準(zhǔn)數(shù)據(jù)集。該基準(zhǔn)基于廣受認(rèn)可的FinEval評(píng)估集進(jìn)行升級(jí),創(chuàng)新性地加入了金融嚴(yán)謹(jǐn)性和金融多模態(tài)兩大維度,總題量超過(guò)16,000道,旨在滿足金融行業(yè)對(duì)高標(biāo)準(zhǔn)、專業(yè)化AI評(píng)估工具日益增長(zhǎng)的迫切需求。

Fin-Eval 6.0的核心亮點(diǎn)包括:

??? ?全面的領(lǐng)域覆蓋: 基準(zhǔn)測(cè)試包含六大核心模塊:金融學(xué)術(shù)知識(shí)、金融行業(yè)理解、金融安全認(rèn)知、金融智能體應(yīng)用、金融多模態(tài)能力與金融嚴(yán)謹(jǐn)性測(cè)試。

??? ?海量高質(zhì)量試題: 超過(guò)16,000道題目深度模擬了真實(shí)的金融工作場(chǎng)景與決策過(guò)程,旨在全方位檢驗(yàn)大模型在金融領(lǐng)域的綜合應(yīng)用能力。

上海財(cái)經(jīng)大學(xué)發(fā)布Fin-Eval 6.0:為金融領(lǐng)域大模型設(shè)立全新評(píng)估基準(zhǔn)|界面新聞

??? ?聚焦前沿: 創(chuàng)新性地引入“金融多模態(tài)能力”、“金融嚴(yán)謹(jǐn)性測(cè)試”評(píng)估維度,直面當(dāng)前金融AI發(fā)展的熱點(diǎn)與難點(diǎn)。

六維評(píng)估矩陣:覆蓋金融領(lǐng)域全場(chǎng)景

Fin-Eval 6.0通過(guò)六大核心領(lǐng)域確保了評(píng)估的廣度與深度,實(shí)現(xiàn)了從理論到實(shí)踐、從單一能力到復(fù)雜任務(wù)的立體考察:

推動(dòng)中國(guó)金融AI邁向新高度

大型語(yǔ)言模型雖在通用領(lǐng)域表現(xiàn)卓越,但在高度專業(yè)化和風(fēng)險(xiǎn)敏感的金融行業(yè),其安全與復(fù)雜任務(wù)處理能力仍是未知數(shù)。Fin-Eval 6.0的推出,為解決這一挑戰(zhàn)提供了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。

該基準(zhǔn)不僅為金融AI的學(xué)術(shù)研究和技術(shù)發(fā)展設(shè)立了新標(biāo)桿,也為希望在中國(guó)市場(chǎng)部署AI應(yīng)用的金融機(jī)構(gòu)提供了更可靠的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估和模型選型依據(jù)。通過(guò)對(duì)模型優(yōu)勢(shì)與潛在風(fēng)險(xiǎn)的嚴(yán)謹(jǐn)評(píng)估,F(xiàn)in-Eval 6.0揭示了當(dāng)前大模型能力的邊界與短板,從而引導(dǎo)科研方向,促進(jìn)模型在關(guān)鍵金融能力上的突破。

上海財(cái)經(jīng)大學(xué)發(fā)布Fin-Eval 6.0:為金融領(lǐng)域大模型設(shè)立全新評(píng)估基準(zhǔn)|界面新聞

更重要的是,F(xiàn)in-Eval 6.0的推廣有望催生一個(gè)圍繞金融AI評(píng)估與優(yōu)化的研究社區(qū)及產(chǎn)業(yè)生態(tài)。通過(guò)公開(kāi)排行榜和持續(xù)更新的數(shù)據(jù)集,將激勵(lì)研究者與開(kāi)發(fā)者之間的良性競(jìng)爭(zhēng)與合作,共同提升大模型在金融領(lǐng)域的整體水平,最終推動(dòng)更安全、可靠、公平的AI技術(shù)在金融領(lǐng)域落地,為金融行業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型與社會(huì)經(jīng)濟(jì)的高質(zhì)量發(fā)展注入新動(dòng)力。

上海財(cái)經(jīng)大學(xué)校長(zhǎng)、黨委副書(shū)記、滴水湖高級(jí)金融學(xué)院院長(zhǎng)劉元春表示,當(dāng)前發(fā)布的金融領(lǐng)域大模型評(píng)測(cè)體系具有雙重價(jià)值:一方面為金融監(jiān)管部門(mén)制定技術(shù)治理框架提供依據(jù),另一方面為商業(yè)機(jī)構(gòu)優(yōu)化模型開(kāi)發(fā)指明方向。他指出,此類研究具有顯著的前瞻性和跨學(xué)科價(jià)值,體現(xiàn)了頂尖金融院校在推動(dòng)金融科技發(fā)展的重要責(zé)任。

測(cè)評(píng)團(tuán)隊(duì)負(fù)責(zé)人、上海財(cái)經(jīng)大學(xué)統(tǒng)計(jì)與數(shù)據(jù)科學(xué)學(xué)院與滴水湖高級(jí)金融學(xué)院聯(lián)聘教授張立文指出,隨著人工智能技術(shù)日益深入地融入金融服務(wù)的核心流程,F(xiàn)in-Eval 6.0的發(fā)布標(biāo)志著金融AI評(píng)估領(lǐng)域邁出了關(guān)鍵一步。它旨在為構(gòu)建更加安全、高效且可靠的金融AI系統(tǒng)提供重要的洞察和發(fā)展方向指導(dǎo)。一方面,新增的“金融嚴(yán)謹(jǐn)性測(cè)試”模塊進(jìn)一步聚焦模型在金融場(chǎng)景中的安全性與可靠性;而“金融多模態(tài)能力評(píng)測(cè)”的引入,則填補(bǔ)了當(dāng)前評(píng)估體系在該領(lǐng)域的部分空白,并緊密貼合實(shí)際業(yè)務(wù)需求,具有重要意義。另一方面,F(xiàn)in-Eval 6.0對(duì)以往版本的基準(zhǔn)測(cè)試進(jìn)行了整合與拓展,使得整個(gè)評(píng)估體系更加全面、準(zhǔn)確,能夠更好地反映金融AI系統(tǒng)的綜合能力。

未來(lái),上海財(cái)經(jīng)大學(xué)會(huì)更加關(guān)注金融領(lǐng)域的安全合規(guī)、能力建設(shè)與智能體評(píng)測(cè)等維度。在安全層面,將會(huì)建設(shè)更加體系化的評(píng)測(cè)框架,抓住模型“底線”。在能力建設(shè)層面,依托上財(cái)在金融學(xué)科建設(shè)中優(yōu)勢(shì),研究團(tuán)隊(duì)將持續(xù)構(gòu)建具有行業(yè)代表性和復(fù)雜度的金融基準(zhǔn)測(cè)試集,動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)和量化分析大模型在金融領(lǐng)域的能力與知識(shí)邊界。同時(shí),在“智能體元年”的背景下,有關(guān)金融智能體的評(píng)測(cè)標(biāo)準(zhǔn)也在籌備建設(shè)中,敬請(qǐng)期待!

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