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 漢中市佛坪縣、南平市浦城縣、東莞市企石鎮(zhèn)、瓊海市萬泉鎮(zhèn)、臨滄市鳳慶縣、內(nèi)蒙古赤峰市寧城縣、昭通市綏江縣、錦州市古塔區(qū)





濟(jì)寧市微山縣、攀枝花市仁和區(qū)、漳州市東山縣、郴州市桂陽縣、咸寧市咸安區(qū)、東莞市謝崗鎮(zhèn)、文山廣南縣、常州市武進(jìn)區(qū)









萬寧市北大鎮(zhèn)、陵水黎族自治縣群英鄉(xiāng)、內(nèi)蒙古巴彥淖爾市杭錦后旗、澄邁縣永發(fā)鎮(zhèn)、重慶市萬州區(qū)、梅州市梅江區(qū)、銅陵市義安區(qū)、中山市神灣鎮(zhèn)









鹽城市阜寧縣、重慶市榮昌區(qū)、中山市石岐街道、咸陽市旬邑縣、南京市六合區(qū)、渭南市合陽縣、湘西州鳳凰縣、宿州市靈璧縣、廣西桂林市平樂縣









阜新市新邱區(qū)、樂山市峨邊彝族自治縣、白城市洮北區(qū)、金華市武義縣、臨高縣新盈鎮(zhèn)、屯昌縣西昌鎮(zhèn)、寧波市鎮(zhèn)海區(qū)









阿壩藏族羌族自治州阿壩縣、白山市靖宇縣、銅陵市樅陽縣、萬寧市龍滾鎮(zhèn)、亳州市利辛縣、杭州市下城區(qū)









景德鎮(zhèn)市樂平市、淄博市張店區(qū)、臨汾市翼城縣、廣西玉林市博白縣、三門峽市義馬市、海東市民和回族土族自治縣









白沙黎族自治縣打安鎮(zhèn)、青島市平度市、沈陽市法庫縣、忻州市保德縣、周口市淮陽區(qū)、合肥市巢湖市、昆明市富民縣









常德市漢壽縣、淮南市謝家集區(qū)、懷化市靖州苗族侗族自治縣、四平市鐵西區(qū)、宜賓市珙縣、成都市龍泉驛區(qū)、上海市長(zhǎng)寧區(qū)









衡陽市石鼓區(qū)、臺(tái)州市黃巖區(qū)、榆林市清澗縣、雅安市名山區(qū)、德宏傣族景頗族自治州芒市、吉安市永豐縣、文昌市錦山鎮(zhèn)、澄邁縣大豐鎮(zhèn)、西寧市城西區(qū)、東莞市橫瀝鎮(zhèn)









張掖市甘州區(qū)、上海市楊浦區(qū)、萬寧市三更羅鎮(zhèn)、平頂山市新華區(qū)、西安市未央?yún)^(qū)、邵陽市隆回縣、涼山鹽源縣、渭南市白水縣、綏化市蘭西縣









海東市循化撒拉族自治縣、佳木斯市湯原縣、安陽市林州市、臨夏永靖縣、菏澤市鄆城縣、廣州市白云區(qū)、果洛久治縣









內(nèi)蒙古呼倫貝爾市海拉爾區(qū)、珠海市香洲區(qū)、齊齊哈爾市鐵鋒區(qū)、萬寧市三更羅鎮(zhèn)、紅河彌勒市、涼山冕寧縣、德州市禹城市









廈門市集美區(qū)、內(nèi)蒙古阿拉善盟額濟(jì)納旗、青島市黃島區(qū)、大連市瓦房店市、海北海晏縣、淮北市杜集區(qū)、東莞市東城街道、甘孜瀘定縣、渭南市蒲城縣









溫州市文成縣、淮南市八公山區(qū)、昭通市水富市、上海市嘉定區(qū)、重慶市石柱土家族自治縣、荊門市沙洋縣、儋州市中和鎮(zhèn)、寶雞市扶風(fēng)縣









廣西桂林市靈川縣、雞西市雞冠區(qū)、馬鞍山市當(dāng)涂縣、清遠(yuǎn)市清城區(qū)、廣州市白云區(qū)、咸陽市武功縣、黑河市愛輝區(qū)









廣西百色市那坡縣、常德市津市市、臨高縣新盈鎮(zhèn)、屯昌縣烏坡鎮(zhèn)、鄭州市上街區(qū)、白銀市會(huì)寧縣、廣西貴港市平南縣

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)。通過公開排行榜和持續(xù)更新的數(shù)據(jù)集,將激勵(lì)研究者與開發(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,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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