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 池州市貴池區(qū)、廣西梧州市萬秀區(qū)、駐馬店市上蔡縣、金華市東陽市、內(nèi)蒙古呼和浩特市賽罕區(qū)、益陽市桃江縣、甘孜康定市





十堰市竹溪縣、揭陽市揭西縣、慶陽市合水縣、南平市順昌縣、廣西河池市宜州區(qū)、黃石市下陸區(qū)、商丘市夏邑縣、寧夏中衛(wèi)市沙坡頭區(qū)









南充市營(yíng)山縣、北京市豐臺(tái)區(qū)、白城市洮北區(qū)、淮安市淮陰區(qū)、瀘州市江陽區(qū)、瀘州市敘永縣、雞西市雞東縣、寧德市古田縣、黃南尖扎縣、中山市東區(qū)街道









濟(jì)南市長(zhǎng)清區(qū)、廣西欽州市浦北縣、佳木斯市東風(fēng)區(qū)、鹽城市東臺(tái)市、西雙版納勐臘縣、遵義市桐梓縣、駐馬店市汝南縣、廣西崇左市天等縣、中山市民眾鎮(zhèn)









甘孜康定市、泉州市晉江市、鄭州市新鄭市、普洱市西盟佤族自治縣、婁底市漣源市、濟(jì)南市商河縣









吉安市永新縣、安康市漢濱區(qū)、瀘州市古藺縣、北京市平谷區(qū)、溫州市瑞安市、衡陽市石鼓區(qū)









咸陽市旬邑縣、廣州市南沙區(qū)、蘭州市七里河區(qū)、廣安市鄰水縣、郴州市嘉禾縣









商洛市商南縣、迪慶德欽縣、齊齊哈爾市克東縣、內(nèi)蒙古鄂爾多斯市達(dá)拉特旗、淮南市鳳臺(tái)縣、萬寧市北大鎮(zhèn)、湛江市坡頭區(qū)、東莞市中堂鎮(zhèn)、內(nèi)蒙古鄂爾多斯市烏審旗、樂山市金口河區(qū)









中山市南頭鎮(zhèn)、臨汾市古縣、遂寧市安居區(qū)、南充市營(yíng)山縣、延邊和龍市、晉城市城區(qū)、廣西梧州市岑溪市、雞西市恒山區(qū)、株洲市攸縣、臨夏東鄉(xiāng)族自治縣









東莞市厚街鎮(zhèn)、綏化市望奎縣、佛山市順德區(qū)、焦作市武陟縣、荊門市掇刀區(qū)、南陽市淅川縣、南京市浦口區(qū)、煙臺(tái)市萊州市、撫州市資溪縣









臨沂市河?xùn)|區(qū)、濰坊市寒亭區(qū)、衢州市開化縣、伊春市伊美區(qū)、內(nèi)蒙古巴彥淖爾市臨河區(qū)、淄博市臨淄區(qū)、新鄉(xiāng)市牧野區(qū)、漳州市華安縣









永州市道縣、濱州市沾化區(qū)、安康市石泉縣、阜新市彰武縣、四平市鐵西區(qū)、懷化市靖州苗族侗族自治縣、大理鶴慶縣









晉中市榆次區(qū)、鹽城市大豐區(qū)、鎮(zhèn)江市揚(yáng)中市、海口市龍華區(qū)、濟(jì)南市長(zhǎng)清區(qū)、黃岡市蘄春縣、廣西柳州市柳城縣、萍鄉(xiāng)市安源區(qū)、臨夏和政縣、重慶市北碚區(qū)









贛州市瑞金市、杭州市上城區(qū)、廣西梧州市龍圩區(qū)、焦作市武陟縣、廣西南寧市江南區(qū)、上海市長(zhǎng)寧區(qū)、營(yíng)口市鲅魚圈區(qū)、上饒市德興市、海東市平安區(qū)、紅河開遠(yuǎn)市









定安縣龍門鎮(zhèn)、北京市東城區(qū)、海北祁連縣、安慶市岳西縣、鐵嶺市昌圖縣、咸陽市彬州市、邵陽市隆回縣、淮安市盱眙縣









淄博市沂源縣、鹽城市濱??h、佳木斯市撫遠(yuǎn)市、甘南舟曲縣、紅河蒙自市、黔東南施秉縣









昆明市嵩明縣、廣西南寧市隆安縣、文山丘北縣、信陽市淮濱縣、寶雞市隴縣、太原市婁煩縣

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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