A Survey of Large Language Models for Financial Applications: Progress, Prospects and Challenges

近年来，大型语言模型（LLMs）的最新进展为金融领域的机器学习应用开辟了新的机遇。这些模型在理解上下文、处理大量数据和生成人类喜爱的内容方面表现出了非凡的能力。在本次调查中，我们探讨了LLMs在各种金融任务中的应用，重点关注它们转变传统实践和推动创新的潜力。我们对LLMs在金融背景下的进展和优势进行了讨论，分析了它们在上下文理解、迁移学习灵活性、复杂情感检测等方面的先进技术和潜在能力。然后，我们强调了本次调查将现有文献分类为关键应用领域，包括语言任务、情感分析、金融时间序列、金融推理、基于代理的建模和其他应用。对于每个应用领域，我们深入探讨了具体的方法，例如文本分析、基于知识的分析、预测、数据增强、规划、决策支持和模拟。此外，我们还提供了与主流应用相关的综合数据集、模型资产和有用的代码作为研究人员和从业者的资源。最后，我们概述了未来研究的挑战和机遇，特别强调了这个领域的一些独特方面。我们希望我们的工作可以帮助促进LLMs在金融领域的采用和进一步发展。

本论文探讨了大型语言模型在金融领域的应用，并分析了其在语言任务、情感分析、金融时间序列、金融推理、代理模型等方面的潜力和优势。

本文介绍了大型语言模型在金融领域的应用和优势，并提供了各种方法和技术，如文本分析、知识分析、预测、数据增强、规划、决策支持和模拟。

本文提供了大量数据集、模型资产和有用的代码，以帮助研究人员和实践者更好地应用和发展大型语言模型在金融领域。此外，本文还指出了未来研究的挑战和机遇。

最近的相关研究包括《金融领域的情感分析：一种基于深度学习的方法》、《基于深度学习的金融预测方法》、《金融时间序列预测的深度学习方法》等。