EMNLP

Golden Touchstone: A Comprehensive Bilingual Benchmark for Evaluating Financial Large Language Models

黄金触点：一种全面的双语基准，用于评估金融大语言模型

Xiaojun Wu, Junxi Liu, Huanyi Su, Zhouchi Lin, Yiyan Qi, Chengjin Xu, Jiajun Su, Jiajie Zhong, Fuwei Wang, Saizhuo Wang, Fengrui Hua, Jia Li, Jian Guo

机构 * IDEA Research（IDEA研究机构） ； The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科学与技术大学（广州）） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科学与技术大学） ； Nanjing University（南京大学） ； South China Normal University（华南师范大学） ； DataArcTech Ltd.（DataArcTech有限公司） 纠错

AI总结 本研究提出Golden Touchstone双语基准，用于全面评估金融大语言模型的性能，通过对比分析揭示模型在处理复杂金融信息时的优势与局限。

Comments Published in Findings of EMNLP 2025

Journal ref In Findings of the Association for Computational Linguistics: EMNLP 2025, pages 22544-22560, Suzhou, China. Association for Computational Linguistics

I Learn Better If You Speak My Language: Understanding the Superior Performance of Fine-Tuning Large Language Models with LLM-Generated Responses

我如果能用我的语言说话会学得更好：理解通过微调大型语言模型与LLM生成响应的优越性能

Xuan Ren, Biao Wu, Lingqiao Liu

机构 * University of Adelaide（阿德莱德大学） ； University of Technology Sydney（悉尼科技大学） 纠错

AI总结 本文研究了LLM生成响应在微调大型语言模型时的优越性能，发现LLM对自身生成响应的熟悉性是提升学习效果的关键因素。

Comments The paper has been accepted to EMNLP 2024 (Main Conference) there is a follow up paper: Efficiently Selecting Response Generation Strategies for Synthetic Data Construction by Self-Aligned Perplexity Note: This is a revised version of arXiv:2402.11192 (v1, submitted 17 Feb 2024)