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文档摘要

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《大语言模型金融领域应用评测指南》编制说明

一、背景及意义

近年来，大模型技术迅猛发展，商业化应用日益深入，并在文本生成场景展现出巨大潜力。目前，市面上拥有数百个大语言模型，但质量参差不齐，部分模型存在准确性、连贯性、逻辑性等方面的问题，一定程度上阻碍了大语言模型的商业化进程。尤其在金融领域，作为金融活动的重要载体，金融文本的生成质量直接关系到金融决策的准确性以及交易的安全性、合规性等。因此，如何对大语言模型进行全面、客观的评测，已经成为一个迫切需要解决的问题。

大语言模型拥有巨大的参数量和较强的泛化能力，评测维度、评测指标和数据集相较传统模型更加复杂，评测难度也随之显著增