RKEFino1: Un Modelo de Lenguaje de Gran Escala Mejorado con Conocimiento Regulatorio
RKEFino1: A Regulation Knowledge-Enhanced Large Language Model
June 6, 2025
Autores: Yan Wang, Yueru He, Ruoyu Xiang, Jeff Zhao
cs.AI
Resumen
Los recientes avances en los modelos de lenguaje de gran escala (LLMs) ofrecen un gran potencial para aplicaciones financieras, pero introducen desafíos críticos de precisión y cumplimiento en la Presentación Digital Regulatoria (DRR). Para abordar estos problemas, proponemos RKEFino1, un modelo de razonamiento financiero mejorado con conocimiento regulatorio, construido sobre Fino1 y ajustado con conocimiento del dominio de XBRL, CDM y MOF. Formulamos dos tareas de preguntas y respuestas: basadas en conocimiento y razonamiento matemático, e introducimos una nueva tarea de Reconocimiento de Entidades Numéricas (NER) que cubre entidades financieras tanto en oraciones como en tablas. Los resultados experimentales demuestran la efectividad y capacidad de generalización de RKEFino1 en tareas financieras críticas para el cumplimiento. Hemos publicado nuestro modelo en Hugging Face.
English
Recent advances in large language models (LLMs) hold great promise for
financial applications but introduce critical accuracy and compliance
challenges in Digital Regulatory Reporting (DRR). To address these issues, we
propose RKEFino1, a regulation knowledge-enhanced financial reasoning model
built upon Fino1, fine-tuned with domain knowledge from XBRL, CDM, and MOF. We
formulate two QA tasks-knowledge-based and mathematical reasoning-and introduce
a novel Numerical NER task covering financial entities in both sentences and
tables. Experimental results demonstrate the effectiveness and generalization
capacity of RKEFino1 in compliance-critical financial tasks. We have released
our model on Hugging Face.