RKEFino1: Um Modelo de Linguagem de Grande Escala Aprimorado com Conhecimento Regulatório
RKEFino1: A Regulation Knowledge-Enhanced Large Language Model
June 6, 2025
Autores: Yan Wang, Yueru He, Ruoyu Xiang, Jeff Zhao
cs.AI
Resumo
Os recentes avanços em modelos de linguagem de grande escala (LLMs) trazem grande potencial para aplicações financeiras, mas introduzem desafios críticos de precisão e conformidade na Relatoria Regulatória Digital (DRR). Para abordar essas questões, propomos o RKEFino1, um modelo de raciocínio financeiro aprimorado com conhecimento regulatório, construído sobre o Fino1 e ajustado com conhecimento de domínio de XBRL, CDM e MOF. Formulamos duas tarefas de perguntas e respostas - baseadas em conhecimento e raciocínio matemático - e introduzimos uma nova tarefa de Reconhecimento de Entidades Numéricas (NER) que abrange entidades financeiras tanto em frases quanto em tabelas. Os resultados experimentais demonstram a eficácia e a capacidade de generalização do RKEFino1 em tarefas financeiras críticas para conformidade. Disponibilizamos nosso modelo no 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.