[논문리뷰] Unlocking Data Value in Finance: A Study on Distillation and Difficulty-Aware Training금융 도메인 LLM 배포의 어려움(밀도 높은 전문 용어, 엄격한 수치 추론, 낮은 오류 허용치)을 해결하고, 특히 데이터 품질 과 훈련 데이터의 난이도/검증 가능성 프로필 이 특수 수직 도메인에서의 LLM 성능에 미치는 영향을 체계적으로 이해하는 것을 목표로 합니다.#Review#Financial LLMs#Data-Centric AI#Distillation#Chain-of-Thought (CoT)#Reinforcement Learning (RL)#Supervised Fine-Tuning (SFT)#Difficulty-Aware Training#Data Quality2026년 3월 9일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] FinSearchComp: Towards a Realistic, Expert-Level Evaluation of Financial Search and Reasoning본 연구는 LLM 기반 에이전트의 현실적인 금융 데이터 검색 및 추론 능력을 평가하기 위한 종단 간(end-to-end) 벤치마크 의 부재를 해결하는 것을 목표로 합니다.#Review#Financial LLMs#Agent Benchmarking#Open-domain Search#Financial Reasoning#Time-Sensitive Data#Multi-hop QA#Tool Use2025년 9월 19일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] From Scores to Skills: A Cognitive Diagnosis Framework for Evaluating Financial Large Language Models기존 금융 LLM 벤치마크의 단일 점수 평가 방식(score flattening) 과 불균형한 개념 커버리지(coverage imbalance) 로 인해 모델의 실제 지식 수준과 한계를 파악하기 어렵다는 문제를 해결하고자 합니다.#Review#Financial LLMs#Cognitive Diagnosis Model#LLM Evaluation#Knowledge Assessment#Matrix Factorization#CPA-QKA#Interpretability2025년 8월 21일댓글 수 로딩 중