五种LLM模型在财报分析中表现差异显著 [page::7][page::8]

• GPT以平均4.08分在相关性、完整性、清晰度等五维度中领先。

- Claude在事实准确性上表现最好（平均4.10），但回答不够简洁。

• DeepSeek最简洁但准确性和相关性不足。

- Gemini答案冗长且完整性稍低，整体评分垫底。

自动化指标评估显示Lexical与Semantic差异明显 [page::9][page::10][page::15]

| 指标 | 最优模型 | 平均分 | 评价说明 |
|--------------|----------|---------|-----------------------------|
| ROUGE-1 | Gemini | 0.56 | 词汇级别重合度最高 |
| ROUGE-2 | Gemini | 0.22 | 短语重合度领先 |
| ROUGE-L | Gemini | 0.16 | 句子级序列重合度领先 |
| Cosine相似度 | Claude | 0.68 | 语义相似度最高 |
| Jaccard相似度| Gemini | 0.21 | 词集重合度最高 |

• Gemini在词汇匹配指标占优，但语义深度较弱。

- Claude和GPT表现语义理解较强，能平衡语义连贯与词汇准确。

• DeepSeek表现整体较弱，特别是句法结构与精确度。

LLM模型输出语义一致性与稳定性分析 [page::10][page::11][page::12]

• GPT与Claude输出语义相似度最高（最高达0.85），表明架构或训练相似。

- Gemini与DeepSeek表现波动较大，语义一致性较差。

• 不同年份和公司间输出一致性存在差异，微软相关文本模型一致性最高（0.85），亚马逊2024年文本一致性最低（0.71标准差0.078）。

LLM量化表现总结及应用建议 [page::13][page::14][page::16]

• GPT总体表现最为平衡，适合需要深度语义理解和事实准确的金融文本分析。

- Claude和Perplexity适合对事实准确性有较高要求的场景。

• Gemini适合精确复制文本的任务，但因表达冗长影响实用性。

- DeepSeek适合需要简洁回复的场景，但牺牲了深度和准确度。

多维评估框架与模型行为诊断的重要性 [page::12][page::16]

• 多维评估结合人类判断、自动指标和行为诊断，全面刻画模型性能。

- 行为分析揭示了模型对输入提示和时间变化的敏感性，提示金融场景需持续验证模型表现。

• LLM黑箱特性依然是挑战，混合模型和多模型融合技术有助降低单模型偏差。

金融自然语言处理领域大型语言模型（LLMs）评估报告详尽分析

---

1. 元数据与报告概览

• 报告标题： Evaluating Large Language Models (LLMs) in Financial NLP: A Comparative Study on Financial Report Analysis

- 作者： Md Talha Mohsin

• 发布机构： 俄克拉荷马大学塔尔萨金融与运营管理系

- 发布日期： 未明确具体日期，但参考文献至2025年，推测为2025年

• 研究主题： 比较分析当前主流大型语言模型（LLMs）——具体包括GPT-4、Claude 4 Opus、Gemini Pro、Perplexity和DeepSeek，在分析美国“七巨头”科技公司10-K报告（公司业务部分，Item 1）的表现，探索其在金融领域文本理解和分析中的应用效果。

主要信息传达：

本报告旨在系统、定量地对比五种大型语言模型在金融文本分析任务中的表现，专注于10-K报告的业务章节，通过多维度评估手段（人工注释、自动语义指标和模型行为诊断）对模型输出质量进行全面衡量。研究结论显示：GPT-4整体表现最好，语义连贯、准确且上下文相关性最高；Claude和Perplexity紧随其后；而Gemini和DeepSeek波动较大，表现不够稳定。此外，模型输出的相似度和稳定性受公司背景、输入提示不同而显著影响，揭示出对提示设计敏感性和底层模型特性的差异。[page::0,1,7,9,12,17]

---

2. 逐节深度解读

2.1 引言与背景（章节1）

• 论点与信息： LLMs在金融文本处理中的潜力日益凸显，尤其是在策略分析、市场情绪提取、非结构化数据整理等任务中表现卓越，优于传统分析师能力。金融报告，尤其是SEC要求的10-K文档，包含丰富但复杂的定性信息，是自然语言处理技术的理想应用场景。
• 支持依据： 提及文献显示LLMs能够通过预测盈利变动、情绪偏差识别，提升投资决策质量；并强调金融领域对文本逻辑组织及专业解读的高要求，这超越了单纯语言流畅性的评价标准[page::0,1]。

2.2 相关工作（章节2）

• 金融文本分析技术发展： 传统文本分析技术已深入金融领域，现代NLP工具通过语义嵌入（如Word2Vec、GloVe，到后来的transformer-based contextual embeddings）能力提升，实现更准确的风险检测和情绪解析。
• LLMs崛起： 介绍LLMs的自回归生成机制和训练目标，指出其依赖大规模语料库预训练再经微调任务，具备解析复杂语言和长距离依赖的能力。标志性成就包括GPT系列及其对金融文本的适应性和泛化能力。
• 金融专用LLMs（Fin-LLMs）发展： 诸如FinBERT、FinGPT、FinBen等多个开源和闭源项目致力于金融领域专用模型训练，进一步推动了金融文本理解能力[page::2,3]。

2.3 提示设计与敏感性（章节2.3）

• 关键观点： LLM性能受输入提示影响显著，“提示工程”成为提升模型特定任务表现的战略，包括零/少样本学习、去偏提示设计等。LLMs存在“聪明的汉斯”现象（即模型可能仅通过提示表面线索应答），潜在导致回答偏差，提示微调和结构设计至关重要。
• 细节说明： 文献指出GPT-3等存在脆弱性，小幅任务改动可能导致结果波动，尤其在因果推理上表现有限，强调了提示敏感性评估对金融领域尤为关键[page::4]。

2.4 模型架构与任务设定（章节3、4）

• 技术原理： 详细解释基于Transformer的自回归语言模型的概率建模架构，强调深度神经网络参数允许模型捕获复杂上下文依赖。
• 数据与任务设计： 选取“七巨头”科技公司三年（2022-2024）10-K报告的“业务”章节，合计21份报告文本。针对每份报告设计10个开放式分析问题，涵盖战略目标、竞争地位、风险推断、利益相关者视角以及未来展望等多维度分析，促使模型发挥推理能力而非简单摘要。
• 模型选择与配置： 评测五款闭源、架构类似但训练数据和微调目标差异的主流LLMs，默认温度参数保证输出稳定可靠。
• 评价体系： 三管齐下——人工注释（相关性、完整性、清晰性、简洁性、事实准确性五维度评分）、自动指标（ROUGE、Jaccard、Cosine相似度），及模型行为诊断（跨模型相似度与结果方差）[page::4,5,6]

2.5 研究结果解读（章节5）

2.5.1 人工注释评估

• 总结： GPT在所有维度中均拔得头筹，表现最为稳健且各评分项平均均超过4分，显示其输出不仅准确且内容全面清晰。Claude次之，以事实准确性较高著称但略逊于GPT的简洁性与完整性。Perplexity表现均衡无明显短板，DeepSeek答案简洁但付出相关性和准确性的代价，Gemini虽语法结构丰富但冗长且准确性存在波动。
• 关键数据点： 图表显示五人评分结果及模型间的分数差距集中而稳定，平均结果如GPT所有指标在4.0左右，DeepSeek简洁性最高达4.28但相关性和事实准确性最低（3.65与3.83）[page::7,8,13]

2.5.2 自动化指标评价

• 摘要： Gemini在ROUGE系列（ROUGE-1:0.56，ROUGE-2:0.22，ROUGE-L:0.16）和Jaccard指标（0.21）中的词汇级覆盖度最高，说明其文本复制能力强，詞语匹配精准；但Cosine相似度（语义相似度）方面Claude领先，达到0.68，GPT及Perplexity紧随。
• 趋势分析： 值得注意的是，Lexical（词汇）指标和Semantic（语义）指标存在明显分歧，说明单纯的表面词汇匹配并不能代表深度语义理解，必须多指标结合判别效果。
• 表格与图示： 多个表格显示模型在不同指标的排名及分数，雷达图和3D图视觉化支持上述结论，强调GPT与Claude在语义层面表现优越，而Gemini词汇复制力强但语义表现不足，DeepSeek整体较弱[page::9,10,14,15]

2.5.3 行为诊断分析

• 跨模型输出相似度： GPT与Claude在语义层面对同一输入的回答最为接近（最高达0.84以上），显示其训练集和架构设计相似，模型理解框架趋同。
• 稳定性分析： 不同公司和时间的10-K文件引入不同文本特征，导致模型间语义一致性存在波动，微软文件模型输出最为一致，亚马逊2024年版本出现最大偏差，表明内容复杂性或模型适应性差异对输出稳定性影响显著。
• 模型之间差异显著： Gemini和DeepSeek输出间差异最大，尤其是在Prompt水平的变异度，也就是说其结果在面对同样问题时反复无常，不适合高风险的金融场景使用。
• 图表说明： 表5呈现模型间配对的余弦相似度，热力图（图4）以及时间序列表（表6）均支持此分析[page::10,11,12,16]

2.6 讨论与综合（章节6）

• 核心观点： 报告结合人工及自动指标，确认GPT整体最佳，综合考量了事实准确性、语义流畅度及输出稳定性。Claude用于强调事实准确性条件下效果好，Perplexity较为均衡，DeepSeek适合追求简洁但牺牲深度，Gemini词汇丰富但缺乏精准性和稳定性。
• 多模型混合策略建议： 鉴于单一模型存在一定局限，组合多模型或建立混合框架能有效降低单模型偏差，提升金融文本分析的健壮性。
• 评价一致性： 评审之间存在较高共识，尤其在与金融报告相关的文本准确度、完整度和相关性方面共识强，保障了评估的可靠性。
• 指标差异性讨论： 详细分析ROUGE系指标更多反映表面文本重复，而Cosine相似度衡量更深层语义，对评估模型的综合表现至关重要，突显了评估体系多维度的重要性[page::12,13,14,15]

2.7 结论（章节7）

• LLM技术为金融行业开辟了新篇章，其强大的理解与推理能力推动了文本处理的自动化和智能化。
• 研究结果彰显GPT在多方面优异表现，最适合担任金融文本复杂分析任务的主力引擎。
• 出于金融领域对模型解释性和结果可信度的高度要求，未来工作需关注AI模型的透明度、因果推理能力以及潜在风险管理。
• 本研究为学术界及业界提供了一个全面、严格的LLM金融文本评估标准，将有助于推动责任、可解释性良好的金融AI系统构建[page::17]

---

3. 图表深度解读

图1：LLM及相关模型发展时间轴（第3页）

• 展示自2018年至2023年间各大厂商重点模型的演进历程，涵盖OpenAI GPT系列、Google的T5、BERT及系列金融特化模型FinBERT等。
• 纵向关联线体现通用模型向金融定制及多模态融合方向的发展轨迹，揭示当前五个评测模型所在范畴和技术基石。
• 该图强调金融LLM在通用模型基础上细分出的专用生态，突显模型不断演变及精细化趋势[page::3]

图2 & 表1：人类评审评分统计（第8页）

• 展示五个评价维度在各模型上的平均打分，深蓝色代表GPT，数据显示GPT在相关性、完整性、清晰性和事实准确性方面处于领先位置。
• 深入观察可见DeepSeek得分最高的是简洁性，但因其精准度和相关性较低而实用价值受限。Gemini在简洁性及准确性方面均表现稍弱。
• 该表与图表相辅相成，体现了人工评分细致且多维的质量评判，强调GPT的全方位平衡能力[page::8]

表2、表3、表4：自动评价指标及胜率比较（第9页）

• 表2揭示各模型在ROUGE、Jaccard、Cosine指标中的最优得分，Gemini词汇复制能力突出，但Claude及GPT在语义层面表现更佳。
• 表3提供模型综合评价的排名，体现Gemini词汇层面优势，GPT和Perplexity则在语义理解方面较强。
• 表4描述不同公司中五模型的胜率分布，GPT胜率显著高于其他模型，达58%-66%，显示其适用性和稳健性。
• 此类数据区分了模型的应用聚焦和优势互补，反映不同指标对模型“好坏”判定的多元视角[page::9]

图3与图6：语义与词汇指标雷达图及三维散点图（第10、15页）

• 雷达图显示在ROUGE、Cosine、Jaccard指标层面各模型性能分布，突出Gemini在ROUGE指标的高点与Claude、GPT在语义相似度上的均衡表现。
• 三维图以Cosine、Jaccard、ROUGE-L为坐标，直观描绘模型性能空间分布，GPT和Claude聚于高性能区，DeepSeek及Gemini分布较散。
• 视觉数据支撑多指标结合评估，强调模型间存在明显差异和侧重点[page::10,15]

表5、表6及图4、图7：模型间语义相似度和变化趋势（第11、12、16页）

• 表5和图4显示不同模型间输出的余弦相似度，确认GPT与Claude交流最接近，DeepSeek与Gemini与其他模型的差异最大。
• 表6和图7进一步反映模型在不同公司及年份10-K上的表现一致性，微软内容输出相似度最高，亚马逊某些年份则波动较大，指示文本内容复杂性对模型稳定性影响。
• 该组合验证了模型训练数据、架构对输出稳定性和语义认知的决定性作用[page::11,12,16]

图5：雷达图比较五模型在五个核心维度的人工评分（第14页）

• 五维表现图中GPT曲线面积最大且较均衡，Perplexity和Claude表现接近，DeepSeek简洁性突出但其他指标有缺陷。
• Gemini在简洁性维度得分最低，反映其长篇累赘但信息价值有限。
• 同时揭示五评审员对评判维度评价整体一致，确保了评估的可信度[page::14]

---

4. 估值分析

本报告未涉及对金融企业直接的估值计算，也未采用DCF、P/E估值方法。重点为金融文本的语义理解和信息提取，评估标准为文本输出质量和一致性指标，而非传统财务数据估值模型。

---

5. 风险因素评估

报告隐含风险主要围绕：

• 模型输出的不确定性和不稳定性： Gemini与DeepSeek表现出较大的提示敏感性和内在波动，不适合高稳定性需求的金融决策。
• 输入文本复杂性变化： 例如亚马逊2024年文件带来的模型间一致度降低，表明金融报告内容更新能影响LLM性能，需持续验证模型适应性。
• 提示设计依赖性： LLM高度依赖提示工程，少许输入变化可引起输出偏差，可能导致误导性结论。
• 黑箱性质与解释性弱： 报告最后强调，尽管模型表现强劲，但有限的可解释性限制其在严格监管环境中的应用潜力。

报告未具体提出风险缓释策略，但建议应用多模型混合及持续监控机制，提高鲁棒性和可靠性[page::4,10,12,16,17]

---

6. 审慎视角与细微差别

• 报告整体客观，但存在以下潜在限制：

- 提示工程对结果的决定性影响未进行详尽量化分析，仅侧重定性说明，未来研究应更深度探索提示设计对金融文本理解的敏感度。

- 部分自动指标与人工评价差异较大，特别是Gemini的高ROUGE得分却人工评分偏低，表明单纯词汇匹配可能误导质量判断。

- 评估数据规模有限，21份文档虽涵盖7大巨头三年，但金融文本多样性更广，这或影响推广性。

- 模型内部训练数据和调优细节未公开，影响了对性能差异根源和对比的深度理解。

• 这些细微之处提示实务中对LLMs分析需谨慎，避免单纯依赖表面指标或单一模型结果[page::9,12,14,17]

---

7. 结论性综合

本研究报告对五大领先LLMs在金融专业文本分析中性能做出了严谨全面的比较。报告透彻揭示：

• GPT-4在准确性、语义理解和表达流畅度上居首，同时表现出较强的稳定性与跨任务适应能力，成为金融NLP的首选模型。
• Claude和Perplexity提供了良好的事实准确性与语义匹配，尤其Claude在一致性和事实性上表现优异，但响应速度稍缓。
• Gemini在词汇层面具有明显优势，能较好复制原文用词和短语，但其输出语义连贯性和事实准确性偏弱，存在较大波动风险。
• DeepSeek在简洁性上表现顶尖，但以牺牲内容完整度和事实准确性为代价，不适合精细金融分析任务。
• 综合多模态评估覆盖人工评分、自动相似度、多模型行为诊断，强化了结论的稳健性与科学性。
• 模型敏感性分析强调提示设计的重要性与输入文本演变对模型输出的影响，建议未来探索多模型集成及增强模型透明度。
• 图表深入解析全面展现了各模型在不同评价维度的表现趋势及强弱点，辅助理解模型适用场景和潜在风险。

综上，报告明确推荐GPT-4作为金融领域文本理解的最佳实践工具，同时鼓励结合多模型策略，结合专业提示设计和持续模型验证，确保高风险金融决策的可靠支持。

---

详细推荐与实际应用启示

• 金融分析师和机构应优先考虑GPT-4类模型，以保障财务报告解读的准确性和深度，尤其用于战略规划、风险识别等高风险领域。
• 提示工程能力成为模型应用关键，应投入资源针对金融领域设计高质量提示，以最大化模型价值。
• 未来研究应加强模型解释性探索，构建可解释的金融AI辅助决策框架，平衡智能与合规需求。
• 行业标准化评测体系亟待建立，本报告提供了具有参考价值的评估基线和数据策略，可供后续金融AI模型开发和评估参考。

---

此报告为金融专业人士、AI研究者及投资决策者提供了全面分析视角和实证数据支持，有助于优化金融领域LLM的应用布局和技术选型。[page::0-18]

报告