T3. 生成式大语言模型在金融会计研究中的应用

范思妤，南京大学、香港城市大学联合培养博士研究生，研究方向为金融科技、供应链风险、企业文化。多次担任连享会 暑期班、因果推断 等专题等课程助教，

内容提要

生成式大语言模型 (Generative Large Language Models, GLLMs) 为金融与会计领域的文本分析带来了深刻变革。本讲座将系统梳理 GLLMs 的核心技术原理，并探讨其作为一种新兴研究工具，在重塑金融与会计研究范式上的潜力与价值。

  • 生成式大语言模型基础
    • 定义与工作原理
    • 生成式大语言模型 vs 传统文本分析方法
  • 研究应用框架与 Prompt 工程
    • 学术研究中的标准化应用框架
    • 零样本、少样本与微调策略的选择
    • Prompt 工程
    • 模型输出的结构化处理与有效性评估
  • 方法论创新与前沿论文解析 本部分将结合前沿论文，解析 GLLMs 在四类任务中的具体应用：
    • 应用一：文本分类/情感判别
    • 应用二：文本嵌入与向量表示
    • 应用三：复杂信息提取
    • 应用四：推理与生成式任务
  • GLLMs 在金融会计领域的挑战与未来
    • 可复现性、幻觉与偏见
    • 未来发展趋势