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本文介绍了我们参加FinCausal 2025 Compeition的方法和发现（Moreno-Sandoval等人。，2025），解决了从财务文件中得出的因果问题，特别是英语和西班牙年度报告。与基于BERT的代币分类（例如基于BERT的提取方法）相比，我们研究了生成模型（例如Llama）的有效性。虽然迅速的优化和很少的学习提供了一些改进，但它们不适合持续超过Fincausal的提取方法，并且患有hAlu take。相比之下，微调生成模型被证明对于最小化的幻觉和实现了卓越的表现至关重要。使用我们的微调多语言模型完成这两个任务，我们的表现要优于我们的外来和单语言方法，在比赛中获得了西班牙语的最高成果，而在比赛中获得了第二好的结果。我们的发现表明，微调的大语言模型非常适合复杂的财务叙事中的因果问答，提供了强大的多语言帽子，并有效地减轻了幻觉。
微调在LLMS中提示的功效
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