Fine-tuning and Utilization Methods of Domain-specific LLMs

要約

事前トレーニングされた大規模言語モデル (LLM) の最近のリリースはかなりの注目を集めていますが、ドメイン固有の LLM の微調整と採用に関する研究は依然として不足しています。
この調査では、ドメイン固有の LLM を微調整して活用するためのアプローチを調査し、LLM、基礎モデル、およびドメイン固有の事前トレーニングの方法の傾向に焦点を当てています。
金融セクターに焦点を当て、データセットの選択、前処理、モデルの選択、金融における LLM 微調整に重要な考慮事項について詳しく説明します。
この研究では、金融データの固有の特性に対処し、ドメイン固有の語彙の構築と、セキュリティと規制順守に関する考慮事項を調査しています。
この研究では、LLM 微調整の実際の応用において、金融におけるドメイン固有の LLM を生成するための手順と実装について概説しています。
株価予測、金融ニュースのセンチメント分析、文書処理の自動化、調査、情報抽出、顧客サービスの向上など、さまざまな金融事例が例示されています。
この研究では、金融領域における LLM の可能性を調査し、限界を特定し、改善の方向性を提案し、将来の研究に貴重な洞察を提供します。
最終的には、ビジネスにおける自然言語処理テクノロジーを進歩させ、業界全体の金融サービスにおける LLM の積極的な利用を示唆します。

要約(オリジナル)

Recent releases of pre-trained Large Language Models (LLMs) have gained considerable traction, yet research on fine-tuning and employing domain-specific LLMs remains scarce. This study investigates approaches for fine-tuning and leveraging domain-specific LLMs, highlighting trends in LLMs, foundational models, and methods for domain-specific pre-training. Focusing on the financial sector, it details dataset selection, preprocessing, model choice, and considerations crucial for LLM fine-tuning in finance. Addressing the unique characteristics of financial data, the study explores the construction of domain-specific vocabularies and considerations for security and regulatory compliance. In the practical application of LLM fine-tuning, the study outlines the procedure and implementation for generating domain-specific LLMs in finance. Various financial cases, including stock price prediction, sentiment analysis of financial news, automated document processing, research, information extraction, and customer service enhancement, are exemplified. The study explores the potential of LLMs in the financial domain, identifies limitations, and proposes directions for improvement, contributing valuable insights for future research. Ultimately, it advances natural language processing technology in business, suggesting proactive LLM utilization in financial services across industries.

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