CryptoLLM: Unleashing the Power of Prompted LLMs for SmartQnA and Classification of Crypto Posts

要約

ソーシャルメディアの急速な成長により、特に仮想通貨などのニッチな分野において、大量のユーザー生成コンテンツが生み出されました。
このタスクは、暗号通貨関連のソーシャル メディアの投稿を、客観的、肯定的、否定的などを含むがこれらに限定されない事前定義されたクラスに正確に分類するための堅牢な分類モデルの開発に焦点を当てています。さらに、このタスクでは、参加者が一連の回答から最も関連性の高い回答を特定する必要があります。
特定の質問に応じて投稿します。
この研究は、高度な LLM を活用することで、暗号通貨に関する議論の理解とフィルタリングを強化し、それによってこの不安定なセクターにおけるより多くの情報に基づいた意思決定を促進することを目的としています。
Reddit の投稿と Twitter の投稿の分類タスクを解決するために、プロンプトベースの手法を使用しました。
また、回答が質問に関連しているかどうかを判断するために、GPT-4-Turbo モデルのプロンプトとともに 64 ショット手法を使用しました。

要約(オリジナル)

The rapid growth of social media has resulted in an large volume of user-generated content, particularly in niche domains such as cryptocurrency. This task focuses on developing robust classification models to accurately categorize cryptocurrency-related social media posts into predefined classes, including but not limited to objective, positive, negative, etc. Additionally, the task requires participants to identify the most relevant answers from a set of posts in response to specific questions. By leveraging advanced LLMs, this research aims to enhance the understanding and filtering of cryptocurrency discourse, thereby facilitating more informed decision-making in this volatile sector. We have used a prompt-based technique to solve the classification task for reddit posts and twitter posts. Also, we have used 64-shot technique along with prompts on GPT-4-Turbo model to determine whether a answer is relevant to a question or not.

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