論文の概要: Conversational Financial Information Retrieval Model (ConFIRM)

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.13001v1
• Date: Fri, 6 Oct 2023 12:31:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-29 16:24:05.282054
• Title: Conversational Financial Information Retrieval Model (ConFIRM)
• Title（参考訳）: 会話型金融情報検索モデル(ConFIRM)
• Authors: Stephen Choi, William Gazeley, Siu Ho Wong, Tingting Li
• Abstract要約: 本稿では,照会意図の分類と知識ベースラベリングに適した LLM ベースの財務情報検索モデル ConFIRM を提案する。 ConFIRMは,1)ドメイン固有の問合せペアを合成する手法,2)クエリ分類タスクのためのパラメータ効率の良い微調整手法の評価,の2つのモジュールから構成される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.119127487118468
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: With the exponential growth in large language models (LLMs), leveraging their emergent properties for specialized domains like finance merits exploration. However, regulated fields such as finance pose unique constraints, requiring domain-optimized frameworks. We present ConFIRM, an LLM-based conversational financial information retrieval model tailored for query intent classification and knowledge base labeling. ConFIRM comprises two modules: 1) a method to synthesize finance domain-specific question-answer pairs, and 2) evaluation of parameter efficient fine-tuning approaches for the query classification task. We generate a dataset of over 4000 samples, assessing accuracy on a separate test set. ConFIRM achieved over 90% accuracy, essential for regulatory compliance. ConFIRM provides a data-efficient solution to extract precise query intent for financial dialog systems.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)の指数的な成長に伴い、金融メリット探索(英語版)のような専門分野の創発的特性を活用する。 しかし、金融などの規制された分野は、ドメイン最適化フレームワークを必要とする独自の制約を課す。 質問意図分類と知識ベースラベリングに適したLLMベースの対話型財務情報検索モデルであるConFIRMを提案する。 ConFIRMは、1)ドメイン固有の問合せペアを合成する手法と、2)クエリ分類タスクのためのパラメータ効率の良い微調整手法の評価からなる。 4000以上のサンプルのデータセットを生成し、別々のテストセットで精度を評価します。 確認は90%以上の精度を達成し、規制の遵守に不可欠である。 confirmは金融ダイアログシステムの正確なクエリインテントを抽出するためのデータ効率の良いソリューションを提供する。

関連論文リスト

• DiscoveryBench: Towards Data-Driven Discovery with Large Language Models [50.36636396660163]
  我々は、データ駆動探索の多段階プロセスを形式化する最初の包括的なベンチマークであるDiscoveryBenchを紹介する。 我々のベンチマークには、社会学や工学などの6つの分野にまたがる264のタスクが含まれている。 私たちのベンチマークでは、自律的なデータ駆動型発見の課題を説明し、コミュニティが前進するための貴重なリソースとして役立ちます。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-01T18:58:22Z)
• Fine-Tuning or Fine-Failing? Debunking Performance Myths in Large Language Models [0.8399688944263842]
  大きな言語モデル(LLM)は、入力クエリから人間のようなテキストを理解し、生成する能力を持つ。 本研究では、この概念を、レトリーバル拡張生成(RAG)パイプライン内のLLMの統合に拡張する。 データ抽出と文脈理解における微調整がLLMの能力に与える影響を評価する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-17T04:35:17Z)
• Enhancing Knowledge Retrieval with In-Context Learning and Semantic Search through Generative AI [3.9773527114058855]
  本稿では,大規模言語モデルの生成能力とベクトルデータベースの高速かつ正確な検索能力を組み合わせた新しい手法を提案する。 開発したGTR(Generative Text Retrieval)は,非構造化データと構造化データの両方に適用可能である。 改良されたモデルであるGenerative Tabular Text Retrieval (GTR-T) は、大規模データベースクエリの効率を実証した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-13T23:08:06Z)
• An Approach to Build Zero-Shot Slot-Filling System for Industry-Grade Conversational Assistants [9.537527104259153]
  1) レイテンシの低い要件を満たし、利便性とコスト効率のよいクラウドおよび顧客の前提デプロイメントを実現するために、小さなモデルを使用する。 我々は,事前学習したLCMをタスク固有データを用いてスロット充足モデルに微調整する,微調整アプローチを採用する。 その結果, スロット充填モデル構築に対する我々の所定のアプローチは, F1の基準値よりも6.9%向上し, 同時に遅延を57%低減できた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-13T06:24:52Z)
• How to Train Data-Efficient LLMs [56.41105687693619]
  事前学習言語モデル(LLM)に対するデータ効率のアプローチについて検討する。 Ask-LLMと密度サンプリングがそれぞれのカテゴリで最適であることがわかった。 何百もの評価タスクと事前学習作業を含む19個のサンプルを比較したところ,Ask-LLMと密度がそれぞれのカテゴリで最適な方法であることが判明した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-15T02:27:57Z)
• Self-Play Fine-Tuning Converts Weak Language Models to Strong Language Models [52.98743860365194]
  本稿では,SPIN(Self-Play fIne-tuNing)と呼ばれるファインチューニング手法を提案する。 SPINの中心には自己再生機構があり、LLMは自身のインスタンスと対戦することでその能力を洗練させる。 このことは、自己プレイの約束に光を当て、熟練した相手を必要とせずに、LSMにおける人間レベルのパフォーマンスの達成を可能にする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-02T18:53:13Z)
• Churn Prediction via Multimodal Fusion Learning:Integrating Customer Financial Literacy, Voice, and Behavioral Data [14.948017876322597]
  本稿では,金融サービスプロバイダの顧客リスクレベルを特定するためのマルチモーダル融合学習モデルを提案する。 弊社のアプローチは、顧客感情の財務リテラシー(FL)レベルと、財務行動データを統合している。 我々の新しいアプローチは、チャーン予測の顕著な改善を示し、テスト精度91.2%、平均精度66、マクロ平均F1スコア54を達成した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-03T06:28:55Z)
• Zero-shot Retrieval: Augmenting Pre-trained Models with Search Engines [83.65380507372483]
  大規模で事前訓練されたモデルは、問題を解決するのに必要なタスク固有のデータの量を劇的に削減するが、多くの場合、ドメイン固有のニュアンスを箱から取り出すのに失敗する。 本稿では,NLPとマルチモーダル学習の最近の進歩を活用して,検索エンジン検索による事前学習モデルを強化する方法について述べる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-29T05:33:28Z)
• Hallucination-minimized Data-to-answer Framework for Financial Decision-makers [1.3781777926017094]
  大規模言語モデル(LLM)は、いくつかの自動化とパーソナライズされた質問応答プロトタイプの構築に応用されている。 本稿では,データテーブルを階層的なテキストデータチャンクに変換するLangchainベースのフレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-09T22:53:52Z)
• MLLM-DataEngine: An Iterative Refinement Approach for MLLM [62.30753425449056]
  本稿では,データ生成,モデルトレーニング,評価を橋渡しする新しいクローズドループシステムを提案する。 各ループ内で、MLLM-DataEngineはまず評価結果に基づいてモデルの弱点を分析する。 ターゲットとして,異なる種類のデータの比率を調整する適応型バッドケースサンプリングモジュールを提案する。 品質については、GPT-4を用いて、各データタイプで高品質なデータを生成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-25T01:41:04Z)
• DRFLM: Distributionally Robust Federated Learning with Inter-client Noise via Local Mixup [58.894901088797376]
  連合学習は、生データをリークすることなく、複数の組織のデータを使用してグローバルモデルをトレーニングするための有望なアプローチとして登場した。 上記の2つの課題を同時に解決するための一般的な枠組みを提案する。 我々は、ロバストネス解析、収束解析、一般化能力を含む包括的理論的解析を提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-04-16T08:08:29Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。