論文の概要: Designing Heterogeneous LLM Agents for Financial Sentiment Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.05799v1
• Date: Thu, 11 Jan 2024 10:06:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-12 15:13:54.316978
• Title: Designing Heterogeneous LLM Agents for Financial Sentiment Analysis
• Title（参考訳）: 金融感情分析のための異種llmエージェントの設計
• Authors: Frank Xing
• Abstract要約: 本研究では、金融感情分析(FSA)における大規模言語モデル(LLM)の有効性について検討する。 ミンスキーの心と感情の理論を取り入れたヘテロジニアスLSMエージェントを用いた設計枠組みが提案されている。 このフレームワークは、FSAのエラーの種類や、集約されたエージェントの議論の理由に関する事前のドメイン知識を使用して、特殊なエージェントをインスタンス化する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.8158530638728501
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Large language models (LLMs) have drastically changed the possible ways to design intelligent systems, shifting the focuses from massive data acquisition and new modeling training to human alignment and strategical elicitation of the full potential of existing pre-trained models. This paradigm shift, however, is not fully realized in financial sentiment analysis (FSA), due to the discriminative nature of this task and a lack of prescriptive knowledge of how to leverage generative models in such a context. This study investigates the effectiveness of the new paradigm, i.e., using LLMs without fine-tuning for FSA. Rooted in Minsky's theory of mind and emotions, a design framework with heterogeneous LLM agents is proposed. The framework instantiates specialized agents using prior domain knowledge of the types of FSA errors and reasons on the aggregated agent discussions. Comprehensive evaluation on FSA datasets show that the framework yields better accuracies, especially when the discussions are substantial. This study contributes to the design foundations and paves new avenues for LLMs-based FSA. Implications on business and management are also discussed.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、知的システムを設計する可能性を大幅に変え、膨大なデータ取得と新しいモデリングトレーニングから、既存のトレーニング済みモデルの完全な可能性のヒトのアライメントと戦略的活用へと焦点を移した。 しかし、このパラダイムシフトは金融感情分析(fsa)では、このタスクの差別的性質と、そのような文脈で生成モデルをどのように活用するかに関する規範的知識の欠如のため、完全には実現されていない。 本研究では,FSA を微調整することなく LLM を用いた新しいパラダイムの有効性について検討した。 ミンスキーの心と感情の理論を取り入れたヘテロジニアスLSMエージェントを用いた設計枠組みが提案されている。 このフレームワークは、fsaエラーのタイプと集約されたエージェントの議論の理由の事前ドメイン知識を使用して、専門的なエージェントをインスタンス化する。 FSAデータセットの総合的な評価は、特に議論が実質的である場合、フレームワークがより良い精度を得ることを示している。 本研究は, LLMs ベース FSA の設計基盤と新たな道の舗装に寄与する。 ビジネスとマネジメントへの影響についても論じる。

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