論文の概要: Large Language Model Adaptation for Financial Sentiment Analysis
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.14777v1
- Date: Fri, 26 Jan 2024 11:04:01 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-01-29 15:28:28.183851
- Title: Large Language Model Adaptation for Financial Sentiment Analysis
- Title（参考訳）: 金融感情分析のための大規模言語モデル適応
- Authors: Pau Rodriguez Inserte, Mariam Nakhl\'e, Raheel Qader, Gaetan Caillaut
and Jingshu Liu
- Abstract要約: 一般言語モデルは、金融に特化されたタスクでは不足する傾向にある。
1.5B未満のパラメータを持つ2つの基礎モデルは、幅広い戦略を用いて適応されている。
小型LLMは大規模モデルに匹敵する性能を有しつつ,パラメータやデータの観点からも効率がよいことを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.0499240875882
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Natural language processing (NLP) has recently gained relevance within
financial institutions by providing highly valuable insights into companies and
markets' financial documents. However, the landscape of the financial domain
presents extra challenges for NLP, due to the complexity of the texts and the
use of specific terminology. Generalist language models tend to fall short in
tasks specifically tailored for finance, even when using large language models
(LLMs) with great natural language understanding and generative capabilities.
This paper presents a study on LLM adaptation methods targeted at the financial
domain and with high emphasis on financial sentiment analysis. To this purpose,
two foundation models with less than 1.5B parameters have been adapted using a
wide range of strategies. We show that through careful fine-tuning on both
financial documents and instructions, these foundation models can be adapted to
the target domain. Moreover, we observe that small LLMs have comparable
performance to larger scale models, while being more efficient in terms of
parameters and data. In addition to the models, we show how to generate
artificial instructions through LLMs to augment the number of samples of the
instruction dataset.
- Abstract（参考訳）: 自然言語処理(NLP)は、最近、企業や市場の財務文書に非常に貴重な洞察を提供することで、金融機関内での関連性を高めている。
しかし、金融ドメインの展望は、テキストの複雑さと特定の用語の使用のために、nlpにとって余計な課題となっている。
汎用言語モデルは、大きな自然言語理解と生成能力を持つ言語モデル(LLM)を使用しても、金融に特化されたタスクでは不足する傾向にある。
本稿では,金融分野を対象としたLLM適応手法について,金融感情分析に重点を置いて検討する。
この目的のために、1.5B未満のパラメータを持つ2つの基礎モデルが幅広い戦略を用いて適応されている。
財務書類と指示の両方を注意深く微調整することで、これらの基礎モデルが対象ドメインに適応できることを示します。
さらに,小型LLMは大規模モデルに匹敵する性能を有し,パラメータやデータの観点からより効率的であることを示す。
モデルに加えて,LLMを用いて人工的な命令を生成する方法を示し,命令データセットのサンプル数を増大させる。
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