論文の概要: Advancing Anomaly Detection: Non-Semantic Financial Data Encoding with LLMs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.03614v1
• Date: Wed, 5 Jun 2024 20:19:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-07 19:04:59.246513
• Title: Advancing Anomaly Detection: Non-Semantic Financial Data Encoding with LLMs
• Title（参考訳）: 異常検出の高速化:LLMを用いた非意味的財務データ符号化
• Authors: Alexander Bakumenko, Kateřina Hlaváčková-Schindler, Claudia Plant, Nina C. Hubig,
• Abstract要約: 本稿では,Large Language Models (LLM) 埋め込みを用いた財務データにおける異常検出の新しい手法を提案する。 実験により,LLMが異常検出に有用な情報をもたらし,モデルがベースラインを上回っていることが確認された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 49.57641083688934
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Detecting anomalies in general ledger data is of utmost importance to ensure trustworthiness of financial records. Financial audits increasingly rely on machine learning (ML) algorithms to identify irregular or potentially fraudulent journal entries, each characterized by a varying number of transactions. In machine learning, heterogeneity in feature dimensions adds significant complexity to data analysis. In this paper, we introduce a novel approach to anomaly detection in financial data using Large Language Models (LLMs) embeddings. To encode non-semantic categorical data from real-world financial records, we tested 3 pre-trained general purpose sentence-transformer models. For the downstream classification task, we implemented and evaluated 5 optimized ML models including Logistic Regression, Random Forest, Gradient Boosting Machines, Support Vector Machines, and Neural Networks. Our experiments demonstrate that LLMs contribute valuable information to anomaly detection as our models outperform the baselines, in selected settings even by a large margin. The findings further underscore the effectiveness of LLMs in enhancing anomaly detection in financial journal entries, particularly by tackling feature sparsity. We discuss a promising perspective on using LLM embeddings for non-semantic data in the financial context and beyond.
• Abstract（参考訳）: 一般的な台帳データの異常を検出することは、財務記録の信頼性を確保する上で最も重要である。 財務監査は、不規則または潜在的に不正なジャーナルエントリを特定するために、機械学習(ML)アルゴリズムにますます依存している。 機械学習では、特徴次元の不均一性はデータ解析にかなりの複雑さをもたらす。 本稿では,Large Language Models (LLMs) を用いた金融データの異常検出手法を提案する。 実世界の財務記録からの非意味的分類データを符号化するために,3つの事前学習された汎用文変換器モデルを検証した。 下流分類タスクでは,ロジスティック回帰,ランダムフォレスト,グラディエントブースティングマシン,サポートベクトルマシン,ニューラルネットワークを含む5つの最適化MLモデルを実装,評価した。 実験により,LLMが異常検出に有用な情報を提供することを示す。 この結果は,金融ジャーナルの項目における異常検出,特に特徴空間の扱いにおいて,LCMsの有効性をさらに裏付けるものである。 財務状況等における非意味的データに対するLLM埋め込みの利用について,将来的な視点を論じる。

関連論文リスト

• Are LLMs Better than Reported? Detecting Label Errors and Mitigating Their Effect on Model Performance [21.926934384262594]
  大きな言語モデル(LLM)は、アノテーションプロセスを強化する新しい機会を提供する。 合意、ラベルの品質、効率の点で、専門家、クラウドソース、LLMベースのアノテーションを比較します。 以上の結果から,ラベルエラーがかなり多く,修正されると,報告されたモデル性能が大幅に上向きに変化することが判明した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-24T16:27:03Z)
• Large Language Models for Anomaly Detection in Computational Workflows: from Supervised Fine-Tuning to In-Context Learning [9.601067780210006]
  本稿では,大規模言語モデル(LLM)を用いて,複雑なデータパターンの学習能力を活用することにより,ワークフローの異常検出を行う。 教師付き微調整 (SFT) では, 文分類のためのラベル付きデータに基づいて事前学習したLCMを微調整し, 異常を識別する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-24T16:33:04Z)
• Exploring Automatic Cryptographic API Misuse Detection in the Era of LLMs [60.32717556756674]
  本稿では,暗号誤用の検出において,大規模言語モデルを評価するための体系的評価フレームワークを提案する。 11,940個のLCM生成レポートを詳細に分析したところ、LSMに固有の不安定性は、報告の半数以上が偽陽性になる可能性があることがわかった。 最適化されたアプローチは、従来の手法を超え、確立されたベンチマークでこれまで知られていなかった誤用を明らかにすることで、90%近い顕著な検出率を達成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-23T15:31:26Z)
• SELF-GUIDE: Better Task-Specific Instruction Following via Self-Synthetic Finetuning [70.21358720599821]
  大規模言語モデル(LLM)は、適切な自然言語プロンプトを提供する際に、多様なタスクを解決するという約束を持っている。 学生LLMからタスク固有の入出力ペアを合成する多段階メカニズムであるSELF-GUIDEを提案する。 ベンチマークの指標から,分類タスクに約15%,生成タスクに18%の絶対的な改善を報告した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-16T04:41:58Z)
• DARG: Dynamic Evaluation of Large Language Models via Adaptive Reasoning Graph [70.79413606968814]
  本稿では,適応推論グラフ展開(DARG)によるLCMの動的評価を導入し,複雑性と多様性を制御した現在のベンチマークを動的に拡張する。 具体的には、まず現在のベンチマークでデータポイントの推論グラフを抽出し、それから推論グラフを摂動させて新しいテストデータを生成する。 このような新しく生成されたテストサンプルは、元のベンチマークと同様の言語的多様性を維持しながら、複雑さのレベルが異なる可能性がある。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-25T04:27:53Z)
• Anomaly Detection of Tabular Data Using LLMs [54.470648484612866]
  我々は,事前訓練された大規模言語モデル (LLM) がゼロショットバッチレベルの異常検出器であることを示す。 本稿では,実異常検出におけるLCMの潜在性を明らかにするために,エンドツーエンドの微調整手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-24T04:17:03Z)
• CLAIM Your Data: Enhancing Imputation Accuracy with Contextual Large Language Models [0.18416014644193068]
  本稿では,精度インプット法(CLAIM)の文脈言語モデルを提案する。 従来の計算法とは異なり、CLAIMは文脈に関連のある自然言語記述子を使用して、欠落した値を埋める。 多様なデータセットや欠落パターンに対する評価は,既存の計算手法よりもCLAIMの方が優れた性能を示している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-28T00:08:29Z)
• The Frontier of Data Erasure: Machine Unlearning for Large Language Models [56.26002631481726]
  大規模言語モデル(LLM)はAIの進歩の基礎となっている。 LLMは機密情報、偏見情報、著作権情報を記憶し、広めることによってリスクを生じさせる。 機械学習は、これらの懸念を軽減するための最先端のソリューションとして現れます。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-23T09:26:15Z)
• Feature Selection with Annealing for Forecasting Financial Time Series [2.44755919161855]
  本研究では,機械学習(ML)モデルを用いた戦術的入力出力特徴マッピング技術に基づいて,財務時系列を総合的に予測する手法を提案する。 実験の結果,FSAアルゴリズムは問題の種類に関わらず,MLモデルの性能を向上することが示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-03T21:33:38Z)

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。