論文の概要: Harnessing Business and Media Insights with Large Language Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.06559v1
- Date: Sun, 2 Jun 2024 06:24:38 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-23 13:45:35.981677
- Title: Harnessing Business and Media Insights with Large Language Models
- Title（参考訳）: 大規模言語モデルによるビジネスとメディアの洞察の調和
- Authors: Yujia Bao, Ankit Parag Shah, Neeru Narang, Jonathan Rivers, Rajeev Maksey, Lan Guan, Louise N. Barrere, Shelley Evenson, Rahul Basole, Connie Miao, Ankit Mehta, Fabien Boulay, Su Min Park, Natalie E. Pearson, Eldhose Joy, Tiger He, Sumiran Thakur, Koustav Ghosal, Josh On, Phoebe Morrison, Tim Major, Eva Siqi Wang, Gina Escobar, Jiaheng Wei, Tharindu Cyril Weerasooriya, Queena Song, Daria Lashkevich, Clare Chen, Gyuhak Kim, Dengpan Yin, Don Hejna, Mo Nomeli, Wei Wei,
- Abstract要約: 本稿では,Fortune Analytics Language Model (FALM)を紹介する。
FALMは、ユーザーが包括的なビジネス分析に直接アクセスできるようにする。
一般的なLLMとは異なり、FALMはプロのジャーナリズムから構築された知識ベースを活用している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.085865480418926
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: This paper introduces Fortune Analytics Language Model (FALM). FALM empowers users with direct access to comprehensive business analysis, including market trends, company performance metrics, and expert insights. Unlike generic LLMs, FALM leverages a curated knowledge base built from professional journalism, enabling it to deliver precise and in-depth answers to intricate business questions. Users can further leverage natural language queries to directly visualize financial data, generating insightful charts and graphs to understand trends across diverse business sectors clearly. FALM fosters user trust and ensures output accuracy through three novel methods: 1) Time-aware reasoning guarantees accurate event registration and prioritizes recent updates. 2) Thematic trend analysis explicitly examines topic evolution over time, providing insights into emerging business landscapes. 3) Content referencing and task decomposition enhance answer fidelity and data visualization accuracy. We conduct both automated and human evaluations, demonstrating FALM's significant performance improvements over baseline methods while prioritizing responsible AI practices. These benchmarks establish FALM as a cutting-edge LLM in the business and media domains, with exceptional accuracy and trustworthiness.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,Fortune Analytics Language Model (FALM)を紹介する。
FALMは、市場動向や企業パフォーマンス指標、専門家の洞察など、包括的なビジネス分析に直接アクセスできるようにする。
一般的なLCMとは異なり、FALMは専門的なジャーナリズムから構築された知識ベースを活用し、複雑なビジネス質問に対して正確かつ詳細な回答を提供する。
ユーザはさらに自然言語クエリを活用して、財務データを直接視覚化し、洞察に富んだチャートやグラフを生成して、さまざまなビジネスセクターのトレンドを明確に理解することができる。
FALMはユーザの信頼を育み、3つの新しい方法で出力精度を確保する。
1)時刻対応推論は、正確なイベント登録を保証し、最新の更新を優先する。
2)テーマ的傾向分析は、時間とともにトピックの進化を明示的に検証し、新興ビジネスの展望に関する洞察を提供する。
3)コンテンツ参照とタスク分解により,回答の忠実度とデータの可視化精度が向上した。
FALMは、AIプラクティスを優先しながら、ベースラインメソッドよりも重要なパフォーマンス改善を実証し、自動評価と人的評価の両方を行います。
これらのベンチマークは、FALMをビジネスおよびメディア領域における最先端のLCMとして確立し、極めて正確かつ信頼性が高い。
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