論文の概要: Enhancing TinyBERT for Financial Sentiment Analysis Using GPT-Augmented FinBERT Distillation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.18999v1
- Date: Thu, 19 Sep 2024 10:22:23 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-11-06 05:00:47.471204
- Title: Enhancing TinyBERT for Financial Sentiment Analysis Using GPT-Augmented FinBERT Distillation
- Title（参考訳）: GPT添加フィンベルト蒸留によるTinyBERTの財務感性分析への応用
- Authors: Graison Jos Thomas,
- Abstract要約: 本研究では,大規模言語モデル(LLM)の生成能力を生かして,ドメイン固有の学習データを生成することを提案する。
この研究は、金融感情分析用に微調整されたBERTモデルであるFinBERTを強化し、コンパクトトランスモデルであるTinyFinBERTを開発することを目的としている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: In the rapidly evolving field of financial sentiment analysis, the efficiency and accuracy of predictive models are critical due to their significant impact on financial markets. Transformer based models like BERT and large language models (LLMs) like GPT-4, have advanced NLP tasks considerably. Despite their advantages, BERT-based models face challenges with computational intensity in edge computing environments, and the substantial size and compute requirements of LLMs limit their practical deployment. This study proposes leveraging the generative capabilities of LLMs, such as GPT-4 Omni, to create synthetic, domain-specific training data. This approach addresses the challenge of data scarcity and enhances the performance of smaller models by making them competitive with their larger counterparts. The research specifically aims to enhance FinBERT, a BERT model fine-tuned for financial sentiment analysis, and develop TinyFinBERT, a compact transformer model, through a structured, two-tiered knowledge distillation strategy. Using data augmented by GPT-4 Omni, which involves generating new training examples and transforming existing data, we significantly improved the accuracy of FinBERT, preparing it to serve as a teacher model. This enhanced FinBERT then distilled knowledge to TinyFinBERT, employing both GPT-4 Omni and GPT-3.5 Turbo augmented data. The distillation strategy incorporated both logit and intermediate layer distillation. The training and evaluation of TinyFinBERT utilized the PhraseBank dataset and the FiQA 2018 Task1 dataset, achieving performance comparable to FinBERT while being substantially smaller and more efficient. This research demonstrates how LLMs can effectively contribute to the advancement of financial sentiment analysis by enhancing the capabilities of smaller, more efficient models through innovative data augmentation and distillation techniques.
- Abstract（参考訳）: 金融センチメント分析の急速に発展する分野では、予測モデルの効率性と正確性は、金融市場に重大な影響を与えるため重要である。
BERTのようなトランスフォーマーベースのモデルとGPT-4のような大きな言語モデル(LLM)は、かなり高度なNLPタスクを持っている。
これらの利点にもかかわらず、BERTベースのモデルはエッジコンピューティング環境における計算強度の課題に直面し、LLMのかなりのサイズと計算要求は実用的展開を制限する。
本研究は, GPT-4 Omni などの LLM の生成能力を生かして, ドメイン固有の学習データを作成することを提案する。
このアプローチは、データ不足の課題に対処し、より大規模なモデルと競合することによって、より小さなモデルの性能を向上させる。
この研究は、金融感情分析用に微調整されたBERTモデルであるFinBERTを強化し、構造化された2段階の知識蒸留戦略を通じて、コンパクトトランスフォーマーモデルであるTinyFinBERTを開発することを目的としている。
GPT-4 Omniによって強化されたデータを用いて、新しいトレーニング例を生成し、既存のデータを変換し、FinBERTの精度を大幅に向上し、教師モデルとして機能させる準備を行った。
この強化されたFiinBERTは、その後TinyFinBERTに知識を蒸留し、GPT-4 OmniとGPT-3.5 Turboの拡張現実データを使用した。
蒸留戦略はロジットと中間層蒸留の両方を取り入れた。
TinyFinBERTのトレーニングと評価では、PhraseBankデータセットとFiQA 2018 Task1データセットを使用して、FinBERTに匹敵するパフォーマンスを実現し、より小さく、より効率的である。
本研究は, LLMが, 革新的データ増減・蒸留技術により, より小型で効率的なモデルの能力を高めることにより, 金融感情分析の進歩に効果的に寄与することを示す。
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