最新の金融調査に事前トレーニング済みの大規模言語モデルを適用する

最近では、事前学習済み言語モデル (PLM) の使用が、自然言語処理 (NLP) タスクで絶大な人気を得ています。 このホワイト ペーパーでは、金融セクターにおけるこれらのモデルの機能と、この分野で直面する障害について評価します。 この論文では、これらのモデルの透明性と、金融での使用に関連する倫理的問題も評価しています。 私たちの調査は、PLM が財務データの分析および処理方法を変革する可能性を秘めていることを示しています。 ただし、それらが倫理的かつ責任を持って使用されるようにするために、それらの実装に関連する課題と倫理的懸念に対処することが重要です。 今後の研究は、金融データの不安定性を管理し、トレーニング データの偏りを減らし、透明性のある予測を提供するモデルの改善に集中します。 結論として、金融における AI の進歩は、事前学習済み言語モデルの成長と実装によって決まると考えています。