[論文レビュー] Fine-tuning and Utilization Methods of Domain-specific LLMs

C. Jeong|arXiv (Cornell University)|Jan 1, 2024

Stock Market Forecasting Methods参考文献 10被引用数 23

ひとこと要約

本論文は、金融分野に焦点を当てた、ドメイン特化型 LLM のファインチューニングと活用戦略を概説しており、データ、語彙、セキュリティ、実務的な導入の考慮事項を含む。

ABSTRACT

Recent releases of pre-trained Large Language Models (LLMs) have gained considerable traction, yet research on fine-tuning and employing domain-specific LLMs remains scarce. This study investigates approaches for fine-tuning and leveraging domain-specific LLMs, highlighting trends in LLMs, foundational models, and methods for domain-specific pre-training. Focusing on the financial sector, it details dataset selection, preprocessing, model choice, and considerations crucial for LLM fine-tuning in finance. Addressing the unique characteristics of financial data, the study explores the construction of domain-specific vocabularies and considerations for security and regulatory compliance. In the practical application of LLM fine-tuning, the study outlines the procedure and implementation for generating domain-specific LLMs in finance. Various financial cases, including stock price prediction, sentiment analysis of financial news, automated document processing, research, information extraction, and customer service enhancement, are exemplified. The study explores the potential of LLMs in the financial domain, identifies limitations, and proposes directions for improvement, contributing valuable insights for future research. Ultimately, it advances natural language processing technology in business, suggesting proactive LLM utilization in financial services across industries.

研究の動機と目的

• ドメイン特化型 LLM のファインチューニング研究の不足を指摘して、研究の動機付けを行う。
• LLM、基盤モデル、およびドメイン特化型事前学習の動向を調査する。
• 金融向けファインチューニングのデータセット選択、前処理、モデル選択を詳述する。
• 金融データに関するドメイン特化語彙の構築と規制/セキュリティの考慮事項を特定する。
• 金融分野でのドメイン特化 LLM を生成する実践的手順を概説し、適用事例と制限を論じる。

提案手法

• ドメイン特化型 LLM のファインチューニングに関する既存のアプローチをレビューする。
• 金融志向モデルのデータセット選択と前処理戦略を分析する。
• 金融のドメイン固有タスクに適したモデル選択について論じる。
• ドメイン特化語彙の構築とセキュリティ/規制上の考慮事項を説明する。
• 金融分野でのドメイン特化 LLM を生成する実践的手順を提示する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 特に金融分野におけるドメイン特化タスクへ LLM をファインチューニングする際に、どのアプローチが効果的か。
• RQ2 金融データをどのように準備し、ドメイン特化 LLM を訓練またはファインチューニングに使用すべきか。
• RQ3 金融向けのドメイン特化語彙をどのように構築し、LLM に組み込むことができるか。
• RQ4 金融分野を対象とした LLM を展開する際に不可欠なセキュリティと規制の考慮事項は何か。
• RQ5 金融部門でドメイン特化 LLM を生成・展開するために、どのような実践的手順をたどるべきか。

主な発見

• 本研究は、株価予測、感情分析、自動文書処理、情報抽出、研究、顧客サービスなどの応用で、金融分野におけるドメイン特化 LLM の潜在的な利点を強調する。
• 制約を論じ、ドメイン特化型 LLM のファインチューニングと活用の改善方向を提案する。
• 金融サービスでの積極的な活用を強調し、金融業界向け LLM の実装に関する実用的な洞察を提供する。
• 本研究は、金融分野におけるドメイン特化 LLM を生成する実践的手順を概説する。