[논문 리뷰] Fine-tuning and Utilization Methods of Domain-specific LLMs

C. Jeong|arXiv (Cornell University)|2024. 01. 01.

Stock Market Forecasting Methods참고 문헌 10인용 수 23

한 줄 요약

본 논문은 도메인 특화 LLM의 파인튜닝 및 활용 전략을 금융 부문에 초점을 맞춰 다루며, 데이터, 어휘, 보안, 실무 배포 고려사항을 포함한다.

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.

연구 동기 및 목표

• 도메인 특화 LLM 파인튜닝 연구의 희소성을 지적하며 연구의 동기를 제시한다.
• LLM, 기초 모델, 도메인 특화 사전 학습의 동향을 조사한다.
• 금융 중심의 파인튜닝을 위한 데이터셋 선택, 전처리 및 모델 선택을 상세히 다룬다.
• 금융 데이터에 대한 도메인 특화 어휘 구성과 규제/보안 고려사항을 식별한다.
• 금융 분야에서 도메인 특화 LLM을 생성하기 위한 실용적 절차를 개요하고 응용 및 한계에 대해 논의한다.

제안 방법

• 도메인 특화 LLM 파인튜닝에 대한 기존 접근법을 검토한다.
• 금융 지향 모델을 위한 데이터셋 선택 및 전처리 전략을 분석한다.
• 금융의 도메인 특화 작업에 적합한 모델 선택을 논의한다.
• 도메인 특화 어휘 구성 및 보안/규제 고려사항의 구성을 설명한다.
• 금융 분야에서 도메인 특화 LLM을 생성하기 위한 실용적 절차를 제공한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 특히 금융 분야에서 도메인 특화 작업에 LLM을 파인튜닝하는 데 효과적인 접근 방식은 무엇인가?
• RQ2 금융 데이터를 어떻게 준비하고 도메인 특화 LLM의 학습 또는 파인튜닝에 활용해야 하는가?
• RQ3 금융용 도메인 특화 어휘를 어떻게 구성하고 LLM에 통합할 수 있는가?
• RQ4 금융 중심 LLM을 배포할 때 필수적인 보안 및 규제 고려사항은 무엇인가?
• RQ5 금융 부문에서 도메인 특화 LLM을 생성하고 배포하기 위해 어떤 실용적 절차를 따라야 하는가?

주요 결과

• 본 연구는 주가 예측, 감정 분석, 자동 문서 처리, 정보 추출, 연구, 고객 서비스 등 금융 분야의 도메인 특화 LLM의 잠재적 이점을 강조한다.
• 한계를 논의하고 도메인 특화 LLM 파인튜닝 및 활용의 개선 방향을 제시한다.
• 금융 중심 LLM 구현에 대한 실용적인 통찰을 제공하고 금융 서비스에서의 선제적 활용을 강조한다.
• 본 연구는 금융 도메인에서 도메인 특화 LLM을 생성하기 위한 실용적 절차를 개요한다.