現代の金融研究における事前学習済み言語モデルの適用

Heungmin Lee

No jn7qw, OSF Preprints from Center for Open Science

Abstract: 近年、事前学習済み言語モデル (Pretrained Language Model, PLM) が、自然言語処理 (Natural Language Processing, NLP) タスクの強力なツールとして登場しました。 この論文では、金融部門におけるこれらのモデルの可能性と、この分野で直面する課題について検討します。 また、これらのモデルの解釈可能性と、金融への展開に関連する倫理的考慮事項についても説明します。 私たちの分析は、事前に訓練された言語モデルが金融データの分析と処理の方法に革命を起こす可能性があることを示しています。 ただし、それらの展開に関連する課題と倫理的考慮事項に対処して、責任と説明責任のある方法でそれらが使用されるようにすることが重要です。 今後の研究では、金融データの変動性を処理し、トレーニング データのバイアスを軽減し、解釈可能な予測を提供できるモデルの開発に焦点を当てます。 全体として、金融における AI の未来は、事前トレーニング済みの言語モデルの継続的な開発と展開によって形成されると考えています。

Date: 2023-02-01
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DOI: 10.31219/osf.io/jn7qw

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