金融テキストデータに対する感情分類のための軽量LLMのファインチューニング

この研究は、異種金融テキストドメインにおける感情分類という困難なタスクに対して、軽量大規模言語モデル（LLM）のファインチューニングの適用を探求しています。 軽量モデルに焦点を当てることで、金融セクターにおける現実世界のアプリケーションの効率性と実用性が強調されていることが示唆されます。

• •金融テキストにおける感情分析のためのLLMのファインチューニングに焦点を当てる。
• •軽量LLMを採用し、効率性に焦点を当てています。
• •異種金融データの分析という課題に取り組んでいます。