言語モデルは数値予測に不向きか？ LightGBM を用いた実践的アプローチ

この記事は、大規模言語モデル（LLM）の重要な限界、すなわち数値タスクへの困難さを浮き彫りにしています。トークン化という根本的な問題点を正確に指摘し、より優れた数値予測精度のために LightGBM のような専門モデルの活用を提案しています。このアプローチは、進化する AI ランドスケープにおいて、適切なツールを選択することの重要性を強調しています。

• •LLM は、トークン化プロセスにより、数値データに苦労することが多い。
• •この記事は、数値予測に LightGBM のような専門モデルを使用することを推奨している。
• •このアプローチは、テキストには LLM、その他のタスクには他のモデルを使用するハイブリッド戦略を示唆している。