金融ニュースのタグ付けにおける大規模言語モデルの有効性検証

抄録

近年､大規模言語ﾓﾃﾞﾙの発展が著しく､様々な領域での活用が研究されている｡識別ﾀｽｸにおいても､大規模言語ﾓﾃﾞﾙのfine-tuning により従来のﾓﾃﾞﾙを上回る精度を得られることが報告されている｡その一方で､比較的小規模な言語ﾓﾃﾞﾙを用いた精度の良い識別手法も近年登場している｡そこで本稿では､金融ﾆｭｰｽのﾀｸﾞ付けﾀｽｸを対象とし､大規模言語ﾓﾃﾞﾙの性能について他のﾓﾃﾞﾙや手法と比較することで有効性を検証する｡