Core Concepts
GPT-4が優れたパフォーマンスを示し、日本と金融分野に特化した新しいベンチマークが効果的であることを確認。
Abstract
大規模言語モデル(LLMs)に焦点を当てた研究。
日本と金融分野に特化したベンチマーク構築。
GPT-4などのモデルのパフォーマンス測定。
ベンチマークは異なる難易度のタスクを組み合わせて全てのパフォーマンス範囲で評価可能。
Introduction:
LLMsの最近の発展とその重要性。
最新のLLMs(ChatGPT、GPT-4など)が高いパフォーマンスを示す理由。
Related Works:
金融および日本語に特化した言語モデルに関する過去の研究。
Japanese Financial Benchmark Dataset:
chabsa: 金融分野での感情分析タスク。ポジティブまたはネガティブ分類。
cma_basics: 証券分析基礎知識問題。多肢選択形式。
cpa_audit: 日本公認会計士試験における監査タスク。短答え問題あり。
fp2: 2級日本FP試験用多肢選択問題。
security_sales_1: 第1級証券外務員試験用実技試験。
Experiments: Benchmark Calculation for LLMs:
GPT-4シリーズが高いパフォーマンスを示すことが確認された結果表。
Discussion:
GPT-4シリーズが他のモデルよりも優れたパフォーマンスを示す重要性。
Conclusion:
新しいLLMベンチマークは有用であり、GPT-4シリーズが圧倒的なパフォーマンスを発揮することが確認された。
Stats
GPT-4は66.27点、93.16点、81.58点、37.44点、50.74点でそれぞれ高いパフォーマンスを示した。
Quotes
"最新のLLMsは以前の言語モデルよりも極めて高い性能を持っています。" - Masanori Hirano