本研究では、日本の金融機関やウェブサイトから収集した質問と回答形式のデータを基に、金融分野の大規模言語モデル(LLM)の指示チューニングに使用できる日本語金融指示データセット「JaFIn」を構築した。
JaFInには、財務省、年金機構、日本銀行、金融庁など、様々な金融関連機関のウェブサイトから収集した1,490件の質問と回答が含まれている。
JaFInを使用して、既存のLLMに対して指示チューニングを行った結果、金融分野での性能が向上することが確認できた。特に、個人型確定拠出年金(iDeCo)に関する質問に対して、チューニング後のモデルが適切な回答を生成できるようになった。
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