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核心概念
JaFIn은 일본 금융 분야의 대규모 언어 모델을 위한 교육 데이터셋으로, 정부 웹사이트 등 다양한 데이터 소스를 활용하여 수동으로 구축되었다. 이 데이터셋을 활용한 교육 튜닝을 통해 금융 전문 언어 모델을 개발하고, 이를 정량적 및 정성적 평가를 통해 검증하였다.
摘要
본 연구에서는 일본 금융 분야의 대규모 언어 모델(LLM)을 위한 교육 데이터셋인 JaFIn을 구축하였다. JaFIn은 일본 정부 웹사이트, 연금 기관, 위키피디아 등 다양한 데이터 소스에서 수집된 금융 관련 질문과 답변으로 구성되어 있다.
데이터 수집 및 정제 과정을 거쳐 1,490개의 교육 데이터를 구축하였다.
이 데이터셋을 활용하여 기존 LLM에 대한 교육 튜닝을 수행하였다. 실험 결과, 금융 전문 LLM이 원본 모델에 비해 금융 분야 벤치마크 과제에서 향상된 성능을 보였다. 또한 정성적 평가에서도 금융 지식 향상이 확인되었다.
이를 통해 교육 튜닝을 통한 도메인 적응이 효과적임을 입증하였다.
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arxiv.org
JaFIn: Japanese Financial Instruction Dataset
统计
소득세는 국가와 지방 정부의 회계연도와 동일한 4월 1일부터 다음 해 3월 31일까지의 기간 동안 부과된다.
증여세의 경우 자가 신고 납부 방식을 채택하고 있다.
국세와 지방세가 있으며, 상속세는 국세, 등록면허세는 지방세에 해당한다.
세금 부담자와 납세자가 다른 세금을 간접세라 하며, 고정자산세가 이에 해당한다.
引用
"iDeCoは、個人が老後に備えて積み立てる年金のことです。"
"相続税・贈与税、登録免許税、印紙税は、資産課税等と国税の両方に属する税金です."
更深入的查询
금융 분야 LLM 개발을 위해 어떤 추가적인 데이터 수집 및 활용 방안을 고려할 수 있을까?
금융 분야 LLM을 개발하기 위해 추가적인 데이터 수집 및 활용 방안으로는 다양한 금융 기관의 보고서, 금융 시장의 트렌드 및 예측 데이터, 금융 전문가들의 의견 및 분석 보고서 등을 활용할 수 있습니다. 또한 금융 분야의 특정 주제에 대한 전문적인 논문이나 연구 보고서를 수집하여 모델의 학습에 활용할 수 있습니다. 더불어 금융 시장의 변동성을 반영하는 데이터나 실시간 시장 데이터를 수집하여 모델의 성능을 향상시킬 수 있습니다.
금융 분야 LLM의 성능 향상을 위해 교육 튜닝 외에 어떤 방법론을 적용할 수 있을까?
교육 튜닝 외에 금융 분야 LLM의 성능을 향상시키기 위해 다양한 방법론을 적용할 수 있습니다. 예를 들어, 전이 학습(Transfer Learning)을 활용하여 다른 분야에서 미리 학습된 모델을 활용하여 금융 분야에 맞게 Fine-tuning 하는 방법을 사용할 수 있습니다. 또한 앙상블 학습(Ensemble Learning)을 통해 여러 모델을 결합하여 더 강력한 예측 모델을 구축할 수도 있습니다. 또한 데이터 증강(Data Augmentation) 기술을 활용하여 학습 데이터의 다양성을 높이고 모델의 일반화 성능을 향상시킬 수 있습니다.
금융 분야 LLM의 활용 사례와 사회적 영향에 대해 어떤 윤리적 고려사항이 있을까?
금융 분야 LLM의 활용 사례로는 금융 시장 예측, 투자 추천, 리스크 관리, 자동화된 거래 처리 등이 있습니다. 이러한 기술의 활용은 금융 기관의 효율성 향상과 서비스 품질 향상에 기여할 수 있지만, 동시에 개인 정보 보호, 공정한 의사 결정, 알고리즘 편향 등과 같은 윤리적 고려사항이 중요합니다. 모델의 투명성과 공정성을 유지하고, 데이터의 정확성과 개인 정보 보호를 보장하는 것이 중요합니다. 또한 모델의 사용이 사회적 불평등을 확대하지 않도록 주의해야 합니다.
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