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- Boosting In-Context Learning with Factual Knowledge [39.9]
In-Context Learning (ICL) over Large Language Model (LLMs) は、いくつかのトレーニング例を条件に、これまで見つからなかったタスクを解決することを目的としている。 本稿では、3つの中核面におけるICLの性能にfactual knowledgeが不可欠であることを実証する。 In-Context Tuning (KICT) フレームワークを導入し,ICLの性能向上を図る。
論文 参考訳（メタデータ） (Tue, 26 Sep 2023 09:06:39 GMT)
- ICLの性能をさらに向上させる新しいチューニングフレームワークの提案
- In context learningは強力であるので、このような研究の方向性も有望だと思う。
- A Comprehensive Review on Financial Explainable AI [29.2]
金融の文脈における深層学習モデルの説明可能性向上を目的とした手法の比較調査を行う。 説明可能なAI手法のコレクションは,その特性に応じて分類する。 我々は、説明可能なAI手法を採用する際の懸念と課題を、適切かつ重要と考えられる今後の方向性とともにレビューする。
論文 参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Sep 2023 10:30:49 GMT)
- 金融におけるXAIのサーベイ、状況を概観するのに良い。金融分野へのXAIは必要性もありかなり導入されている印象がある。