- 一般的なLLM（例：ChatGPT）を使用して顧客取引データを豊かにすることを考えていますか？再考してください。
- 市場データベースと組み合わせた専門的なエンリッチメントLLMが、一般的なLLMよりも優れた結果を示します。
- 一般的なLLMは自然言語ベースであり、言語処理に関わる際に最も適しています。
- 一般的なLLMの出力品質の最も深刻な問題は幻覚です。
- 幻覚問題は、取引の長いテール部分で最も顕著であり、一般的なLLMからの予測不能な結果も存在します。
- Budの専門的なエンリッチメントLLMと市場データベースを組み合わせた結果は、一般的なLLMよりも優れています。
- 一般的なLLMを使用する金融取引のエンリッチメントには、専門的なモデルの成長が期待されています。
自然言語処理における一般的なLLMの限界や幻覚の問題に関する議論が興味深いです。専門的なエンリッチメントLLMが市場データベースと組み合わされることで、出力の品質や一貫性が向上することが示されています。将来的には、専門的なモデルの発展が期待される中、一般的なLLMの適用範囲や効果について検討が必要であると感じます。