- Large language models (LLMs) are crucial in various domains within organizations.
- LLMs are used for sentiment analysis (SA) and explainability.
- A novel technique leveraging LLMs as a post-hoc model-independent tool for explainability of SA is introduced.
- The technique was applied in the financial domain for currency-pair price predictions using open news feed data merged with market prices.
- The developed technique enhances input to machine learning (ML) models for better predictions of future currency-pair values.
- The results suggest the potential for generalizing the use of explainability to enrich ML input for improved predictions.
考察: この記事では、大規模言語モデル（LLMs）が組織内のさまざまな領域で重要な役割を果たしていることが強調されています。特に、感情分析（SA）や説明可能性のためにLLMsが使用されており、新しい手法が導入されています。この手法は、金融分野で通貨ペア価格の予測に適用され、機械学習（ML）モデルへの入力を向上させることが示されています。今後は、説明可能性を一般的なML予測のためにML入力を向上させるための手法として一般化できる可能性が示唆されています。