NVIDIA ने वित्तीय प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण में बड़े भाषा मॉडल को फाइन-ट्यून करने के लिए संश्लेषित डेटा जनरेट करने के अपने NeMo फ्रेमवर्क का उपयोग करके विधियों का परिचय दिया है। यह दृष्टिकोण वास्तविक दुनिया के डेटासेट की सीमाओं को संबोधित करता है, जो अक्सर लाभ रिपोर्ट जैसे सामान्य घटनाओं को अधिक प्रतिनिधित्व देते हुए दुर्लभ घटनाओं का कम प्रतिनिधित्व करते हैं।
- संश्लेषित जनरेशन ट्रेडिंग शोध, जोखिम मॉडलिंग और निगरानी के लिए डेटा की कमी को भरने में मदद करता है।
- विधि क्रेडिट रेटिंग परिवर्तन, उत्पाद अनुमोदन और श्रम मुद्दों जैसे विशिष्ट दुर्लभ घटनाओं को लक्षित करती है।
- यह तकनीक असंतुलित वित्तीय NLP कार्यों पर मॉडल प्रदर्शन में सुधार करने का लक्ष्य रखती है।
कम आवृत्ति वाले वित्तीय घटनाओं के संश्लेषित उदाहरण बनाकर, शोधकर्गण व्यापक बाजार विश्लेषण के लिए मॉडल को बेहतर ढंग से प्रशिक्षित कर सकते हैं।