แบงก์-นอนแบงก์
DataX ตอกย้ำความเชี่ยวชาญด้าน AI นำทีมนักวิทยาศาสตร์ด้าน AI โชว์ศักยภาพด้านการพัฒนางานวิจัย AI และ LLMs จนได้รับการเผยแพร่ใน 3 เวทีชั้นนำด้าน AI LLMs ระดับโลก


 
บริษัท เอสซีบี เดต้า เอกซ์ จำกัด หรือ DataX ผู้ให้บริการด้านการวิเคราะห์ข้อมูลทางธุรกิจเพื่อเพิ่มศักยภาพในการแข่งขันผ่านการใช้ประโยชน์จาก data science เทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ (AI) และ LLMs (Large Language Models) ภายใต้กลุ่มเอสซีบี เอกซ์ (SCBX Group) มุ่งมั่นเดินหน้าวิจัยและพัฒนาขีดความสามารถทางด้านเทคโนโลยีดิจิทัลอย่างต่อเนื่อง โดยการนำขีดความสามารถด้าน AI Big Data และ LLMs มาพัฒนาผลิตภัณฑ์และบริการทางการเงินการธนาคารให้มีประสิทธิภาพและแม่นยำมากยิ่งขึ้น จน ผลงานวิจัยด้าน AI, LLMs และFintech 3 บทความ ได้รับการเผยแพร่ในเวทีสัมมนาชั้นนำระดับโลก ได้แก่ งานData-centric Machine Learning Research (DMLR) Workshop at ICLR 2024 จัดขึ้น ณ กรุงเวียนนา ประเทศออสเตรีย, งาน International Workshop on Semantic Evaluation (SemEval-2024) จัดขึ้น ณ กรุงเม็กซิโกซิตี้ ประเทศเม็กซิโก และงาน Financial Technology and Natural Language Processing (FinNLP) 
 
สะท้อนให้เห็นถึงความเชี่ยวชาญ และศักยภาพด้านบุคลากรขององค์กรที่เต็มไปด้วยผู้มีความรู้ความเชี่ยวชาญด้าน AI และ Machine Learning สอดคล้องกับวิสัยทัศน์ของกลุ่ม SCBX ในการมุ่งมั่นนำเทคโนโลยีใหม่ๆ มาใช้วางรากฐานและสร้างขีดความสามารถในการแข่งขันให้กับกลุ่ม SCBX ในระยะยาว เพื่อมุ่งสู่การเป็นกลุ่มบริษัทเทคโนโลยีทางการเงินชั้นนำระดับภูมิภาค

รายละเอียด 3 งานวิจัยของ DataX 
 
1. "Birbal: An efficient 7B instruct-model fine-tuned with curated datasets" จากงาน Data-centric Machine Learning Research (DMLR) Workshop at ICLR 2024 จัดขึ้น ณ กรุงเวียนนา ประเทศออสเตรีย โดยงานวิจัยนำเสนอผลจากนำโมเดลชนะเลิศชื่อ Birbal ซึ่งใช้เทคโนโลยี Mistral-7B และถูกปรับปรุงด้วยการฝึกเพิ่มเติมบนเครื่อง RTX 4090 เพียงเครื่องเดียวเป็นเวลา 16 ชั่วโมง โดยได้รับการปรับปรุงผลลัพธ์ไปถึง 35% มากกว่าการส่งผลงานที่ดีที่สุดอีกอันที่มีชื่อว่า Qwen-14B ด้วยการสร้างคำสั่งที่มีคุณภาพสูงที่สามารถครอบคลุมงานที่หลากหลาย โดยมี นายปาวัน ราชปุต Senior AI Scientist DataX เป็นผู้เขียนร่วมคนที่สอง 
https://dmlr.ai/

2. "Team NP_PROBLEM at SemEval-2024 Task 7: Numerical Reasoning in Headline Generation with Preference Optimization" จากงาน International Workshop on Semantic Evaluation (SemEval-2024) จัดขึ้น ณ กรุงเม็กซิโกซิตี้ ประเทศเม็กซิโก โดยงานวิจัยนำเสนอการวิเคราะห์ตัวเลข ซึ่งมีความแม่นยำทางตัวเลขสูงสุดกว่า 73.49% และได้เลือกการออกแบบระบบและรูปแบบข้อผิดพลาดที่พบบ่อย ตอกย้ำถึงศักยภาพและความท้าทายในการผสมผสานการวิเคราะห์ตัวเลขในการสร้างหัวข้อข่าวของ LLM โดยมี นายปาวัน ราชปุต และนายณัฎฐ์ ชูกำแพง Senior AI Scientist DataX เป็นผู้ร่วมเขียนงานวิจัย https://sites.google.com/view/numeval/numeval

3. "Adapting LLM to Multi-lingual ESG Impact and Length Prediction using In-context Learning and Fine-Tuning with Rationale” จากงาน Financial Technology and Natural Language Processing (FinNLP), COLING 2024 โดยงานวิจัยนำเสนอวิธีการทำนายผลกระทบและระยะเวลาของผลกระทบทางสิ่งแวดล้อม เชิงสังคม และการบริหารงาน (ESG) จากบทความข่าวโดยใช้ LLMs รวมถึง GPT-4 พร้อมกับ In-context learning (ICL) และ Mistral (7B) LLM โดยมี นายปาวัน ราชปุต Senior AI Scientist DataX เป็นผู้เขียนหลัก  https://sites.google.com/nlg.csie. ntu.edu.tw/finnlp-kdf-2024/accepted-papers

บันทึกโดย : Adminวันที่ : 03 พ.ค. 2567 เวลา : 12:43:19
24-12-2024
Feed Facebook Twitter More...

อัพเดทล่าสุดเมื่อ December 24, 2024, 12:31 am