基础设施项目意见的长上下文情感分析中的上下文学习
原文中文，约400字，阅读约需1分钟。发表于：。本研究针对大型语言模型在处理长上下文文档中的不足，评估了GPT-4o、Claude 3.5 Sonnet和Gemini 1.5 Pro对基础设施项目的复杂和意见多变文档的表现。研究发现，在零样本场景下，GPT-4o在简短文档表现优越，而Claude 3.5 Sonnet在处理复杂的情感波动意见时表现更佳，展示了其在样本数量增加时的显著稳定性和超越能力。
大型语言模型在金融情绪分析中表现优异，尤其在零样本和少样本学习中。研究发现，通过上下文学习和微调，即使参数较少的模型也能达到先进水平，且增加样本数量并未提升性能，显示出微调模型在金融领域的潜力。
