![DataX ตอกย้ำความเชี่ยวชาญด้าน AI นำทีมนักวิทยาศาสตร์ด้าน AI โชว์ศักยภาพด้านการพัฒน งานวิจัย 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
"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
"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
"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
