{"id":1472027,"date":"2024-05-03T10:37:04","date_gmt":"2024-05-03T03:37:04","guid":{"rendered":"https:\/\/positioningmag.com\/?p=1472027"},"modified":"2024-05-03T10:40:06","modified_gmt":"2024-05-03T03:40:06","slug":"datax-3","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/positioningmag.com\/1472027","title":{"rendered":"DataX \u0e15\u0e2d\u0e01\u0e22\u0e49\u0e33\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e40\u0e0a\u0e35\u0e48\u0e22\u0e27\u0e0a\u0e32\u0e0d\u0e14\u0e49\u0e32\u0e19 AI \u0e19\u0e33\u0e17\u0e35\u0e21\u0e19\u0e31\u0e01\u0e27\u0e34\u0e17\u0e22\u0e32\u0e28\u0e32\u0e2a\u0e15\u0e23\u0e4c\u0e14\u0e49\u0e32\u0e19 AI \u0e42\u0e0a\u0e27\u0e4c\u0e28\u0e31\u0e01\u0e22\u0e20\u0e32\u0e1e\u0e14\u0e49\u0e32\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e1e\u0e31\u0e12\u0e19\u0e32\u0e07\u0e32\u0e19\u0e27\u0e34\u0e08\u0e31\u0e22 AI \u0e41\u0e25\u0e30 LLMs \u0e08\u0e19\u0e44\u0e14\u0e49\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e1c\u0e22\u0e41\u0e1e\u0e23\u0e48\u0e43\u0e19 3 \u0e40\u0e27\u0e17\u0e35\u0e0a\u0e31\u0e49\u0e19\u0e19\u0e33\u0e14\u0e49\u0e32\u0e19 AI LLMs \u0e23\u0e30\u0e14\u0e31\u0e1a\u0e42\u0e25\u0e01"},"content":{"rendered":"

\u0e1a\u0e23\u0e34\u0e29\u0e31\u0e17 \u0e40\u0e2d\u0e2a\u0e0b\u0e35\u0e1a\u0e35 \u0e40\u0e14\u0e15\u0e49\u0e32 \u0e40\u0e2d\u0e01\u0e0b\u0e4c\u00a0\u0e08\u0e33\u0e01\u0e31\u0e14\u00a0\u0e2b\u0e23\u0e37\u0e2d\u00a0DataX\u00a0\u0e1c\u0e39\u0e49\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e1a\u0e23\u0e34\u0e01\u0e32\u0e23\u0e14\u0e49\u0e32\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e27\u0e34\u0e40\u0e04\u0e23\u0e32\u0e30\u0e2b\u0e4c\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e17\u0e32\u0e07\u0e18\u0e38\u0e23\u0e01\u0e34\u0e08\u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e40\u0e1e\u0e34\u0e48\u0e21\u0e28\u0e31\u0e01\u0e22\u0e20\u0e32\u0e1e\u0e43\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e41\u0e02\u0e48\u0e07\u0e02\u0e31\u0e19\u0e1c\u0e48\u0e32\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e42\u0e22\u0e0a\u0e19\u0e4c\u0e08\u0e32\u0e01\u00a0data science\u00a0\u0e40\u0e17\u0e04\u0e42\u0e19\u0e42\u0e25\u0e22\u0e35\u0e1b\u0e31\u0e0d\u0e0d\u0e32\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e14\u0e34\u0e29\u0e10\u0e4c\u00a0(AI)\u00a0\u0e41\u0e25\u0e30\u00a0LLMs (Large Language 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Data\u00a0\u0e41\u0e25\u0e30\u00a0LLMs\u00a0\u0e21\u0e32\u0e1e\u0e31\u0e12\u0e19\u0e32\u0e1c\u0e25\u0e34\u0e15\u0e20\u0e31\u0e13\u0e11\u0e4c\u0e41\u0e25\u0e30\u0e1a\u0e23\u0e34\u0e01\u0e32\u0e23\u0e17\u0e32\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e07\u0e34\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e18\u0e19\u0e32\u0e04\u0e32\u0e23\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e21\u0e35\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e2a\u0e34\u0e17\u0e18\u0e34\u0e20\u0e32\u0e1e\u0e41\u0e25\u0e30\u0e41\u0e21\u0e48\u0e19\u0e22\u0e33\u0e21\u0e32\u0e01\u0e22\u0e34\u0e48\u0e07\u0e02\u0e36\u0e49\u0e19 \u0e08\u0e19\u00a0\u0e1c\u0e25\u0e07\u0e32\u0e19\u0e27\u0e34\u0e08\u0e31\u0e22\u0e14\u0e49\u0e32\u0e19\u00a0AI, LLMs\u00a0\u0e41\u0e25\u0e30Fintech 3\u00a0\u0e1a\u0e17\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21 \u0e44\u0e14\u0e49\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e1c\u0e22\u0e41\u0e1e\u0e23\u0e48\u0e43\u0e19\u0e40\u0e27\u0e17\u0e35\u0e2a\u0e31\u0e21\u0e21\u0e19\u0e32\u0e0a\u0e31\u0e49\u0e19\u0e19\u0e33\u0e23\u0e30\u0e14\u0e31\u0e1a\u0e42\u0e25\u0e01 \u0e44\u0e14\u0e49\u0e41\u0e01\u0e48 \u0e07\u0e32\u0e19Data-centric Machine Learning Research (DMLR) Workshop at ICLR 2024\u00a0\u0e08\u0e31\u0e14\u0e02\u0e36\u0e49\u0e19 \u0e13 \u0e01\u0e23\u0e38\u0e07\u0e40\u0e27\u0e35\u0e22\u0e19\u0e19\u0e32 \u0e1b\u0e23\u0e30\u0e40\u0e17\u0e28\u0e2d\u0e2d\u0e2a\u0e40\u0e15\u0e23\u0e35\u0e22,\u00a0\u0e07\u0e32\u0e19\u00a0International Workshop on Semantic Evaluation\u00a0(SemEval-2024)\u00a0\u0e08\u0e31\u0e14\u0e02\u0e36\u0e49\u0e19 \u0e13 \u0e01\u0e23\u0e38\u0e07\u0e40\u0e21\u0e47\u0e01\u0e0b\u0e34\u0e42\u0e01\u0e0b\u0e34\u0e15\u0e35\u0e49 \u0e1b\u0e23\u0e30\u0e40\u0e17\u0e28\u0e40\u0e21\u0e47\u0e01\u0e0b\u0e34\u0e42\u0e01 \u0e41\u0e25\u0e30\u0e07\u0e32\u0e19\u00a0Financial Technology and Natural Language Processing\u00a0(FinNLP)\u00a0\u0e2a\u0e30\u0e17\u0e49\u0e2d\u0e19\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e40\u0e2b\u0e47\u0e19\u0e16\u0e36\u0e07\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e40\u0e0a\u0e35\u0e48\u0e22\u0e27\u0e0a\u0e32\u0e0d \u0e41\u0e25\u0e30\u0e28\u0e31\u0e01\u0e22\u0e20\u0e32\u0e1e\u0e14\u0e49\u0e32\u0e19\u0e1a\u0e38\u0e04\u0e25\u0e32\u0e01\u0e23\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e2d\u0e07\u0e04\u0e4c\u0e01\u0e23\u0e17\u0e35\u0e48\u0e40\u0e15\u0e47\u0e21\u0e44\u0e1b\u0e14\u0e49\u0e27\u0e22\u0e1c\u0e39\u0e49\u0e21\u0e35\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e23\u0e39\u0e49\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e40\u0e0a\u0e35\u0e48\u0e22\u0e27\u0e0a\u0e32\u0e0d\u0e14\u0e49\u0e32\u0e19\u00a0AI\u00a0\u0e41\u0e25\u0e30\u00a0Machine Learning\u00a0\u0e2a\u0e2d\u0e14\u0e04\u0e25\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e27\u0e34\u0e2a\u0e31\u0e22\u0e17\u0e31\u0e28\u0e19\u0e4c\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e25\u0e38\u0e48\u0e21\u00a0SCBX\u00a0\u0e43\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e21\u0e38\u0e48\u0e07\u0e21\u0e31\u0e48\u0e19\u0e19\u0e33\u0e40\u0e17\u0e04\u0e42\u0e19\u0e42\u0e25\u0e22\u0e35\u0e43\u0e2b\u0e21\u0e48\u0e46 \u0e21\u0e32\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e27\u0e32\u0e07\u0e23\u0e32\u0e01\u0e10\u0e32\u0e19\u0e41\u0e25\u0e30\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07\u0e02\u0e35\u0e14\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e43\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e41\u0e02\u0e48\u0e07\u0e02\u0e31\u0e19\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e01\u0e25\u0e38\u0e48\u0e21\u00a0SCBX\u00a0\u0e43\u0e19\u0e23\u0e30\u0e22\u0e30\u0e22\u0e32\u0e27 \u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e21\u0e38\u0e48\u0e07\u0e2a\u0e39\u0e48\u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e01\u0e25\u0e38\u0e48\u0e21\u0e1a\u0e23\u0e34\u0e29\u0e31\u0e17\u0e40\u0e17\u0e04\u0e42\u0e19\u0e42\u0e25\u0e22\u0e35\u0e17\u0e32\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e07\u0e34\u0e19\u0e0a\u0e31\u0e49\u0e19\u0e19\u0e33\u0e23\u0e30\u0e14\u0e31\u0e1a\u0e20\u0e39\u0e21\u0e34\u0e20\u0e32\u0e04<\/p>\n

\u0e23\u0e32\u0e22\u0e25\u0e30\u0e40\u0e2d\u0e35\u0e22\u0e14\u00a03\u00a0\u0e07\u0e32\u0e19\u0e27\u0e34\u0e08\u0e31\u0e22\u0e02\u0e2d\u0e07\u00a0DataX<\/p>\n

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  1. “Birbal: An efficient 7B instruct-model fine-tuned with curated datasets” \u0e08\u0e32\u0e01\u0e07\u0e32\u0e19 Data-centric Machine Learning Research (DMLR) Workshop at ICLR 2024 \u0e08\u0e31\u0e14\u0e02\u0e36\u0e49\u0e19 \u0e13 \u0e01\u0e23\u0e38\u0e07\u0e40\u0e27\u0e35\u0e22\u0e19\u0e19\u0e32 \u0e1b\u0e23\u0e30\u0e40\u0e17\u0e28\u0e2d\u0e2d\u0e2a\u0e40\u0e15\u0e23\u0e35\u0e22 \u0e42\u0e14\u0e22\u0e07\u0e32\u0e19\u0e27\u0e34\u0e08\u0e31\u0e22\u0e19\u0e33\u0e40\u0e2a\u0e19\u0e2d\u0e1c\u0e25\u0e08\u0e32\u0e01\u0e19\u0e33\u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25\u0e0a\u0e19\u0e30\u0e40\u0e25\u0e34\u0e28\u0e0a\u0e37\u0e48\u0e2d Birbal \u0e0b\u0e36\u0e48\u0e07\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e40\u0e17\u0e04\u0e42\u0e19\u0e42\u0e25\u0e22\u0e35 Mistral-7B \u0e41\u0e25\u0e30\u0e16\u0e39\u0e01\u0e1b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e1b\u0e23\u0e38\u0e07\u0e14\u0e49\u0e27\u0e22\u0e01\u0e32\u0e23\u0e1d\u0e36\u0e01\u0e40\u0e1e\u0e34\u0e48\u0e21\u0e40\u0e15\u0e34\u0e21\u0e1a\u0e19\u0e40\u0e04\u0e23\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e07 RTX 4090 \u0e40\u0e1e\u0e35\u0e22\u0e07\u0e40\u0e04\u0e23\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e07\u0e40\u0e14\u0e35\u0e22\u0e27\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e40\u0e27\u0e25\u0e32 16 \u0e0a\u0e31\u0e48\u0e27\u0e42\u0e21\u0e07 \u0e42\u0e14\u0e22\u0e44\u0e14\u0e49\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e01\u0e32\u0e23\u0e1b\u0e23\u0e31\u0e1a \u0e1b\u0e23\u0e38\u0e07\u0e1c\u0e25\u0e25\u0e31\u0e1e\u0e18\u0e4c\u0e44\u0e1b\u0e16\u0e36\u0e07 35% \u0e21\u0e32\u0e01\u0e01\u0e27\u0e48\u0e32\u0e01\u0e32\u0e23\u0e2a\u0e48\u0e07\u0e1c\u0e25\u0e07\u0e32\u0e19\u0e17\u0e35\u0e48\u0e14\u0e35\u0e17\u0e35\u0e48\u0e2a\u0e38\u0e14\u0e2d\u0e35\u0e01\u0e2d\u0e31\u0e19\u0e17\u0e35\u0e48\u0e21\u0e35\u0e0a\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e27\u0e48\u0e32 Qwen-14B \u0e14\u0e49\u0e27\u0e22\u0e01\u0e32\u0e23\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07\u0e04\u0e33\u0e2a\u0e31\u0e48\u0e07\u0e17\u0e35\u0e48\u0e21\u0e35\u0e04\u0e38\u0e13\u0e20\u0e32\u0e1e\u0e2a\u0e39\u0e07\u0e17\u0e35\u0e48\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e04\u0e23\u0e2d\u0e1a\u0e04\u0e25\u0e38\u0e21\u0e07\u0e32\u0e19\u0e17\u0e35\u0e48\u0e2b\u0e25\u0e32\u0e01\u0e2b\u0e25\u0e32\u0e22 \u0e42\u0e14\u0e22\u0e21\u0e35 \u0e19\u0e32\u0e22\u0e1b\u0e32\u0e27\u0e31\u0e19 \u0e23\u0e32\u0e0a\u0e1b\u0e38\u0e15\u00a0 Senior AI Scientist DataX\u00a0 \u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e1c\u0e39\u0e49\u0e40\u0e02\u0e35\u0e22\u0e19\u0e23\u0e48\u0e27\u0e21\u0e04\u0e19\u0e17\u0e35\u0e48\u0e2a\u0e2d\u0e07<\/li>\n<\/ol>\n

    https:\/\/dmlr.ai\/<\/a><\/p>\n

    2. “Team NP_PROBLEM at SemEval-2024 Task 7: Numerical Reasoning in Headline Generation with Preference Optimization” \u0e08\u0e32\u0e01\u0e07\u0e32\u0e19\u00a0International Workshop on Semantic Evaluation (SemEval-2024)\u00a0\u0e08\u0e31\u0e14\u0e02\u0e36\u0e49\u0e19 \u0e13 \u0e01\u0e23\u0e38\u0e07\u0e40\u0e21\u0e47\u0e01\u0e0b\u0e34\u0e42\u0e01\u0e0b\u0e34\u0e15\u0e35\u0e49\u00a0\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e40\u0e17\u0e28\u0e40\u0e21\u0e47\u0e01\u0e0b\u0e34\u0e42\u0e01\u00a0\u0e42\u0e14\u0e22\u0e07\u0e32\u0e19\u0e27\u0e34\u0e08\u0e31\u0e22\u0e19\u0e33\u0e40\u0e2a\u0e19\u0e2d\u0e01\u0e32\u0e23\u0e27\u0e34\u0e40\u0e04\u0e23\u0e32\u0e30\u0e2b\u0e4c\u0e15\u0e31\u0e27\u0e40\u0e25\u0e02 \u0e0b\u0e36\u0e48\u0e07\u0e21\u0e35\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e41\u0e21\u0e48\u0e19\u0e22\u0e33\u0e17\u0e32\u0e07\u0e15\u0e31\u0e27\u0e40\u0e25\u0e02\u0e2a\u0e39\u0e07\u0e2a\u0e38\u0e14\u0e01\u0e27\u0e48\u0e32\u00a073.49%\u00a0\u0e41\u0e25\u0e30\u0e44\u0e14\u0e49\u0e40\u0e25\u0e37\u0e2d\u0e01\u0e01\u0e32\u0e23\u0e2d\u0e2d\u0e01\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e23\u0e30\u0e1a\u0e1a\u0e41\u0e25\u0e30\u0e23\u0e39\u0e1b\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e1c\u0e34\u0e14\u0e1e\u0e25\u0e32\u0e14\u0e17\u0e35\u0e48\u0e1e\u0e1a\u0e1a\u0e48\u0e2d\u0e22 \u0e15\u0e2d\u0e01\u0e22\u0e49\u0e33\u0e16\u0e36\u0e07\u0e28\u0e31\u0e01\u0e22\u0e20\u0e32\u0e1e\u0e41\u0e25\u0e30\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e17\u0e49\u0e32\u0e17\u0e32\u0e22\u0e43\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e1c\u0e2a\u0e21\u0e1c\u0e2a\u0e32\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e27\u0e34\u0e40\u0e04\u0e23\u0e32\u0e30\u0e2b\u0e4c\u0e15\u0e31\u0e27\u0e40\u0e25\u0e02\u0e43\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07\u0e2b\u0e31\u0e27\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e02\u0e48\u0e32\u0e27\u0e02\u0e2d\u0e07\u00a0LLM\u00a0 \u0e42\u0e14\u0e22\u0e21\u0e35 \u0e19\u0e32\u0e22\u0e1b\u0e32\u0e27\u0e31\u0e19 \u0e23\u0e32\u0e0a\u0e1b\u0e38\u0e15 \u0e41\u0e25\u0e30\u0e19\u0e32\u0e22\u0e13\u0e31\u0e0e\u0e10\u0e4c \u0e0a\u0e39\u0e01\u0e33\u0e41\u0e1e\u0e07\u00a0Senior AI Scientist DataX\u00a0\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e1c\u0e39\u0e49\u0e23\u0e48\u0e27\u0e21\u0e40\u0e02\u0e35\u0e22\u0e19\u0e07\u0e32\u0e19\u0e27\u0e34\u0e08\u0e31\u0e22<\/p>\n

    https:\/\/sites.google.com\/view\/numeval\/numeval<\/a><\/p>\n

    3. “Adapting LLM to Multi-lingual ESG Impact and Length Prediction using In-context Learning and Fine-Tuning with Rationale\u201d \u0e08\u0e32\u0e01\u0e07\u0e32\u0e19 Financial Technology and Natural Language Processing (FinNLP), COLING 2024 \u0e42\u0e14\u0e22\u0e07\u0e32\u0e19\u0e27\u0e34\u0e08\u0e31\u0e22\u0e19\u0e33\u0e40\u0e2a\u0e19\u0e2d\u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e01\u0e32\u0e23\u0e17\u0e33\u0e19\u0e32\u0e22\u0e1c\u0e25\u0e01\u0e23\u0e30\u0e17\u0e1a\u0e41\u0e25\u0e30\u0e23\u0e30\u0e22\u0e30\u0e40\u0e27\u0e25\u0e32\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e1c\u0e25 \u0e01\u0e23\u0e30\u0e17\u0e1a\u0e17\u0e32\u0e07\u0e2a\u0e34\u0e48\u0e07\u0e41\u0e27\u0e14\u0e25\u0e49\u0e2d\u0e21 \u0e40\u0e0a\u0e34\u0e07\u0e2a\u0e31\u0e07\u0e04\u0e21 \u0e41\u0e25\u0e30\u0e01\u0e32\u0e23\u0e1a\u0e23\u0e34\u0e2b\u0e32\u0e23\u0e07\u0e32\u0e19 (ESG) \u0e08\u0e32\u0e01\u0e1a\u0e17\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e02\u0e48\u0e32\u0e27\u0e42\u0e14\u0e22\u0e43\u0e0a\u0e49 LLMs \u0e23\u0e27\u0e21\u0e16\u0e36\u0e07 GPT-4 \u0e1e\u0e23\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e01\u0e31\u0e1a In-context learning (ICL) \u0e41\u0e25\u0e30 Mistral (7B) LLM \u0e42\u0e14\u0e22\u0e21\u0e35 \u0e19\u0e32\u0e22\u0e1b\u0e32\u0e27\u0e31\u0e19 \u0e23\u0e32\u0e0a\u0e1b\u0e38\u0e15 Senior AI Scientist DataX \u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e1c\u0e39\u0e49\u0e40\u0e02\u0e35\u0e22\u0e19\u0e2b\u0e25\u0e31\u0e01<\/p>\n

    https:\/\/sites.google.com\/nlg.csie.ntu.edu.tw\/finnlp-kdf-2024\/accepted-papers<\/a><\/p>\n

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    \u0e1a\u0e23\u0e34\u0e29\u0e31\u0e17 \u0e40\u0e2d\u0e2a\u0e0b\u0e35\u0e1a\u0e35 \u0e40\u0e14\u0e15\u0e49\u0e32 \u0e40\u0e2d\u0e01\u0e0b\u0e4c\u00a0\u0e08\u0e33\u0e01\u0e31\u0e14\u00a0\u0e2b\u0e23\u0e37\u0e2d\u00a0DataX\u00a0\u0e1c\u0e39\u0e49\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e1a\u0e23\u0e34\u0e01\u0e32\u0e23\u0e14\u0e49\u0e32\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e27\u0e34\u0e40\u0e04\u0e23\u0e32\u0e30\u0e2b\u0e4c\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e17\u0e32\u0e07\u0e18\u0e38\u0e23\u0e01\u0e34\u0e08\u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e40\u0e1e\u0e34\u0e48\u0e21\u0e28\u0e31\u0e01\u0e22\u0e20\u0e32\u0e1e\u0e43\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e41\u0e02\u0e48\u0e07\u0e02\u0e31\u0e19\u0e1c\u0e48\u0e32\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e42\u0e22\u0e0a\u0e19\u0e4c\u0e08\u0e32\u0e01\u00a0data science\u00a0\u0e40\u0e17\u0e04\u0e42\u0e19\u0e42\u0e25\u0e22\u0e35\u0e1b\u0e31\u0e0d\u0e0d\u0e32\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e14\u0e34\u0e29\u0e10\u0e4c\u00a0(AI)\u00a0\u0e41\u0e25\u0e30\u00a0LLMs (Large Language Models)\u00a0\u0e20\u0e32\u0e22\u0e43\u0e15\u0e49\u0e01\u0e25\u0e38\u0e48\u0e21\u0e40\u0e2d\u0e2a\u0e0b\u0e35\u0e1a\u0e35 \u0e40\u0e2d\u0e01\u0e0b\u0e4c\u00a0(SCBX Group)\u00a0\u0e21\u0e38\u0e48\u0e07\u0e21\u0e31\u0e48\u0e19\u0e40\u0e14\u0e34\u0e19\u0e2b\u0e19\u0e49\u0e32\u0e27\u0e34\u0e08\u0e31\u0e22\u0e41\u0e25\u0e30\u0e1e\u0e31\u0e12\u0e19\u0e32\u0e02\u0e35\u0e14\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e17\u0e32\u0e07\u0e14\u0e49\u0e32\u0e19\u0e40\u0e17\u0e04\u0e42\u0e19\u0e42\u0e25\u0e22\u0e35\u0e14\u0e34\u0e08\u0e34\u0e17\u0e31\u0e25\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e15\u0e48\u0e2d\u0e40\u0e19\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e07 \u0e42\u0e14\u0e22\u0e01\u0e32\u0e23\u0e19\u0e33\u0e02\u0e35\u0e14\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e14\u0e49\u0e32\u0e19\u00a0AI Big Data\u00a0\u0e41\u0e25\u0e30\u00a0LLMs\u00a0\u0e21\u0e32\u0e1e\u0e31\u0e12\u0e19\u0e32\u0e1c\u0e25\u0e34\u0e15\u0e20\u0e31\u0e13\u0e11\u0e4c\u0e41\u0e25\u0e30\u0e1a\u0e23\u0e34\u0e01\u0e32\u0e23\u0e17\u0e32\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e07\u0e34\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e18\u0e19\u0e32\u0e04\u0e32\u0e23\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e21\u0e35\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e2a\u0e34\u0e17\u0e18\u0e34\u0e20\u0e32\u0e1e\u0e41\u0e25\u0e30\u0e41\u0e21\u0e48\u0e19\u0e22\u0e33\u0e21\u0e32\u0e01\u0e22\u0e34\u0e48\u0e07\u0e02\u0e36\u0e49\u0e19 \u0e08\u0e19\u00a0\u0e1c\u0e25\u0e07\u0e32\u0e19\u0e27\u0e34\u0e08\u0e31\u0e22\u0e14\u0e49\u0e32\u0e19\u00a0AI, LLMs\u00a0\u0e41\u0e25\u0e30Fintech 3\u00a0\u0e1a\u0e17\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21 \u0e44\u0e14\u0e49\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e1c\u0e22\u0e41\u0e1e\u0e23\u0e48\u0e43\u0e19\u0e40\u0e27\u0e17\u0e35\u0e2a\u0e31\u0e21\u0e21\u0e19\u0e32\u0e0a\u0e31\u0e49\u0e19\u0e19\u0e33\u0e23\u0e30\u0e14\u0e31\u0e1a\u0e42\u0e25\u0e01 \u0e44\u0e14\u0e49\u0e41\u0e01\u0e48 \u0e07\u0e32\u0e19Data-centric Machine Learning Research (DMLR) Workshop at ICLR 2024\u00a0\u0e08\u0e31\u0e14\u0e02\u0e36\u0e49\u0e19 \u0e13 \u0e01\u0e23\u0e38\u0e07\u0e40\u0e27\u0e35\u0e22\u0e19\u0e19\u0e32 \u0e1b\u0e23\u0e30\u0e40\u0e17\u0e28\u0e2d\u0e2d\u0e2a\u0e40\u0e15\u0e23\u0e35\u0e22,\u00a0\u0e07\u0e32\u0e19\u00a0International Workshop on Semantic Evaluation\u00a0(SemEval-2024)\u00a0\u0e08\u0e31\u0e14\u0e02\u0e36\u0e49\u0e19 \u0e13 \u0e01\u0e23\u0e38\u0e07\u0e40\u0e21\u0e47\u0e01\u0e0b\u0e34\u0e42\u0e01\u0e0b\u0e34\u0e15\u0e35\u0e49 \u0e1b\u0e23\u0e30\u0e40\u0e17\u0e28\u0e40\u0e21\u0e47\u0e01\u0e0b\u0e34\u0e42\u0e01 \u0e41\u0e25\u0e30\u0e07\u0e32\u0e19\u00a0Financial Technology and Natural Language Processing\u00a0(FinNLP)\u00a0\u0e2a\u0e30\u0e17\u0e49\u0e2d\u0e19\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e40\u0e2b\u0e47\u0e19\u0e16\u0e36\u0e07\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e40\u0e0a\u0e35\u0e48\u0e22\u0e27\u0e0a\u0e32\u0e0d \u0e41\u0e25\u0e30\u0e28\u0e31\u0e01\u0e22\u0e20\u0e32\u0e1e\u0e14\u0e49\u0e32\u0e19\u0e1a\u0e38\u0e04\u0e25\u0e32\u0e01\u0e23\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e2d\u0e07\u0e04\u0e4c\u0e01\u0e23\u0e17\u0e35\u0e48\u0e40\u0e15\u0e47\u0e21\u0e44\u0e1b\u0e14\u0e49\u0e27\u0e22\u0e1c\u0e39\u0e49\u0e21\u0e35\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e23\u0e39\u0e49\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e40\u0e0a\u0e35\u0e48\u0e22\u0e27\u0e0a\u0e32\u0e0d\u0e14\u0e49\u0e32\u0e19\u00a0AI\u00a0\u0e41\u0e25\u0e30\u00a0Machine Learning\u00a0\u0e2a\u0e2d\u0e14\u0e04\u0e25\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e27\u0e34\u0e2a\u0e31\u0e22\u0e17\u0e31\u0e28\u0e19\u0e4c\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e25\u0e38\u0e48\u0e21\u00a0SCBX\u00a0\u0e43\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e21\u0e38\u0e48\u0e07\u0e21\u0e31\u0e48\u0e19\u0e19\u0e33\u0e40\u0e17\u0e04\u0e42\u0e19\u0e42\u0e25\u0e22\u0e35\u0e43\u0e2b\u0e21\u0e48\u0e46 \u0e21\u0e32\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e27\u0e32\u0e07\u0e23\u0e32\u0e01\u0e10\u0e32\u0e19\u0e41\u0e25\u0e30\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07\u0e02\u0e35\u0e14\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e43\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e41\u0e02\u0e48\u0e07\u0e02\u0e31\u0e19\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e01\u0e25\u0e38\u0e48\u0e21\u00a0SCBX\u00a0\u0e43\u0e19\u0e23\u0e30\u0e22\u0e30\u0e22\u0e32\u0e27 \u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e21\u0e38\u0e48\u0e07\u0e2a\u0e39\u0e48\u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e01\u0e25\u0e38\u0e48\u0e21\u0e1a\u0e23\u0e34\u0e29\u0e31\u0e17\u0e40\u0e17\u0e04\u0e42\u0e19\u0e42\u0e25\u0e22\u0e35\u0e17\u0e32\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e07\u0e34\u0e19\u0e0a\u0e31\u0e49\u0e19\u0e19\u0e33\u0e23\u0e30\u0e14\u0e31\u0e1a\u0e20\u0e39\u0e21\u0e34\u0e20\u0e32\u0e04 \u0e23\u0e32\u0e22\u0e25\u0e30\u0e40\u0e2d\u0e35\u0e22\u0e14\u00a03\u00a0\u0e07\u0e32\u0e19\u0e27\u0e34\u0e08\u0e31\u0e22\u0e02\u0e2d\u0e07\u00a0DataX “Birbal: An efficient 7B instruct-model fine-tuned with […]<\/p>\n","protected":false},"author":3,"featured_media":1472030,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"spay_email":"","jetpack_publicize_message":"","jetpack_is_tweetstorm":false},"categories":[24],"tags":[],"jetpack_featured_media_url":"https:\/\/positioningmag.com\/wp-content\/uploads\/2024\/05\/1-19.jpg","jetpack_publicize_connections":[],"jetpack_sharing_enabled":true,"jetpack_shortlink":"https:\/\/wp.me\/pbkZC5-6aWn","jetpack-related-posts":[{"id":1491444,"url":"https:\/\/positioningmag.com\/1491444","url_meta":{"origin":1472027,"position":0},"title":"DataX \u0e04\u0e27\u0e49\u0e32\u0e23\u0e32\u0e07\u0e27\u0e31\u0e25 Thailand Technology Excellence Award \u0e08\u0e32\u0e01\u0e40\u0e27\u0e17\u0e35\u0e0a\u0e31\u0e49\u0e19\u0e19\u0e33\u0e23\u0e30\u0e14\u0e31\u0e1a\u0e2a\u0e32\u0e01\u0e25 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\u0e19\u0e32\u0e07\u0e2a\u0e32\u0e27\u0e0d\u0e32\u0e13\u0e4c\u0e1a\u0e14\u0e35 \u0e08\u0e34\u0e15\u0e15\u0e34\u0e01\u0e38\u0e25\u0e14\u0e34\u0e25\u0e01 Chief Data Officer \u0e1a\u0e23\u0e34\u0e29\u0e31\u0e17 \u0e40\u0e2d\u0e2a\u0e0b\u0e35\u0e1a\u0e35 \u0e40\u0e14\u0e15\u0e49\u0e32 \u0e40\u0e2d\u0e01\u0e0b\u0e4c \u0e08\u0e33\u0e01\u0e31\u0e14 \u0e1e\u0e23\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e14\u0e49\u0e27\u0e22\u0e04\u0e13\u0e30\u0e1c\u0e39\u0e49\u0e1a\u0e23\u0e34\u0e2b\u0e32\u0e23\u0e23\u0e30\u0e14\u0e31\u0e1a\u0e2a\u0e39\u0e07 \u0e23\u0e48\u0e27\u0e21\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e01\u0e32\u0e28\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e2a\u0e33\u0e40\u0e23\u0e47\u0e08 \u0e04\u0e27\u0e49\u0e32\u0e23\u0e32\u0e07\u0e27\u0e31\u0e25 \u201cThailand Technology Excellence Award\u201d \u0e08\u0e32\u0e01\u0e40\u0e27\u0e17\u0e35 \u201cAsian Technology Excellence Awards 2024\u201d \u0e08\u0e31\u0e14\u0e42\u0e14\u0e22 The Asian Business\u2026","rel":"","context":"In "PR News"","img":{"alt_text":"","src":"https:\/\/i0.wp.com\/positioningmag.com\/wp-content\/uploads\/2024\/09\/a-12.jpg?resize=350%2C200&ssl=1","width":350,"height":200},"classes":[]},{"id":1460859,"url":"https:\/\/positioningmag.com\/1460859","url_meta":{"origin":1472027,"position":1},"title":"DataX \u0e15\u0e2d\u0e01\u0e22\u0e49\u0e33\u0e28\u0e31\u0e01\u0e22\u0e20\u0e32\u0e1e\u0e1a\u0e38\u0e04\u0e25\u0e32\u0e01\u0e23\u0e14\u0e49\u0e32\u0e19 AI \u0e41\u0e25\u0e30 LLMs \u0e04\u0e27\u0e49\u0e32 2 \u0e23\u0e32\u0e07\u0e27\u0e31\u0e25\u0e23\u0e30\u0e14\u0e31\u0e1a\u0e42\u0e25\u0e01\u0e08\u0e32\u0e01 \u201cNeurIPS 2023 Challenge\u201d","date":"January 30, 2024","format":false,"excerpt":"\u0e1a\u0e23\u0e34\u0e29\u0e31\u0e17 \u0e40\u0e2d\u0e2a\u0e0b\u0e35\u0e1a\u0e35 \u0e40\u0e14\u0e15\u0e49\u0e32 \u0e40\u0e2d\u0e01\u0e0b\u0e4c\u00a0\u0e08\u0e33\u0e01\u0e31\u0e14 \u0e2b\u0e23\u0e37\u0e2d\u00a0DataX\u00a0\u0e1c\u0e39\u0e49\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e1a\u0e23\u0e34\u0e01\u0e32\u0e23\u0e14\u0e49\u0e32\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e27\u0e34\u0e40\u0e04\u0e23\u0e32\u0e30\u0e2b\u0e4c\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e17\u0e32\u0e07\u0e18\u0e38\u0e23\u0e01\u0e34\u0e08\u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e40\u0e1e\u0e34\u0e48\u0e21\u0e28\u0e31\u0e01\u0e22\u0e20\u0e32\u0e1e\u0e43\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e41\u0e02\u0e48\u0e07\u0e02\u0e31\u0e19\u0e1c\u0e48\u0e32\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e42\u0e22\u0e0a\u0e19\u0e4c\u0e08\u0e32\u0e01\u00a0data science\u00a0\u0e40\u0e17\u0e04\u0e42\u0e19\u0e42\u0e25\u0e22\u0e35\u0e1b\u0e31\u0e0d\u0e0d\u0e32\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e14\u0e34\u0e29\u0e10\u0e4c\u00a0(AI)\u00a0\u0e41\u0e25\u0e30\u00a0LLMs (Large Language Models)\u00a0\u0e20\u0e32\u0e22\u0e43\u0e15\u0e49\u0e01\u0e25\u0e38\u0e48\u0e21\u0e40\u0e2d\u0e2a\u0e0b\u0e35\u0e1a\u0e35 \u0e40\u0e2d\u0e01\u0e0b\u0e4c\u00a0(SCBX Group)\u00a0\u0e25\u0e48\u0e32\u0e2a\u0e38\u0e14 \u0e15\u0e2d\u0e01\u0e22\u0e49\u0e33\u0e28\u0e31\u0e01\u0e22\u0e20\u0e32\u0e1e\u0e1a\u0e38\u0e04\u0e25\u0e32\u0e01\u0e23\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e2d\u0e07\u0e04\u0e4c\u0e01\u0e23\u0e14\u0e49\u0e32\u0e19\u00a0Data Science\u00a0\u0e41\u0e25\u0e30\u00a0Generative AI\u00a0\u0e19\u0e33\u0e17\u0e35\u0e21\u0e1e\u0e19\u0e31\u0e01\u0e07\u0e32\u0e19\u0e42\u0e0a\u0e27\u0e4c\u0e1d\u0e35\u0e21\u0e37\u0e2d\u0e23\u0e30\u0e14\u0e31\u0e1a\u0e42\u0e25\u0e01 \u0e08\u0e19\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e04\u0e27\u0e49\u0e32\u00a02\u00a0\u0e23\u0e32\u0e07\u0e27\u0e31\u0e25\u0e08\u0e32\u0e01\u0e07\u0e32\u0e19\u00a0\u201cNeurIPS\u00a0 2023\u00a0Challenge\u201d \u0e08\u0e31\u0e14\u0e42\u0e14\u0e22 AI at Meta \u0e41\u0e25\u0e30 Microsoft Research \u0e13 \u0e01\u0e23\u0e38\u0e07\u0e19\u0e34\u0e27\u0e2d\u0e2d\u0e23\u0e4c\u0e25\u0e35\u0e19 \u0e1b\u0e23\u0e30\u0e40\u0e17\u0e28\u0e2a\u0e2b\u0e23\u0e31\u0e10\u0e2d\u0e40\u0e21\u0e23\u0e34\u0e01\u0e32\u00a0 \u0e40\u0e27\u0e17\u0e35\u0e17\u0e35\u0e48\u0e21\u0e38\u0e48\u0e07\u0e40\u0e19\u0e49\u0e19\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e40\u0e01\u0e34\u0e14\u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e02\u0e49\u0e32\u0e16\u0e36\u0e07\u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25\u0e20\u0e32\u0e29\u0e32 (Large Language Models (LLMs)) \u0e17\u0e35\u0e48\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e17\u0e38\u0e01\u0e04\u0e19\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e40\u0e02\u0e49\u0e32\u0e16\u0e36\u0e07\u0e41\u0e25\u0e30\u0e19\u0e33\u0e44\u0e1b\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e07\u0e32\u0e19\u0e44\u0e14\u0e49\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e40\u0e17\u0e48\u0e32\u0e40\u0e17\u0e35\u0e22\u0e21 \u0e0b\u0e36\u0e48\u0e07\u0e04\u0e23\u0e31\u0e49\u0e07\u0e19\u0e35\u0e49\u0e21\u0e35\u0e1c\u0e39\u0e49\u0e2a\u0e21\u0e31\u0e04\u0e23\u0e40\u0e02\u0e49\u0e32\u0e23\u0e48\u0e27\u0e21\u0e17\u0e31\u0e49\u0e07\u0e2b\u0e21\u0e14\u0e01\u0e27\u0e48\u0e32 75 \u0e17\u0e35\u0e21 \u0e23\u0e27\u0e21 187 \u0e04\u0e19 \u0e08\u0e32\u0e01\u0e17\u0e31\u0e48\u0e27\u0e42\u0e25\u0e01 \u0e41\u0e25\u0e30\u0e16\u0e39\u0e01\u0e15\u0e31\u0e14\u0e2a\u0e34\u0e19\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e40\u0e02\u0e49\u0e21\u0e02\u0e49\u0e19\u0e08\u0e32\u0e01\u0e04\u0e13\u0e30\u0e01\u0e23\u0e23\u0e21\u0e01\u0e32\u0e23\u0e1c\u0e39\u0e49\u0e04\u0e23\u0e48\u0e33\u0e2b\u0e27\u0e2d\u0e14\u0e43\u0e19\u0e41\u0e27\u0e14\u0e27\u0e07 AI \u0e15\u0e25\u0e2d\u0e14\u0e23\u0e30\u0e22\u0e30\u0e40\u0e27\u0e25\u0e32 4 \u0e40\u0e14\u0e37\u0e2d\u0e19\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e41\u0e02\u0e48\u0e07\u0e02\u0e31\u0e19 \u0e42\u0e14\u0e22\u0e15\u0e31\u0e27\u0e41\u0e17\u0e19\u0e08\u0e32\u0e01\u00a0DataX\u00a0\u0e19\u0e33\u0e42\u0e14\u0e22\u00a0\u0e19\u0e32\u0e22\u0e1b\u0e32\u0e27\u0e31\u0e19 \u0e23\u0e32\u0e0a\u0e1b\u0e38\u0e15\u00a0Senior Data Scientist \u0e2b\u0e19\u0e36\u0e48\u0e07\u0e43\u0e19\u0e2a\u0e21\u0e32\u0e0a\u0e34\u0e01\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e17\u0e35\u0e21\u00a0Upaya\u00a0 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