近年、アート作品が投資の対象として注目されており、
アートの金銭的な価値や予測リターンを計算するために
価格予測モデルを構築するニーズが高まっているそうです。
筑波大学の研究チームは、アート作品の価格予測に
必要なデータの整理を効率化するために
大規模言語モデルを活用した「ゼロショット分類」という
手法の運用を提案し、オープンモデルとして公開されている
・Meta 社のLlama-2とLlama-3、
・Google社のGemma
・OpenAI社のGPT-4o、GPT-4o-mini
を採用して、これまでよく用いられていた機械学習を
利用した手法との比較を実施するため、
アート作品の種類（絵画、版画、彫刻、写真など）を
自動で分類する実験を実施。
その結果とは？
詳しくはリンク記事でご確認ください。
大規模言語モデルにより事前学習不要なアート情報の自動分類が可能に | 社会・文化 – TSUKUBA JOURNAL
機械学習モデルを活用した情報の自動分類を行う際に、これまでタスクに合わせて都度データを再学習させ直す必要がありました。本研究では、アート領域のデータについて、大規模言語モデルを用いることで、新規データを学習させなくとも十分な精度で自動分類可能なことを明らかにしました。
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