TinyFinBERTモデルの性能向上に加え、さらなる圧縮手法を組み合わせることで、より軽量で高速な金融感情分析モデルを開発できる可能性はないか。
TinyFinBERTモデルは、知識蒸留を通じてFinBERTの性能を引き継ぎつつ、サイズと計算効率を大幅に削減することを目的としています。しかし、さらなる圧縮手法を組み合わせることで、より軽量で高速な金融感情分析モデルを開発する可能性は十分にあります。例えば、プルーニングや量子化といったモデル圧縮技術を適用することで、TinyFinBERTのパラメータ数をさらに減少させ、推論速度を向上させることができます。これにより、リアルタイムの金融データ分析においても、迅速かつ効率的に動作するモデルを実現できるでしょう。したがって、TinyFinBERTの性能向上に加え、さらなる圧縮手法を組み合わせることは、金融感情分析の実用性を高めるための重要なステップとなると考えられます。