## 要約：
LLMsは構造化データでの信頼性が不明瞭であり、金融リスク評価のような高リスクアプリケーションでは適さない可能性がある。
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## 翻訳：
大規模言語モデル（LLM）は分類タスクで注目を集めており、零射弹提示を通じて信頼できる古典的な機械学習モデル（LightGBM）の代替案を提供しています。しかし、構造化テーブルデータでの信頼性はまだ不明瞭であり、特に高リスクの金融リスク評価のようなアプリケーションでは適さない可能性があります。当研究では、LLMとLightGBMのSHAP値を生成し、金融分類タスクにおける両者の違いを系統的に評価しました。これらの見解は、LLMが独立した構造化-financialモデリング分類器としての限界を示しており、改善された説明性メカニズムと少数ショット提示による適用可能性をもたらす期待が持たれています。
[📰 原文はこちら](https://arxiv.org/abs/2512.00163)
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※本記事はAI（Ollama）による自動翻訳・要約です。
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