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HI-Small
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新方法使用下采样将LLM评估成本降低611倍
研究人员开发了AMLworld-Compact，这是一个新的评估集，旨在显著降低在AMLworld等复杂基于图的数据集上评估大型语言模型（LLM）的成本和时间。该方法采用一种名为HT-Coreset协议的重要性加权下采样技术，将评估目标的数量减少多达611倍，同时仍能提供精确度和F1分数等关键指标的无偏估计。该方法旨在使LLM评估更高效、更易于访问，特别是在大规模金融图数据方面，从而能够进行更有效的错误诊断和模型比较。
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新的SALT-GNN模型提高了密集金融图中反洗钱检测的效率
研究人员开发了SALT-GNN，一种新颖的图神经网络架构，旨在提高金融图中反洗钱（AML）检测的效率。该模型解决了密集邻域的挑战，在密集邻域中，高浓度的交易使得识别可疑活动变得困难。通过结合统计感知注意力，并将度感知统计聚合与注意力机制相结合，SALT-GNN在这些关键的密集环境中提高了性能。在多个数据集上的实验表明，即使参数比现有的图Transformer基线少，SALT-GNN在密集上下文F1分数方面也取得了显著的改进。