芝加哥大學布斯商學院(University of Chicago Booth School of Business)的幾名研究人員最近發表了一篇報告,指出OpenAI所開發的大型語言模型(LLM)GPT-4就算在缺乏任何敘述或產業資訊的狀態下,提供其財務報表之後,在預測組織獲利變化的能力上優於人類金融分析師,此外,該模型的準確性也與其它經過專門訓練的模型相當。
研究人員先將上市公司的財報進行標準化與匿名化的過程,包括省略公司名稱,以標籤替換了年份,統一不同公司的財務報表格式,再設計提示,要求GPT-4分析財報,並確定該組織未來的獲利走向,另也開發一個思維鏈(Chain-of-Thought,CoT)提示,以有效地教導模型模仿金融分析師。
人類金融分析師在預測公司未來1個月、3個月及6個月獲利走向的準確率,分別是53%、56%及57%,而未使用CoT的GPT-4則是52%,但若加上CoT,那麼GPT-4的表現則達到60%。此外,研究人員將GPT-4 CoT與其它兩個經過訓練的Stepwise Logistic Regression與ANN模型進行比較,發現其準確度超越Stepwise Logistic Regression,並與ANN相當。
分析顯示,GPT-4的傑出表現來自於,它會藉由分析趨勢具財務比例來獲取有用的洞見,再利用其對理論的理解與經濟進行推論,而且GPT-4所生成的財報分析敘述是非常有參考價值的。同時,研究人員也發現,大型語言模型在需要直覺及類似人類推論的任務中有出色的表現,此一跨領域的執行任務的能力透露了通用AI的現身,並突顯出LLM在決策中的作用,可能比先前所以為的更為重要。
不過,該報告強調,此一結果顯示GPT與人類分析師是互補的,而非替代的,在分析師可能會出現偏見或分歧時,GPT將略占優勢,然而,當GPT無法獲得額外的重要脈絡時,分析師便更具價值。
賓州大學沃頓商學院專門研究AI的副教授Ethan Mollick則說,這是一篇很多人都在等的論文:「是的,GPT-4可以協助人們挑選股票,擊敗人類和其它專為金融而訓練的機器學習模型。」
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