The future of financial analysis: How GPT-4 is disrupting the industry, according to new research

コメント

注目のコメント

• Kato Jun

  ユーザベース スピーダアナリスト

  ・2024年05月26日

  シカゴ大学の、生成AI・LLMを用いた財務分析が、アナリストなどと比較してどうなのかという研究についての記事で興味深い。
  定量比較では60％の精度で、人間の53-57％を上回った。また、特化した機械学習と比較して、LLMでそん色がないパフォーマンスが出ている。Chain of Thought（CoT）という、プロンプトで思考過程を例として記載する方法を活用したことがキーだとある（CoTについては下記などが分かりやすい）。
  https://www.promptingguide.ai/jp/techniques/cot
  
  最近、PFNの岡野原氏の下記の本を読んでいる。数式なしにLLM・生成AIの仕組みや、人間と機械の言語・概念学習についての考察や、研究者としても驚きだった点などが記載されていて、とても興味深い。
  CoT含めた本文中学習と呼ばれる領域についても記載がある。LLM自体はパラメータを変えないが、LLM自体を生むのに寄与したAttentionという機構が、プロンプトによって一時的にパラメータを変えたような挙動を見せる。そして、それは意図してそのような設計をしたわけではなく、たまたまの発見でもあったとのこと。
  人間ではないのだが、人間の短期記憶的な脳のような挙動で、とても興味深い。
  
  大規模言語モデルは新たな知能か――ChatGPTが変えた世界 (岩波科学ライブラリー)
  https://www.amazon.co.jp/dp/4000297198