論文の概要: Are ChatGPT and GPT-4 General-Purpose Solvers for Financial Text
Analytics? An Examination on Several Typical Tasks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.05862v1
- Date: Wed, 10 May 2023 03:13:54 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-05-11 14:36:22.518854
- Title: Are ChatGPT and GPT-4 General-Purpose Solvers for Financial Text
Analytics? An Examination on Several Typical Tasks
- Title（参考訳）: chatgptとgpt-4は金融テキスト分析の汎用解法か?
いくつかの典型的な課題についての検討
- Authors: Xianzhi Li, Xiaodan Zhu, Zhiqiang Ma, Xiaomo Liu, Sameena Shah
- Abstract要約: 本研究は、ゼロショットや少数ショット設定における典型的な財務テキスト分析問題の解法としてのChatGPTとGPT-4の可能性について検討する。
ファイナンシャルテキストデータセットを5つに分けて4つの代表的なタスクでそれらの能力を評価する。
本稿では,現行のChatGPTとGPT-4の長所と短所をともに報告し,最先端の微調整モデルと事前訓練されたドメイン固有生成モデルとの比較を行った。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.710582855459215
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The most recent large language models such as ChatGPT and GPT-4 have garnered
significant attention, as they are capable of generating high-quality responses
to human input. Despite the extensive testing of ChatGPT and GPT-4 on generic
text corpora, showcasing their impressive capabilities, a study focusing on
financial corpora has not been conducted. In this study, we aim to bridge this
gap by examining the potential of ChatGPT and GPT-4 as a solver for typical
financial text analytic problems in the zero-shot or few-shot setting.
Specifically, we assess their capabilities on four representative tasks over
five distinct financial textual datasets. The preliminary study shows that
ChatGPT and GPT-4 struggle on tasks such as financial named entity recognition
(NER) and sentiment analysis, where domain-specific knowledge is required,
while they excel in numerical reasoning tasks. We report both the strengths and
limitations of the current versions of ChatGPT and GPT-4, comparing them to the
state-of-the-art finetuned models as well as pretrained domain-specific
generative models. Our experiments provide qualitative studies, through which
we hope to help understand the capability of the existing models and facilitate
further improvements.
- Abstract（参考訳）: ChatGPTやGPT-4といった最近の大規模言語モデルは、人間の入力に対する高品質な応答を生成できるため、大きな注目を集めている。
汎用テキストコーパス上でのChatGPTとGPT-4の広範なテストにもかかわらず、その優れた能力を示す一方で、財務コーパスに焦点を当てた研究は行われていない。
本研究では,チャットgptとgpt-4をゼロショットまたは少数ショット設定の典型的な金融テキスト解析問題の解法として用いる可能性を検討することで,このギャップを埋めることを目的とする。
具体的には,ファイナンシャルテキストデータセットを5つに分けて,代表的な4つのタスクでその能力を評価する。
予備研究は、ChatGPTとGPT-4が、数値推論タスクに優れながら、ドメイン固有の知識を必要とする金融名実体認識(NER)や感情分析などのタスクに苦労していることを示している。
本稿では,現行のChatGPTとGPT-4の長所と短所をともに報告し,最先端の微調整モデルと事前訓練されたドメイン固有生成モデルとの比較を行った。
我々の実験は質的研究を行い、既存のモデルの能力を理解し、さらなる改善を促進することを望んでいる。
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