論文の概要: Can GPT models be Financial Analysts? An Evaluation of ChatGPT and GPT-4
on mock CFA Exams
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.08678v1
- Date: Thu, 12 Oct 2023 19:28:57 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-10-16 15:42:37.800125
- Title: Can GPT models be Financial Analysts? An Evaluation of ChatGPT and GPT-4
on mock CFA Exams
- Title（参考訳）: GPTモデルは金融アナリストになれるか?
模擬CFA試験におけるChatGPTとGPT-4の評価
- Authors: Ethan Callanan, Amarachi Mbakwe, Antony Papadimitriou, Yulong Pei,
Mathieu Sibue, Xiaodan Zhu, Zhiqiang Ma, Xiaomo Liu, Sameena Shah
- Abstract要約: 本研究では,Large Language Models (LLM) の金銭的推論能力を評価することを目的とした。
チャータード・ファイナンシャル・アナリスト(CFA)プログラムの模擬試験問題を利用して、ChatGPTとGPT-4の総合的な評価を行う。
本稿では,モデルの性能と限界を詳細に分析し,CFA試験に合格する確率を推定する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.318005637849915
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Large Language Models (LLMs) have demonstrated remarkable performance on a
wide range of Natural Language Processing (NLP) tasks, often matching or even
beating state-of-the-art task-specific models. This study aims at assessing the
financial reasoning capabilities of LLMs. We leverage mock exam questions of
the Chartered Financial Analyst (CFA) Program to conduct a comprehensive
evaluation of ChatGPT and GPT-4 in financial analysis, considering Zero-Shot
(ZS), Chain-of-Thought (CoT), and Few-Shot (FS) scenarios. We present an
in-depth analysis of the models' performance and limitations, and estimate
whether they would have a chance at passing the CFA exams. Finally, we outline
insights into potential strategies and improvements to enhance the
applicability of LLMs in finance. In this perspective, we hope this work paves
the way for future studies to continue enhancing LLMs for financial reasoning
through rigorous evaluation.
- Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、広範囲の自然言語処理(NLP)タスクにおいて顕著なパフォーマンスを示し、しばしば最先端のタスク固有のモデルにマッチしたり、打ち負かしたりする。
本研究は,LLMの財務的推論能力を評価することを目的とする。
我々は、ゼロショット(ZS)、Chain-of-Thought(CoT)、Few-Shot(FS)シナリオを考慮して、チャータード・ファイナンシャル・アナリスト(CFA)プログラムの模擬試験質問を利用して、財務分析においてChatGPTとGPT-4を総合的に評価する。
本稿では,モデルの性能と限界を詳細に分析し,CFA試験に合格する確率を推定する。
最後に、金融におけるLCMの適用性を高めるための潜在的戦略と改善に関する洞察を概説する。
この観点からは、厳格な評価を通じて、今後の研究が財政的理由からLLMの強化を継続する道を開くことを願っている。
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