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。
関連論文リスト
- Financial Statement Analysis with Large Language Models [0.0]
我々はGPT4に標準化された匿名の財務文書を提供し、モデルを解析するように指示する。
このモデルでは、財務アナリストが収益の変化を予測できる能力を上回っている。
GPTの予測に基づく貿易戦略は、他のモデルに基づく戦略よりもシャープ比とアルファ率が高い。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-07-25T08:36:58Z) - CFinBench: A Comprehensive Chinese Financial Benchmark for Large Language Models [61.324062412648075]
CFinBenchは、中国の文脈下での大規模言語モデル(LLM)の財務知識を評価するための評価ベンチマークである。
この質問は、43の第二級カテゴリーにまたがる99,100の質問で構成されており、3つの質問タイプがある: シングルチョイス、マルチチョイス、そして判断である。
結果は、GPT4といくつかの中国指向モデルがベンチマークをリードし、平均精度は60.16%であることを示している。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-07-02T14:34:36Z) - SuperCLUE-Fin: Graded Fine-Grained Analysis of Chinese LLMs on Diverse Financial Tasks and Applications [17.34850312139675]
SC-Finは中国原産の金融大規模言語モデル(FLM)に適した先駆的評価フレームワークである
6つの金融アプリケーションドメインと25の専門タスクにわたるFLMを評価する。
実生活シナリオを模倣するマルチターンでオープンな会話を用いて、SC-Finは様々な基準に基づいてモデルを測定する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-04-29T19:04:35Z) - AlphaFin: Benchmarking Financial Analysis with Retrieval-Augmented Stock-Chain Framework [48.3060010653088]
我々はAlphaFinデータセットをリリースし、従来の研究データセット、リアルタイム財務データ、手書きのチェーン・オブ・プリート(CoT)データを組み合わせています。
次に、AlphaFinデータセットを使用して、金融分析タスクを効果的に処理するために、Stock-Chainと呼ばれる最先端の手法をベンチマークします。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-03-19T09:45:33Z) - FinBen: A Holistic Financial Benchmark for Large Language Models [75.09474986283394]
FinBenは、24の財務タスクにまたがる36のデータセットを含む、最初の大規模なオープンソース評価ベンチマークである。
FinBenは、幅広いタスクとデータセット、ストックトレーディングの最初の評価、新しいエージェントと検索可能な生成(RAG)の評価、およびテキスト要約、質問応答、株式トレーディングのための3つの新しいオープンソース評価データセットを提供する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-02-20T02:16:16Z) - Revolutionizing Finance with LLMs: An Overview of Applications and
Insights [47.11391223936608]
ChatGPTのような大規模言語モデル(LLM)はかなり進歩しており、様々な分野に適用されている。
これらのモデルは、財務報告の自動生成、市場のトレンド予測、投資家の感情分析、パーソナライズされた財務アドバイスの提供に利用されています。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-01-22T01:06:17Z) - Enhancing Financial Sentiment Analysis via Retrieval Augmented Large
Language Models [11.154814189699735]
大規模な言語モデル (LLM) は様々なNLPタスクにおいて優れた性能を示した。
本稿では,金融感情分析のためのLLMフレームワークを提案する。
提案手法の精度は15%から48%向上し,F1得点を得た。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-10-06T05:40:23Z) - InvestLM: A Large Language Model for Investment using Financial Domain
Instruction Tuning [19.22852919096857]
我々はLLaMA-65B(Touvron et al., 2023)に基づく新たな金融領域大言語モデルInvestLMを提案する。
より少ないアライメントにインスパイアされた我々は、小さなが多様な命令データセットを手作業でキュレートし、幅広い金融関連トピックをカバーした。
InvestLMは、財務文書の理解における強力な能力を示し、投資関連の質問に対する有益な回答を提供する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-09-15T02:59:31Z) - PIXIU: A Large Language Model, Instruction Data and Evaluation Benchmark
for Finance [63.51545277822702]
PIXIUは、命令データ付き微調整LLaMAに基づく最初の金融大規模言語モデル(LLM)を含む包括的なフレームワークである。
我々はLLaMAを細調整してFinMAを提案する。
我々は、FinMAと既存のLLMを詳細に分析し、重要な財政課題に対処する際の長所と短所を明らかにする。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-06-08T14:20:29Z) - Are ChatGPT and GPT-4 General-Purpose Solvers for Financial Text
Analytics? A Study on Several Typical Tasks [36.84636748560657]
ChatGPTやGPT-4のような大規模言語モデルは、ジェネラリストモデルの例外的な能力を示している。
このようなモデルは金融分野でどの程度有効か?
論文 参考訳（メタデータ） (2023-05-10T03:13:54Z) - Can ChatGPT Forecast Stock Price Movements? Return Predictability and Large Language Models [51.3422222472898]
ニュース見出しを用いて,ChatGPTのような大規模言語モデル(LLM)の株価変動を予測する能力について述べる。
我々は,情報容量制約,過小反応,制限対アビタージュ,LLMを組み込んだ理論モデルを構築した。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-04-15T19:22:37Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。