論文の概要: Revolutionizing Finance with LLMs: An Overview of Applications and
Insights
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.11641v1
- Date: Mon, 22 Jan 2024 01:06:17 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-01-23 15:34:17.399629
- Title: Revolutionizing Finance with LLMs: An Overview of Applications and
Insights
- Title（参考訳）: LLMによる金融の革新 - アプリケーションとインサイトの概要
- Authors: Huaqin Zhao, Zhengliang Liu, Zihao Wu, Yiwei Li, Tianze Yang, Peng
Shu, Shaochen Xu, Haixing Dai, Lin Zhao, Gengchen Mai, Ninghao Liu, Tianming
Liu
- Abstract要約: 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。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 47.11391223936608
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: In recent years, Large Language Models (LLMs) like ChatGPT have seen
considerable advancements and have been applied in diverse fields. Built on the
Transformer architecture, these models are trained on extensive datasets,
enabling them to understand and generate human language effectively. In the
financial domain, the deployment of LLMs is gaining momentum. These models are
being utilized for automating financial report generation, forecasting market
trends, analyzing investor sentiment, and offering personalized financial
advice. Leveraging their natural language processing capabilities, LLMs can
distill key insights from vast financial data, aiding institutions in making
informed investment choices and enhancing both operational efficiency and
customer satisfaction. In this study, we provide a comprehensive overview of
the emerging integration of LLMs into various financial tasks. Additionally, we
conducted holistic tests on multiple financial tasks through the combination of
natural language instructions. Our findings show that GPT-4 effectively follow
prompt instructions across various financial tasks. This survey and evaluation
of LLMs in the financial domain aim to deepen the understanding of LLMs'
current role in finance for both financial practitioners and LLM researchers,
identify new research and application prospects, and highlight how these
technologies can be leveraged to solve practical challenges in the finance
industry.
- Abstract（参考訳）: 近年、ChatGPTのようなLarge Language Models (LLM) は大幅に進歩し、様々な分野で応用されている。
トランスフォーマーアーキテクチャ上に構築されたこれらのモデルは、広範なデータセットでトレーニングされ、人間の言語を効果的に理解し、生成することができる。
金融分野では、LSMの展開が勢いを増している。
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。
自然言語処理能力を活用することで、膨大な金融データから重要な洞察を抽出し、インフォームド投資の選択を支援し、運用効率と顧客満足度を高めることができる。
本研究では,様々な金融業務へのllmの新たな統合について概観する。
さらに、自然言語命令の組み合わせにより、複数の財務業務の総合的なテストを行った。
以上より, GPT-4は, 様々な財務業務において, 効果的に指示に従うことが示唆された。
金融分野におけるLLMの実態調査と評価は、金融実践者及びLLM研究者の金融におけるLLMの役割の理解を深め、新たな研究・応用の可能性を特定し、金融業界における実践的課題の解決にどのように活用できるかを明らかにすることを目的としている。
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