論文の概要: Are LLMs Rational Investors? A Study on Detecting and Reducing the Financial Bias in LLMs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.12713v2
• Date: Mon, 1 Jul 2024 15:42:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-02 14:58:55.609951
• Title: Are LLMs Rational Investors? A Study on Detecting and Reducing the Financial Bias in LLMs
• Title（参考訳）: LLMは合理的投資家か? : LLMにおける財務バイアスの検出と削減に関する研究
• Authors: Yuhang Zhou, Yuchen Ni, Yunhui Gan, Zhangyue Yin, Xiang Liu, Jian Zhang, Sen Liu, Xipeng Qiu, Guangnan Ye, Hongfeng Chai,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、複雑な市場データとトレンドを解釈する金融分析において、ますます採用されている。 Financial Bias Indicators (FBI)は、Bias Unveiler、Bias Detective、Bias Tracker、Bias Antidoteといったコンポーネントを備えたフレームワークである。 我々は、23のLLMを評価し、財務因果知識に基づく非バイアス化手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 44.53203911878139
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large Language Models (LLMs) are increasingly adopted in financial analysis for interpreting complex market data and trends. However, their use is challenged by intrinsic biases (e.g., risk-preference bias) and a superficial understanding of market intricacies, necessitating a thorough assessment of their financial insight. To address these issues, we introduce Financial Bias Indicators (FBI), a framework with components like Bias Unveiler, Bias Detective, Bias Tracker, and Bias Antidote to identify, detect, analyze, and eliminate irrational biases in LLMs. By combining behavioral finance principles with bias examination, we evaluate 23 leading LLMs and propose a de-biasing method based on financial causal knowledge. Results show varying degrees of financial irrationality among models, influenced by their design and training. Models trained specifically on financial datasets may exhibit more irrationality, and even larger financial language models (FinLLMs) can show more bias than smaller, general models. We utilize four prompt-based methods incorporating causal debiasing, effectively reducing financial biases in these models. This work enhances the understanding of LLMs' bias in financial applications, laying the foundation for developing more reliable and rational financial analysis tools.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、複雑な市場データとトレンドを解釈する金融分析において、ますます採用されている。 しかし、その利用には内在バイアス(例えば、リスク予測バイアス)と市場の複雑さに関する表面的な理解が欠かせないため、財務的な見識を徹底的に評価する必要がある。 これらの問題に対処するために,我々は,Bias Unveiler,Bias Detective,Bias Tracker,Bias Antidoteといったコンポーネントを備えたフレームワークであるFinancial Bias Indicators (FBI)を紹介した。 行動金融の原則とバイアス試験を組み合わせることで、23のLLMを評価し、財務因果知識に基づく非バイアス化手法を提案する。 その結果, モデル間での経済的不合理性は, 設計や訓練の影響を受けやすいことがわかった。 金融データセットに特化して訓練されたモデルはより不合理性を示し、さらに大きな金融言語モデル(FinLLMs)はより小さな一般的なモデルよりもバイアスが大きい。 因果脱バイアスを取り入れた4つのプロンプトベースの手法を用いて,これらのモデルにおける経済的バイアスを効果的に低減する。 この研究は、LLMの金融アプリケーションにおけるバイアスの理解を深め、より信頼性が高く合理的な財務分析ツールの開発の基礎を築いた。

関連論文リスト

• Gender Bias of LLM in Economics: An Existentialism Perspective [1.024113475677323]
  本稿では,大言語モデル(LLM)における性別バイアスについて検討する。 LLMは、明示的なジェンダーマーカーなしでもジェンダーステレオタイプを補強する。 LLMのバイアスは意図しない欠陥ではなく、合理的な処理の体系的な結果であると主張する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-14T01:42:01Z)
• Investigating Implicit Bias in Large Language Models: A Large-Scale Study of Over 50 LLMs [0.0]
  大規模言語モデル(LLM)は幅広いタスクで採用されている。 最近の研究では、LLMは明示的な偏見評価をパスしても暗黙の偏見を抑えることができることが示されている。 この研究は、新しい言語モデルやより大きな言語モデルが自動的にバイアスを減らさないことを強調している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-13T03:43:18Z)
• Justice or Prejudice? Quantifying Biases in LLM-as-a-Judge [84.34545223897578]
  多くの領域で優れているにもかかわらず、潜在的な問題は未解決のままであり、その信頼性と実用性の範囲を損なう。 提案手法は, LLM-as-a-Judgeにおける各種類のバイアスを定量化し, 解析する自動バイアス定量化フレームワークである。 当社の作業は、これらの問題に対処するステークホルダの必要性を強調し、LLM-as-a-Judgeアプリケーションで注意を喚起します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-03T17:53:30Z)
• Advancing Anomaly Detection: Non-Semantic Financial Data Encoding with LLMs [49.57641083688934]
  本稿では,Large Language Models (LLM) 埋め込みを用いた財務データにおける異常検出の新しい手法を提案する。 実験により,LLMが異常検出に有用な情報をもたらし,モデルがベースラインを上回っていることが確認された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-05T20:19:09Z)
• Investigating Bias in LLM-Based Bias Detection: Disparities between LLMs and Human Perception [13.592532358127293]
  大規模言語モデル(LLM)におけるバイアスの存在と性質について検討する。 LLMが特に政治的バイアス予測やテキスト継続タスクにおいてバイアスを示すかどうかを調査する。 我々は,素早い工学とモデル微調整を含む脱バイアス戦略を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-22T00:59:48Z)
• 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)
• GPTBIAS: A Comprehensive Framework for Evaluating Bias in Large Language Models [83.30078426829627]
  大規模言語モデル(LLM)は人気を集め、大規模なユーザコミュニティで広く採用されている。 既存の評価手法には多くの制約があり、それらの結果は限定的な解釈可能性を示している。 本稿では,LPMの高性能性を活用し,モデル内のバイアスを評価するGPTBIASというバイアス評価フレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-11T12:02:14Z)
• 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)
• Instruct-FinGPT: Financial Sentiment Analysis by Instruction Tuning of General-Purpose Large Language Models [18.212210748797332]
  本稿では,これらの問題に対処する簡易かつ効果的な命令チューニング手法を提案する。 実験では, 最先端の教師付き感情分析モデルより優れていた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-22T03:56:38Z)
• 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。