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。
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