論文の概要: Automating Venture Capital: Founder assessment using LLM-powered segmentation, feature engineering and automated labeling techniques

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.04885v1
• Date: Fri, 5 Jul 2024 22:54:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-09 22:07:12.926239
• Title: Automating Venture Capital: Founder assessment using LLM-powered segmentation, feature engineering and automated labeling techniques
• Title（参考訳）: Automating Venture Capital: LLMによるセグメンテーション、機能エンジニアリング、自動ラベリング技術を用いた創業者評価
• Authors: Ekin Ozince, Yiğit Ihlamur,
• Abstract要約: 本研究では、ベンチャーキャピタル(VC)意思決定における大規模言語モデル(LLM)の適用について検討する。 我々はLLMプロンプト技術を利用して、限られたデータから特徴を生成し、統計と機械学習を通して洞察を抽出する。 この結果から,特定の創始者特性と成功との関係が明らかとなり,予測におけるこれらの特性の有効性が示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: This study explores the application of large language models (LLMs) in venture capital (VC) decision-making, focusing on predicting startup success based on founder characteristics. We utilize LLM prompting techniques, like chain-of-thought, to generate features from limited data, then extract insights through statistics and machine learning. Our results reveal potential relationships between certain founder characteristics and success, as well as demonstrate the effectiveness of these characteristics in prediction. This framework for integrating ML techniques and LLMs has vast potential for improving startup success prediction, with important implications for VC firms seeking to optimize their investment strategies.
• Abstract（参考訳）: 本研究では、ベンチャーキャピタリスト(VC)の意思決定における大規模言語モデル(LLM)の適用について検討し、創業者の特徴に基づくスタートアップの成功の予測に焦点を当てた。 我々はLLMプロンプト技術を利用して、限られたデータから特徴を生成し、統計と機械学習を通して洞察を抽出する。 この結果から,特定の創始者特性と成功との関係が明らかとなり,予測におけるこれらの特性の有効性が示された。 ML技術とLLMを統合するこのフレームワークは、スタートアップの成功予測を改善する大きな可能性を秘めている。

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