論文の概要: Large Language Models for Financial Aid in Financial Time-series Forecasting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.19025v1
• Date: Thu, 24 Oct 2024 12:41:47 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-28 13:37:38.090471
• Title: Large Language Models for Financial Aid in Financial Time-series Forecasting
• Title（参考訳）: 金融時系列予測における金融支援のための大規模言語モデル
• Authors: Md Khairul Islam, Ayush Karmacharya, Timothy Sue, Judy Fox,
• Abstract要約: 金融支援の時系列予測は、限られた歴史的データセットと高次元財務情報のために困難である。 我々は、従来のアプローチよりも優れた性能を示すために、事前訓練されたLPM(GPT-2をバックボーンとする)、トランスフォーマー、線形モデルなど、最先端の時系列モデルを用いている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.4218593777811082
• License:
• Abstract: Considering the difficulty of financial time series forecasting in financial aid, much of the current research focuses on leveraging big data analytics in financial services. One modern approach is to utilize "predictive analysis", analogous to forecasting financial trends. However, many of these time series data in Financial Aid (FA) pose unique challenges due to limited historical datasets and high dimensional financial information, which hinder the development of effective predictive models that balance accuracy with efficient runtime and memory usage. Pre-trained foundation models are employed to address these challenging tasks. We use state-of-the-art time series models including pre-trained LLMs (GPT-2 as the backbone), transformers, and linear models to demonstrate their ability to outperform traditional approaches, even with minimal ("few-shot") or no fine-tuning ("zero-shot"). Our benchmark study, which includes financial aid with seven other time series tasks, shows the potential of using LLMs for scarce financial datasets.
• Abstract（参考訳）: 金融支援における金融時系列予測の難しさを考えると、現在の研究の多くは金融サービスにおけるビッグデータ分析の活用に重点を置いている。 近代的なアプローチの1つは、金融トレンドの予測に類似した「予測分析」を活用することである。 しかし、これらの時系列データの多くは、限られた歴史的データセットと高次元の財務情報により、効率的な実行時とメモリ使用時の精度のバランスをとる効果的な予測モデルの開発を妨げる、ユニークな課題を生んでいる。 これらの課題に対処するために、事前訓練された基礎モデルが採用されている。 我々は,従来の手法より優れていることを示すために,訓練済みLLM(GPT-2)やトランスフォーマー,線形モデルなど,最先端の時系列モデルを用いている。 他の7つの時系列タスクによる金融支援を含むベンチマーク研究は、金融データセットの不足にLLMを使うことの可能性を示している。

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