論文の概要: Can ChatGPT Overcome Behavioral Biases in the Financial Sector? Classify-and-Rethink: Multi-Step Zero-Shot Reasoning in the Gold Investment

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.13599v1
• Date: Tue, 19 Nov 2024 07:45:58 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-22 15:18:25.869077
• Title: Can ChatGPT Overcome Behavioral Biases in the Financial Sector? Classify-and-Rethink: Multi-Step Zero-Shot Reasoning in the Gold Investment
• Title（参考訳）: チャットGPTは金融セクターの行動バイアスを克服できるか?-金投資におけるマルチステップゼロショット推論の分類と再考
• Authors: Shuoling Liu, Gaoguo Jia, Yuhang Jiang, Liyuan Chen, Qiang Yang,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、理解可能で組織化されたテキストを作成する際、例外的な能力を示すことで、近年大きな成功を収めています。 最近、最も強力なLCMの1つであるChatGPTを使用し、この目標を達成するためにエンジニアリングを推進します。 我々の研究では、ChatGPTとCoTのプロンプトがより説明可能な予測を提供し、行動バイアスを克服できることが判明した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.33974015427487
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• Abstract: Large Language Models (LLMs) have achieved remarkable success recently, displaying exceptional capabilities in creating understandable and organized text. These LLMs have been utilized in diverse fields, such as clinical research, where domain-specific models like Med-Palm have achieved human-level performance. Recently, researchers have employed advanced prompt engineering to enhance the general reasoning ability of LLMs. Despite the remarkable success of zero-shot Chain-of-Thoughts (CoT) in solving general reasoning tasks, the potential of these methods still remains paid limited attention in the financial reasoning task.To address this issue, we explore multiple prompt strategies and incorporated semantic news information to improve LLMs' performance on financial reasoning tasks.To the best of our knowledge, we are the first to explore this important issue by applying ChatGPT to the gold investment.In this work, our aim is to investigate the financial reasoning capabilities of LLMs and their capacity to generate logical and persuasive investment opinions. We will use ChatGPT, one of the most powerful LLMs recently, and prompt engineering to achieve this goal. Our research will focus on understanding the ability of LLMs in sophisticated analysis and reasoning within the context of investment decision-making. Our study finds that ChatGPT with CoT prompt can provide more explainable predictions and overcome behavioral biases, which is crucial in finance-related tasks and can achieve higher investment returns.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、理解可能で組織化されたテキストを作成する際、例外的な能力を示すことで、近年大きな成功を収めています。 これらのLSMは、Med-Palmのようなドメイン固有のモデルが人間レベルのパフォーマンスを達成した臨床研究など、様々な分野で利用されてきた。 近年、LLMの一般的な推論能力を高めるために、先進的なプロンプトエンジニアリングが採用されている。 一般的な推論タスクにおけるゼロショット・チェーン・オブ・ソート(CoT)の卓越した成功にもかかわらず、これらの手法の可能性はまだ金融推論タスクにおいて限定的であり、この課題に対処するため、複数の迅速な戦略とセマンティックニュース情報を取り入れて、金融推論タスクにおけるLCMのパフォーマンスを改善することを検討し、この重要な課題を金投資にChatGPTを適用することで、まず最初に検討する。この研究は、LLMの財務推論能力と、論理的で説得力のある投資意見を生み出す能力について検討することを目的とするものである。 最近、最も強力なLCMの1つであるChatGPTを使用し、この目標を達成するためにエンジニアリングを推進します。 本研究は、投資意思決定の文脈における高度な分析・推論におけるLCMの能力の理解に焦点を当てる。 我々の研究では、ChatGPTとCoTのプロンプトがより説明可能な予測を提供し、行動バイアスを克服できることが判明した。

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