論文の概要: The Performance of the LSTM-based Code Generated by Large Language Models (LLMs) in Forecasting Time Series Data
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.18731v1
- Date: Wed, 27 Nov 2024 20:18:36 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-12-02 15:22:46.570829
- Title: The Performance of the LSTM-based Code Generated by Large Language Models (LLMs) in Forecasting Time Series Data
- Title（参考訳）: 時系列データの予測におけるLarge Language Models (LLMs) によるLSTMベースコードの性能評価
- Authors: Saroj Gopali, Sima Siami-Namini, Faranak Abri, Akbar Siami Namin,
- Abstract要約: 本稿では,ChatGPT, PaLM, LLama, FalconなどのLLMの時系列データ解析のためのディープラーニングモデルの生成における性能について検討し, 比較する。
その結果は、生成的AIを活用して、許容できる良さで優れた予測モデルを作成したいデータアナリストや実践者にとって有益である。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.3749861135832072
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- Abstract: As an intriguing case is the goodness of the machine and deep learning models generated by these LLMs in conducting automated scientific data analysis, where a data analyst may not have enough expertise in manually coding and optimizing complex deep learning models and codes and thus may opt to leverage LLMs to generate the required models. This paper investigates and compares the performance of the mainstream LLMs, such as ChatGPT, PaLM, LLama, and Falcon, in generating deep learning models for analyzing time series data, an important and popular data type with its prevalent applications in many application domains including financial and stock market. This research conducts a set of controlled experiments where the prompts for generating deep learning-based models are controlled with respect to sensitivity levels of four criteria including 1) Clarify and Specificity, 2) Objective and Intent, 3) Contextual Information, and 4) Format and Style. While the results are relatively mix, we observe some distinct patterns. We notice that using LLMs, we are able to generate deep learning-based models with executable codes for each dataset seperatly whose performance are comparable with the manually crafted and optimized LSTM models for predicting the whole time series dataset. We also noticed that ChatGPT outperforms the other LLMs in generating more accurate models. Furthermore, we observed that the goodness of the generated models vary with respect to the ``temperature'' parameter used in configuring LLMS. The results can be beneficial for data analysts and practitioners who would like to leverage generative AIs to produce good prediction models with acceptable goodness.
- Abstract（参考訳）: ここでは、データアナリストが複雑なディープラーニングモデルとコードを手動でコーディングしたり最適化したりするのに十分な専門知識を持っていないため、必要なモデルを生成するためにLLMを利用することができる。
本稿では,ChatGPT, PaLM, LLama, Falconといった主要LLMの時系列データ解析のための深層学習モデルの構築における性能について検討し, 金融・株式市場など多くのアプリケーション領域で広く利用されている重要かつ一般的なデータタイプについて比較する。
本研究は,深層学習モデル生成のプロンプトを4つの評価基準の感度レベルに対して制御する制御実験である。
1)明確化及び特異性
2)客観的かつ意図的
3)文脈情報、及び
4)フォーマットとスタイル。
結果は比較的混ざり合っているが、いくつかの異なるパターンを観察する。
LLMを使うことで、時系列データセット全体を予測するための手作業によるLSTMモデルに匹敵するパフォーマンスを持つデータセット毎に実行可能なコードを持つディープラーニングベースのモデルを生成することができることに気付きました。
また、ChatGPTは、より正確なモデルを生成する上で、他のLLMよりも優れていることに気づきました。
さらに, LLMSの設定に使用する'温度'パラメータに関して, 生成モデルの良さは異なることがわかった。
その結果は、生成的AIを活用して、許容できる良さで優れた予測モデルを作成したいデータアナリストや実践者にとって有益である。
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