論文の概要: Leveraging Large Language Models to Democratize Access to Costly Financial Datasets for Academic Research

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.02065v1
• Date: Tue, 03 Dec 2024 00:59:56 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-10 14:56:04.381398
• Title: Leveraging Large Language Models to Democratize Access to Costly Financial Datasets for Academic Research
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルを活用して費用対効果のある学術研究データセットへのアクセスを民主化
• Authors: Julian Junyan Wang, Victor Xiaoqi Wang,
• Abstract要約: GPT-4o-mini を用いた新たな手法の開発と評価を行った。 提案手法は,約1万件のプロキシステートメントとCAM(Critical Audit Matters)から1万2000件以上の10-Kの書類から,CEOの給与比率を収集する上で,人間レベルの精度を実現する。 これは、手作業による収集に要する数百時間や、商用データベースのサブスクリプションに要する数千ドルとは対照的である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: Unequal access to costly datasets essential for empirical research has long hindered researchers from disadvantaged institutions, limiting their ability to contribute to their fields and advance their careers. Recent breakthroughs in Large Language Models (LLMs) have the potential to democratize data access by automating data collection from unstructured sources. We develop and evaluate a novel methodology using GPT-4o-mini within a Retrieval-Augmented Generation (RAG) framework to collect data from corporate disclosures. Our approach achieves human-level accuracy in collecting CEO pay ratios from approximately 10,000 proxy statements and Critical Audit Matters (CAMs) from more than 12,000 10-K filings, with LLM processing times of 9 and 40 minutes respectively, each at a cost under $10. This stands in stark contrast to the hundreds of hours needed for manual collection or the thousands of dollars required for commercial database subscriptions. To foster a more inclusive research community by empowering researchers with limited resources to explore new avenues of inquiry, we share our methodology and the resulting datasets.
• Abstract（参考訳）: 実験研究に欠かせない費用のかかるデータセットへのアクセスは、長年不利な機関の研究者を妨げ、彼らの分野に貢献し、キャリアを前進させる能力を制限してきた。 近年のLLM(Large Language Models)のブレークスルーは、構造化されていないソースからのデータ収集を自動化することで、データアクセスを民主化する可能性がある。 GPT-4o-mini を用いた新たな手法の開発と評価を行った。 提案手法では,約10,000のプロキシステートメントと12,000以上の10-KファイルからCAM(Critical Audit Matters)からCEOの給与比率を,それぞれ9分40分,それぞれ10ドル以下のコストで収集する。 これは、手作業による収集に要する数百時間や、商用データベースのサブスクリプションに要する数千ドルとは対照的である。 限られた資源を持つ研究者に新たな調査の道を探らせることで、より包括的な研究コミュニティを育むために、我々の方法論と結果のデータセットを共有します。

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