論文の概要: Counterfactual Analysis via Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2608.05367v1
• Date: Wed, 05 Aug 2026 19:40:06 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-08-07 15:25:20.779032
• Title: Counterfactual Analysis via Large Language Models
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルによる実例解析
• Abstract要約: 本稿では,大規模言語モデル(LLM)の対実解析への応用について検討する。 我々は、異なる利率スキームを評価する上で、投資に対する反ファクトリターンが不可欠であるオンライン融資の文脈に焦点を当てる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.10152838128195468
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Counterfactual analysis aims to predict potential outcomes under hypothetical scenarios, offering valuable insights for decision-making. This paper investigates the application of large language models (LLMs), specifically the GPT-3.5 model, for counterfactual analysis. We focus on the online lending context, where the counterfactual return on investment (ROI) is crucial for evaluating different interest rate schemes. We begin by assessing the predictive performance of GPT and comparing it with advanced machine learning algorithms. The results show that prompt engineering can significantly enhance GPT's predictions, with the R-squared increasing from 1.97% to 2.84%, closely approaching the 3.48% achieved by gradient-boosted regression. Subsequently, we utilize GPT to generate counterfactual ROIs under a set of alternative interest rates. GPT exhibits logical coherence and causal reasoning in its responses. The findings underscore the potential of LLMs as effective tools for counterfactual analysis in online lending, suggesting broader applications for LLMs in various predictive and decision-making contexts.
• Abstract（参考訳）: カウンターファクト分析は、仮説的なシナリオの下で潜在的な結果を予測することを目的としており、意思決定に貴重な洞察を提供する。 本稿では,大規模言語モデル(LLM),特にGPT-3.5モデルの適用について検討する。 我々は、異なる利率スキームを評価する上で、投資に対する対実的リターン(ROI)が不可欠であるオンライン融資の文脈に焦点を当てる。 まず、GPTの予測性能を評価し、高度な機械学習アルゴリズムと比較する。 その結果、急進的なエンジニアリングによってGPTの予測が大幅に向上し、R-squaredは1.97%から2.84%に増加し、勾配ボストレグレッションによって達成された3.48%に近づいた。 その後、GPTを用いて、代替金利のセットで対実のROIを生成する。 GPTは反応において論理的一貫性と因果推論を示す。 この結果は、オンライン融資における対実分析の効果的なツールとしてのLLMの可能性を強調し、様々な予測および意思決定の文脈におけるLLMの幅広い応用を示唆している。

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