- Un grup de cercetători s-a întrebat dacă GPT-4 de la OpenAI ar putea efectua în mod eficient analize financiare
- Cercetătorii au constatat că, în unele cazuri, instrumentul ar putea avea performanțe mai bune decât un om
- GPT-4 a performat mai bine la analiza financiară cu firme mai mari și mai mature, spun cercetătorii
GPT-4 de la OpenAI poate efectua analize ale situațiilor financiare. În unele cazuri, poate prezice performanța viitoare a unei companii mai bine decât un analist uman, arată un studiu.
Trei cercetători de la University of Chicago – Alex Kim, Maximilian Muhn și Valeri Nikolaev – au realizat studiul. Ei au vrut să afle dacă GPT-4 ar putea analiza situațiile financiare pur și simplu cu ajutorul cifrelor. Asta înseamnă că cercetătorii nu au oferit modelului de limbaj niciun context textual.
Analiza nu a inclus textul însoțit de obicei în rapoartele trimestriale de profit, se arată în studiu. „Deși informațiile textuale sunt ușor de integrat, interesul nostru principal constă în înțelegerea capacității LLM-urilor de a analiza și sintetiza cifrele pur financiare”.
Ce spun cercetătorii despre GPT-4?
Cercetătorii au analizat peste 150.000 de date colectate despre o firmă într-un an – de la aproximativ 15.000 de companii.
Studiul a constatat că analiștii au obținut o acuratețe de 53% la previziunile pe o lună privind viitoarele câștiguri.
Cercetătorii au alimentat apoi situațiile financiare în GPT-4 fără nicio informație textuală și au anonimizat datele. Atfel, modelul nu a știut ce date ale companiilor analizează.
Atunci când cercetătorii au cerut GPT-4 să răspundă fără a împărți solicitarea în instrucțiuni pas cu pas, modelul a obținut un scor ușor mai slab decât analiștii, cu o acuratețe de 52%.
Cu toate acestea, performanța modelului s-a schimbat atunci când cercetătorii au folosit o comandă de tip „chain-of-thought”. Potrivit studiului, oferindu-i GPT mai multe instrucțiuni și îndrumări, modelul a obținut o precizie de 60%.
Rezultatele au arătat că, atunci când GPT primește mai multe instrucțiuni, abordând analiza ca un om, modelul „poate depăși performanțele analiștilor umani”.
Cercetătorii au remarcat, de asemenea, că analiza și predicția financiară sunt sarcini extrem de complexe care necesită judecată, bun simț și intuiție, ceea ce poate pune în dificultate atât oamenii, cât și mașinile. Acest lucru ar putea explica de ce niciunul dintre cele două grupuri nu reușește să obțină o precizie de aproape 100% în analizele lor.