Исследования показывают, что GPT-4 «превосходит» людей при анализе финансовой отчетности
Большая языковая модель GPT-4 использовалась для анализа финансовой отчетности публично зарегистрированных предприятий, чтобы спрогнозировать будущий рост их доходов. Исследователи заявляют, что модель была невероятно успешна и превзошла обычных финансовых аналитиков, даже когда ей было предоставлено лишь несколько стандартизированных балансовых отчетов и отчетов о прибылях и убытках, без какого-либо дополнительного контекста.
«Мы обнаружили, что точность прогнозирования большой языковой модели находится на одном уровне с производительностью узкообученной современной модели машинного обучения», — пишут авторы отчета под названием «Анализ финансовой отчетности с помощью больших языковых моделей».
Исследователи использовали технику, известную как «цепочка размышлений», которая позволяет GPT-4 проводить более сложные рассуждения, по сути имитируя мыслительные процессы человека, занимающегося финансовым анализом. Научив модель выявлять тенденции, вычислять коэффициенты и синтезировать информацию, они смогли заставить ее делать точные прогнозы. Согласно статье, GPT-4 может предсказать направление будущих доходов с точностью до 60 процентов, что превосходит точность большинства финансовых аналитиков, находящуюся в диапазоне от 53 до 57 процентов.
«Предсказание большой языковой модели основано не на её памяти», — говорят исследователи. «Мы обнаружили, что модель генерирует полезную информацию о будущей деятельности компании».
Исследователи предполагают, что превосходная производительность GPT-4, вероятно, связана с обширной базой знаний, а также со способностью модели распознавать бизнес-концепции и закономерности, проводя интуитивные рассуждения даже с неполными наборами данных.
«В совокупности наши результаты показывают, что большие языковые модели могут играть центральную роль в принятии решений», — говорят исследователи.
Однако захотят ли богатые инвесторы доверять GPT-4 — это другой вопрос, и есть причины скептически относиться к заявлениям исследователей. На форуме Hacker News пользователи пишут, что модель искусственной нейронной сети, используемая исследователями в качестве эталона, датируется 1989 годом и не может сравниваться с наиболее продвинутыми моделями, используемыми сегодня финансовыми аналитиками.
Хотя финансовые аналитики-люди вряд ли будут заменены искусственным интеллектом в ближайшее время, исследователи говорят, что программы, работающие на основе больших языковых моделей, могут стать мощными инструментами, которые помогут оптимизировать работу людей и, возможно, сделают их более эффективными.
