GPT-4 वित्तीय विवरण विश्लेषण, दावा अनुसंधान में मानव विश्लेषकों से करता है बेहतर प्रदर्शन

नई दिल्ली : एक नए शोध पत्र में दावा किया गया है कि जब वित्तीय विवरण विश्लेषण के आधार पर भविष्य की भविष्यवाणी करने की बात आती है तो GPT-4 मानव विश्लेषकों से बेहतर प्रदर्शन कर सकता है। पेपर, जो एक प्रीप्रिंट जर्नल में प्रकाशित हुआ है, ने अपने परीक्षणों में पाया कि GPT-4 ने अल्पावधि अवधि (एक महीने से छह महीने के बीच) में मानव समकक्षों की तुलना में बेहतर परिणाम दिए। मानव विश्लेषकों के 56.7 प्रतिशत की तुलना में इसने अपनी भविष्यवाणियों में 60.31 प्रतिशत सटीकता हासिल की। हालाँकि, पेपर ने यह सुझाव नहीं दिया कि एआई मॉडल इंसानों की जगह ले सकता है।

शोध पत्र का उद्देश्य

प्रीप्रिंट जर्नल सोशल साइंस रिसर्च नेटवर्क (एसएसआरएन) में प्रकाशित, "बड़े भाषा मॉडल के साथ वित्तीय विवरण विश्लेषण" शीर्षक वाले 54 पेज के पेपर में यह पता लगाने का प्रयास किया गया है कि पारंपरिक कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) मॉडल किसी के वित्तीय विवरणों का विश्लेषण करने में क्या भूमिका निभा सकते हैं। संगठन और निकट भविष्य में शेयर बाजार में इसके प्रदर्शन की भविष्यवाणी करना।

इस तरह के विश्लेषण को हमेशा बहुत जटिल समझा जाता है क्योंकि कारकों की एक विस्तृत श्रृंखला कंपनियों के प्रदर्शन को प्रभावित कर सकती है। यहां तक कि कुछ वित्तीय कंपनियां अपने विश्लेषण में व्यक्तियों की सहायता के लिए कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क (एएनएन) का उपयोग करती हैं, लेकिन इसके लिए बड़े भाषा मॉडल (एलएलएम) का उपयोग नहीं किया गया है। शोधकर्ता यह देखना चाहते थे कि क्या जीपीटी-4 जैसा अत्याधुनिक (एसओटीए) एलएलएम इसमें एक मूल्यवान अतिरिक्त हो सकता है या नहीं।

GPT-4 शोध पत्र में क्या पाया गया?

शोधकर्ताओं ने GPT-4 को अज्ञात और मानकीकृत कॉर्पोरेट वित्तीय विवरण दिए (कंपनी के नाम का उल्लेख करने से उभरने वाले पूर्वाग्रहों को रोकने के लिए)। इसके बाद, शोधकर्ताओं ने एलएलएम की क्षमताओं का परीक्षण करने के लिए दो तरीकों का इस्तेमाल किया। पहला एक सरल प्रॉम्प्ट डिज़ाइन कर रहा था जो चैटबॉट को बयानों का विश्लेषण करने और भविष्य की कमाई की भविष्यवाणी करने का निर्देश देता था। दूसरा "चेन-ऑफ-थॉट" (सीओटी) प्रॉम्प्ट का उपयोग करना था जिसने एआई मॉडल को वित्तीय विश्लेषकों की नकल करना सिखाया।

सीओटी पद्धति ने जीपीटी-4 को उल्लेखनीय रुझानों की पहचान करने, प्रमुख वित्तीय अनुपातों की गणना करने और भविष्य की कमाई के बारे में उम्मीदें बनाने के लिए कहा। जबकि साधारण संकेत से उल्लेखनीय परिणाम नहीं मिले, सीओटी संकेतों ने 60.31 प्रतिशत हासिल किया जो औसत मानव विश्लेषक के प्रदर्शन से अधिक था।

“हमने पाया है कि एलएलएम एक मात्रात्मक कार्य में उत्कृष्टता प्राप्त करता है जिसके लिए अंतर्ज्ञान और मानव-जैसे तर्क की आवश्यकता होती है। पेपर में कहा गया है, "विभिन्न डोमेन में कार्य करने की क्षमता आर्टिफिशियल जनरल इंटेलिजेंस के उद्भव की ओर इशारा करती है।"

हालाँकि, शोधकर्ताओं ने तुरंत बताया कि GPT और मानव विश्लेषक एक-दूसरे के पूरक हैं, न कि पहले वाले दूसरे की जगह लेते हैं। विशेष रूप से, पेपर ने दावा किया कि एलएलएम को उन क्षेत्रों में फायदा है जहां मनुष्य पूर्वाग्रह और असहमति दिखाते हैं। मनुष्य, इसी तरह, मूल्य जोड़ते हैं जब विश्लेषण के लिए अतिरिक्त प्रासंगिक जानकारी की आवश्यकता होती है जो वित्तीय डेटा के भीतर उपलब्ध होने की संभावना नहीं है।