- LLMs（Large language models）は、ChatGPTやGoogle Geminiなど、大規模なデータセットでトレーニングされ、情報提供に優れた応答を生成する。
- Yi CaoとLong Chenは、LLMsを使用して個々の投資家が企業に関する利用可能な膨大なデータから市場洞察を得る方法を研究している。
- 研究では、Bard（GoogleのGemini）を使用し、特定の年にデータを制限している。
- LLMは、フォーカス企業について平均して約7つの競合企業を生成し、それはSECの勧告に類似している。
- 研究者は、LLMのパフォーマンスを3人の人間の専門家のリストと比較し、平均的な重複率は約40%であった。
- LLMによって特定された競合企業リストは、SICコードやTNICと比較して優れた適合性があり、月次株価収益もフォーカス企業に近い。
LLMsは情報処理能力が高く、大量の情報を低コストで処理し、一般の利用者にもアクセス可能であり、特に個人投資家にとって有益であると指摘されています。ただし、中規模企業に対する競合企業の特定においては、LLMには明確な優位性がないことも示されています。LLMの将来については、技術の改善競争が激しい中で、現行システムがすぐに陳腐化するかどうかは不確かであると述べられています。
元記事: https://techxplore.com/news/2024-08-generative-ai-closer-automating-investment.html