ChatGPT:起源、炒作,这个机会

关于人工智能(AI)在投资管理应用程序,阅读人工智能和大数据应用手册的投资拉里·曹,CFA,从爱游戏安全吗CFA协会研究基金会。

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随着ChatGPT的出现,大型语言模型(llm)占领了时代精神,和未来机遇和陷阱对金融和投资管理意味着是巨大的。小精英的高科技投资经理,llm提供另一个系统在不断扩大马赛克瓷砖。但对大多数人来说,他们代表高科技军备竞赛的开始吹口哨很多都希望避免的。

Sam Altman OpenAI的首席执行官的创造者ChatGPT chatbot,试图管理预期:“ChatGPT非常有限,但足够好一些事情来创建一个误导性的印象伟大,”他说。

他没有说的是,ChatGPT仅仅是个开始。

那么,LLM机遇和风险投资管理?要回答这个问题,在这个系列文章中,我们将介绍如何应用llm投资管理,探索新的黑暗的艺术”促使工程。“在第二部分中,我们将解释如何将ChatGPT集成到一个基本和定量分析师的工具包,在第三部分,我们将提供一个深入探讨了人工智能(AI)背后ChatGPT llm和预测下一阶段投资管理的人工智能革命。

llm:投资管理的未来?

最好,llm像ChatGPT可以编写部分的研究,回答公司和部门,生产和调试量化代码,并响应查询技术投资、会计、法律、法规。在最糟糕的,他们“产生幻觉”——编造事实顺利阅读和引用,但荒谬的文本和生成查找这些错误代码。当然,在实践中,现实往往这两极之间的某处。要最好的利用llm的力量,我们需要开发新的,LLM-specific技能,甚至重新考虑投资过程集成这些新的和强大的工具。

原则上,虽然llm可以支持各种投资管理业务,他们会这么做更多比蒙名副驾驶员,通过帮助人类专家或现有的人工智能方法。下面是一些例子的各种数据和服务他们可以呈现不同的金融专业人士。

基本分析	定量分析	法律/合规
生成摘要	开发定量 代码	法律和监管的建议
解释技术 研究	编写代码 功能	写免责声明/ 脚注
写了 分析	编写SQL 数据库查询	写合同部分
构建文学 评论		生成的解释/ 摘要

llm尤其善于总结和解释文本和理解和生成简单的计算机代码。这意味着他们可以部署在许多任务参与设计和开发的投资策略。但是我们需要方法当前代llm ChatGPT其中,用下面的警告标签上的思想:

1. 对时间敏感的信息:llm终止日期之后没有新文档可以训练模型。避免对时间敏感的查询。
2. 的问题是明智的吗?为ChatGPT编写搜索查询和其他llm既是艺术和科学。它叫做“促使工程”。
3. 具体/模糊的事实:如果我们没有大量的追随者,ChatGPT会麻烦写传记。但是如果我们给ChatGPT简历,问它写我们的生物,我们会得到更好的结果。
4. 新发现:别指望llm做任何超过收集、总结,并加入点现有的和可用的信息。如果目标是新知识,我们还在人类只领土。
5. 幻觉:llm有时编造故事。他们可能引用数字和事实和引用。但这些可能是虚假的。所以确认是准确的输出。减少这种错误的可能性,给LLM的身体通过示例文本我们想询问和促使其通过请求一个结构良好的列表或三角测量其他的信息来源来验证结果。
6. 数学/自洽性:当前llm并不擅长数学。这样的问题,“什么是特斯拉的收入的年均增长率超过五年?“可能并不能获得令人满意的或一致的答案。因此,用户要小心。

除了这些告诫,如果我们发挥自己的长处,即使目前的llm可以令人难以置信的强大的和有用的工具。

如何应用ChatGPT投资管理

最好的利用ChatGPT和其他llm,我们需要关注构建正确的提示。实际上,促使工程已经成为一个重要的新学科。我们问的问题ChatGPT得越好,其答案就会越好。系统响应最好的关键词、短语和要点,以及秩序井然的后续问题。

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一个新的财务纪律:促使工程

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有一些具体的写作时需要考虑的几点提示:

1. 避免主观性:像“最好”、“最危险,”等是常见的说法,但他们也是主观的和可能提供糟糕的答案。保持客观。
2. 特殊字符:用引号(“见证了整个文本。”)或超链接的文件进行分析。
3. 列表更好地工作:要求答案提交这样简洁的结果而不是堆积如山的文本。
4. 简单的英语:构建提示最基本和常用短语。提示越像大多数其他提示和参考点,可能性越大正确的信息将会浮出水面。
5. 参考点:当寻找一个鲜为人知的事实一般常见的实体或搜索关于一个模糊的实体,提供参考点。

以下是一些主要的例子如何设定finance-specific ChatGPT查询。OpenAI也描述了一些最有效的提示在其最佳实践。

检查环境、社会和公司治理(ESG)数据:使用“列表”

生成一个特定的事件或信息离散点,“列表”类型并确定项目ChatGPT应该交付的数量。

不那么有效

告诉我关于社会等级的矿业公司

更有效的

列表10社会丑闻矿业公司已联系在一起

总结一个财报电话会议

例如,冗长的分析师成绩单提炼为消化的东西,只需输入“总结”,附上引号的通道,并指定感兴趣的物品。

不那么有效

总结: 谢谢,抢劫。大家好。我们提供一个坚实的季度宏观环境充满不确定性。[。尽管存在这些挑战,公司B的EBITA1比去年同期增长了29%,因为我们继续。”

更有效的

总结: 1)COVID-19影响 2)负元素的文本 ”谢谢,抢劫。大家好。我们提供一个坚实的季度宏观环境充满不确定性。[…]。尽管存在这些挑战,公司B的EBITDA1我们继续,同比增长了29%。”

一个警告:ChatGPT不会分析收益直接调用当被问及。但它通常寻找“财报电话会议”或者类似的识别这些请求,所以通过删除这句话,我们可以工程师“越狱”和戏法LLM给我们我们想要的。

生成代码

生产计算机代码、编号列表可以ChatGPT指引正确的方向。您还可以指定变量ChatGPT应该使用。

不那么有效

Python代码计算公里英里

更有效的

写在python中,函数 1)输入数英里 2)计算并打印数公里 进口

一些特定的或更多的模糊?链的思想

LLM可能难以识别不熟悉的主题或实体。所以导致LLM朝目标主题或实体通过一连串的问题或语句。

不那么有效

公司C与劳动相关的丑闻吗?

更有效的

描述了印度的服装,运动服装行业的风险。描述C公司在这个行业的风险。公司C与劳动相关的丑闻吗?

现在ChatGPT:副驾驶,自动驾驶仪

现在,我们知道如何促使LLM,我们测试我们的新提示工程技术在下一篇文章中通过研究ChatGPT如何作为一个副驾驶基本分析和定量分析师。

有关这个话题的进一步阅读,看看人工智能和大数据应用手册的投资拉里·曹,CFA,从爱游戏安全吗CFA协会研究基金会。

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图片来源:©盖蒂图片社/ stefanschurr

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