ChatGPT和生成AI:为专业投资人士他们的意思
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。
ChatGPT已经启动了一个新时代的人工智能(AI)。
的聊天机器人由OpenAI和由GPT-3 GPT-4家庭的大型语言模型(llm)对自然语言提示就像一个消息灵通的人力助理和不断进化和引入GPT-4 ChatGPT api和插件。
其他科技巨头没有坐也无动于衷。谷歌和英伟达等显示他们对快速发展的技术,宣布一系列创新生成近几个月AI (GenAI)服务。事实上,每个星期感觉AI行业正在经历一年的进展。
但是这是什么意思投资管理吗?将所有ChatGPT——和LLM-related发展如何影响投资专业人士工作吗?
ChatGPT:概述
ChatGPT是一种人工智能语言模型由OpenAI利用强化学习技术从人类反馈(RLHF)处理自然语言提示和基于人工输入提供了详细的回答。
GPT代表生殖Pretrained变压器结构。它是一种GenAI可以产生新数据基于训练数据已收到。从自然语言处理(NLP)自然语言生成技术是人工智能的一个重要发展语言。
海量数据的模型pre-trains学习如何快速响应查询。例如,GPT-3有1750亿多个参数。GPT-4甚至更多。然而,这两种模型是有限的训练数据的截止日期,不能结合新的实时和时间敏感信息。
变压器的体系结构是一个由ChatGPT深度学习技术应用,提取和分析文本数据,从变压器(BERT)和双向编码器表示语言模型,由谷歌开发的。
GPT的不同组件体系结构工作同步来实现更好的结果。
ChatGPT学习方法
ChatGPT是一个会话AI模型建立在GPT系列,GPT - 3.5或者GPT-4,用于会话的应用程序。调整会话数据,它可以更好地生成相关的,迷人的,环境敏感反应。
首先训练使用GPT模型这一过程被称为“微调”监管大量pre-collected数据。人类智能运动鞋为模型提供了最初的提问者和回答者之间的对话。这个过程就像个人培训一个AI助理。
之后,该模型进行强化学习(RL),其中包括创建一个奖励机制和收集比较数据组成的两个或两个以上的模型反应质量排名的。
进一步完善模型,OpenAI收集的数据从人工智能教练之间的对话,聊天机器人。随机选择一个model-written消息,几种不同的采样完成,人工智能运动鞋排名。使用这些奖励模式,OpenAI调整模型与近端政策优化(PPO)和执行若干次迭代的过程改进模型的性能。
ChatGPT的局限性
ChatGPT的缺点是众所周知的。它可能提供合理的测深但不正确或荒谬的答案由于RL培训的局限性。OpenAI承认,目前还没有单一的事实来源RL训练,ChatGPT旨在回答问题最好的能力,而不是让他们回答。反应的质量取决于问题的措辞和ChatGPT已经学会通过监督培训的信息。
ChatGPT没有价值的人类一样。虽然已经训练要求澄清的问题模糊查询,它经常猜测用户的目的意义。OpenAI一直努力防止ChatGPT应对有害的或不适当的请求,但有时LLM可能表现出偏见行为。这就是为什么它是至关重要的,以避免非法的,不道德的,积极的,或有偏见的建议和预测。
ChatGPT也可以详细的和过度使用某些短语,经常说这是一个“大OpenAI语言模型训练。”的training data used to develop the model has biases and over-optimization issues, and trainers may prefer longer answers that appear more comprehensive.
虽然ChatGPT和其他语言模型通常善于总结和解释文本和生成简单的计算机代码,他们是不完美的。在最坏的情况下,他们可能会“产生幻觉”,吐出不合逻辑的散文与虚构的事实和引用或产生错误代码。
LLM比例法,Few-Shot学习(目前),AI民主化潜力
GPT模型提供独特的特性,区别于伯特和其他主流人工智能模型和反映AI应用NLP的进化。
像GPT,伯特pre-trained模型,可以从大量的数据,然后调整为特定NLP的任务。然而,在训练前,模型发散的。伯特与特定于任务的数据需要微调学习特定于任务的表示形式和参数,这需要更多的计算资源。GPT模型采用提示工程和few-shot学习(目前)适应任务没有微调。经过GPT-4的训练数据,GPT模型可以生成适当的输出任务对于未知输入,当给定的例子。
比例法,贾里德·卡普兰,et al .,凸显了吗,是GPT模型的基本特征。性能改善模型大小,训练数据集大小和训练使用的计算能力增加。实证性能有一个幂律关系每个因素没有被其他的瓶颈。GPT-4遵循本法和可以实现高绩效没有微调,有时超过之前的最先进的模型。此外,扩展法律与其他媒体合作和域,如图片,视频,和数学。
GPT模型表示一个范式转换的特点在AI开发远离传统模型为每个特定的任务训练。GPT模型不需要大型本地计算资源或额外的训练数据,并通过目前任务是解决而不是模型微调或再培训。然而,有限数量的球员——谷歌、亚马逊等——可以控制供应的大型语言模型(llm)在云计算平台上,这将创建一个寡头垄断,阻碍了人工智能发展的民主化。
ChatGPT创造或毁灭人类工作吗?潜在的用例
ChatGPT作为人工智能语言模型在传统意义上不偷人类的工作。它是一个工具,旨在帮助人类在涉及语言处理任务,比如生成文本和回答问题。虽然ChatGPT可以自动执行某些功能,减少需要人为参与,它也能创造新的就业机会,需要人工智能,数据分析和编程技巧。
AI还不能复制人类行为的维度,包括创意、创造力、灵活性,同理心,爱,等等。这些都是至关重要的组件的许多工作需要人工连接,直觉和情商。AI工具工作最好在定义良好的重复性的工作效率是很重要的。这包括数据输入、转录和翻译语言。
替代的风险ChatGPT或其他人工智能更高的职位,更多的依赖自然语言或涉及重复,自动执行的任务,如客户支持部门和研究助理。然而,角色需要独特的决策,创造力,和问责制,如产品开发,可能仍在人类手中。而创意和创造力没有简单的定义,我们人类应该关注我们擅长的任务,享受,可以执行比机器更有效。Alan Kay说过,“预测未来最好的方法是创造它。”
尽管机器可以协助决策和说服,人类可以更好地进行突破性的发现和锻炼对他们的行为负责。在投资,ChatGPT可能提供援助,而不是完全自动化。
潜在的投资专业人士ChatGPT用例
投资研究 和投资组合管理 |
综合投资故事。 草案投资评论。 翻译、总结和增强研究报告。 协助计算机编程实现数据处理的自动化。 |
投资顾问, 财富管理 |
写为客户个性化的投资建议。 |
市场营销 | 为客户生产投资的内容。 创建新闻发布、营销材料和网站。 |
客户端支持 | 回应客户的查询。 进行情感分析客户端通信。 |
法律和 合规 |
合同草案。 回顾营销文档合规指南。 为合规计划生成的想法。 |
过程自动化 和效率 |
自动化程序文档、数据处理和其他任务。 优化贸易与自然语言指令执行。 |
风险是什么?
ChatGPT能够人工总体智能(AGI) ?微软研究院声称最新OpenAI LLM显示“火花”美国国际集团。但是众说纷纭是否ChatGPT GPT-4播洒代表一个重要的一步。当然,美国国际集团的定义有所不同。这就是为什么我们相信还为时过早做出判断基于有限和短期趋势。
可以肯定的是,实现治理、法律和合规和伦理系统AI以民主的方式将至关重要。作为微软的萨提亚Nadella所说,“从根本上讲,AI必须符合社会、文化和法律规范在一个民主社会。”
不平等也可以构成困境时数据和计算能力。富人之间的鸿沟和无权者可能会导致冲突和社会骨折如果它变得太大。
对他来说,比尔·盖茨是ChatGPT兴奋和最近的人工智能发展。事实上,他认为人工智能可以帮助减少不平等通过提高生产力在卫生保健和教育。但他也理解它如何可能会加剧不平等,如果没有更多的均匀分布的好处。确保AI会导致一个更加公平的社会可能需要资金和政策干预的结合。
GenAI时代的黎明
GenAI ChatGPT一样,可以产生新的数据,类似于它的训练数据。虽然ChatGPT专营NLP,其他GenAIs可以生产数据与图像,三维物体,和声音如果不要碰,味道,气味。
微软、谷歌、Adobe和NVIDIA都宣布了雄心勃勃的GenAI项目。已与OpenAI合作,微软最近微软发布了365副驾驶员,一个AI-powered除了微软办公套件。谷歌计划将GenAI特性集成到谷歌的工作区。Adobe已经启动了Adobe萤火虫,NVIDIA已经介绍了云服务帮助公司开发GenAI。
接下来是什么?
黎明GenAI时代的标志着转换的开始在投资行业专业人士和其他白领专业人士如何做他们的工作。那些利用人工智能作为他们的副驾驶员将提高他们的生产力,而那些不能接受这场革命有可能失去他们的竞争优势。各领域的集成人工智能,技术将重新定义工作,导致效率和有效性的新标准。
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。他可能是正确的如果不是物质形式。ChatGPT只是一个化身的快速发展的技术。但这是一个预兆的转换。我们需要做好准备。
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图片来源:©盖蒂图片社/ Le Moal奥利维尔
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篇好文章。有点太多的专业术语,所以我不了解许多地方。我有一种感觉,作者可能是搬运沙袋AI的潜力。看看互联网始于90年代中期的时候。没人能想象多少进化30年后。我认为,指数AI的进程才刚刚开始。你看到的只是开始的“曲棍球棒增长”和对社会的影响将是深远的(包括好的和坏的)。