이 연구는 투자 부문에서 전문적인 행동을 보이는 인공 조직을 설계하는 방법을 탐구한다. 이를 위해 다중 에이전트 시뮬레이션을 활용하여 투자 회사의 계층적 의사결정 프로세스를 모방한다. 15년 동안 300개 기업의 115,000건 이상의 뉴스 기사를 분석하여 전문 트레이더의 의사결정과 비교한 결과, 계층적 시뮬레이션이 전문가의 선택과 수익성 측면에서 밀접하게 일치하는 것으로 나타났다. 그러나 이 연구는 프롬프트의 단어 변경과 에이전트의 선임 여부가 결과에 큰 영향을 미치는 편향을 also 드러냈다. 이는 대규모 언어 모델이 전문적인 금융 의사결정을 복제하는 데 있어 잠재력과 한계를 모두 보여준다.
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