Automatisierte Vorhersage von Ereignissen auf Augenhöhe mit menschlichen Experten durch den Einsatz von Sprachmodellen

Core Concepts

Sprachmodelle können Vorhersagen auf dem Niveau von wettbewerbsfähigen menschlichen Prognostikern erreichen, wenn sie mit geeigneten Informationsabruf- und Reasoning-Systemen ausgestattet werden.

Abstract

Die Studie untersucht, ob Sprachmodelle (LMs) Vorhersagen auf dem Niveau von wettbewerbsfähigen menschlichen Prognostikern treffen können. Dazu entwickeln die Autoren ein Retrieval-gestütztes LM-System, das automatisch relevante Informationen sucht, Vorhersagen generiert und diese aggregiert. Für die Studie wurde ein großer Datensatz mit Fragen von wettbewerbsfähigen Prognoseplattformen gesammelt.

Unter einem Testdatensatz, der nach den Wissensabschlüssen der verwendeten LMs veröffentlicht wurde, wird die Leistung des Systems mit den aggregierten Vorhersagen menschlicher Prognostiker verglichen. Im Durchschnitt nähert sich das System der Crowd-Aggregation wettbewerbsfähiger Prognostiker an und übertrifft sie in einigen Fällen sogar. Die Arbeit legt nahe, dass der Einsatz von LMs zur Vorhersage der Zukunft genaue Vorhersagen in großem Maßstab liefern und institutionelle Entscheidungsfindung unterstützen könnte.

Stats

"Forecasting events is important in the modern world. Governments rely on economic and geopolitical forecasts for decision-making."
"There are two main approaches to forecasting: statistical forecasting and judgmental forecasting. Judgmental forecasting, where human forecasters assign probabilities to future events based on their own judgments, can make accurate forecasts even with scarce past observations or under significant distributional shift."
"Since forecasting relies on human effort and expertise, it can be expensive, delayed, or applicable only in specific domains. This motivates using language models (LMs) to automate forecasting."

Quotes

"Forecasting events is important in the modern world. Governments rely on economic and geopolitical forecasts for decision-making."
"There are two main approaches to forecasting: statistical forecasting and judgmental forecasting. Judgmental forecasting, where human forecasters assign probabilities to future events based on their own judgments, can make accurate forecasts even with scarce past observations or under significant distributional shift."
"Since forecasting relies on human effort and expertise, it can be expensive, delayed, or applicable only in specific domains. This motivates using language models (LMs) to automate forecasting."

Key Insights Distilled From

Approaching Human-Level Forecasting with Language Models

by Danny Halawi... at arxiv.org 02-29-2024

https://arxiv.org/pdf/2402.18563.pdf

Deeper Inquiries

Wie könnte man die Leistung des Systems weiter verbessern, indem man die Fähigkeiten der Sprachmodelle durch iteratives selbstüberwachtes Lernen erweitert?

Eine vielversprechende Möglichkeit, die Leistung des Systems weiter zu verbessern, ist der Einsatz von iterativem selbstüberwachtem Lernen. Dabei kann das System seine eigenen Vorhersagen und Begründungen nutzen, um sich schrittweise weiterzuentwickeln:

Nach dem initialen Feintuning des Sprachmodells auf den Trainingsdaten kann das System seine eigenen Vorhersagen und Begründungen für neue Fragen generieren.
Die besten dieser Vorhersagen und Begründungen, die die Leistung des Crowd-Aggregats übertreffen, können dann als zusätzliche Trainingsdaten verwendet werden, um das Modell weiter zu verbessern.
Dieser Prozess kann iterativ wiederholt werden, bis das Modell keine signifikanten Leistungssteigerungen mehr erfährt.
Durch dieses selbstüberwachte Lernen kann das System seine Fähigkeiten schrittweise ausbauen und so die Vorhersagegenauigkeit kontinuierlich verbessern. Der Vorteil ist, dass das System dabei auf seinen eigenen Stärken aufbaut und die Trainingsdaten effizient nutzt.

Wie könnte man den Datensatz erweitern, um die Leistung des Systems auf einem breiteren Spektrum von Vorhersagefragen zu verbessern?

Um die Leistung des Systems auf einem breiteren Spektrum von Vorhersagefragen zu verbessern, könnte man den Datensatz auf verschiedene Arten erweitern:

Historische Daten aus dem Web aufbereiten: Es ist möglich, historische Ereignisse und Entwicklungen aus dem Web zu identifizieren und diese in Form von Vorhersagefragen aufzubereiten. Dadurch ließe sich der Datensatz deutlich vergrößern.

Fragen aus anderen Quellen integrieren: Neben den Plattformen, die bereits im Datensatz enthalten sind, gibt es weitere Quellen für Vorhersagefragen, wie z.B. Experteninterviews, Umfragen oder Diskussionsforen. Eine Integration dieser Quellen könnte den Datensatz diversifizieren.

Automatische Generierung von Fragen: Fortschrittliche Sprachmodelle könnten auch dazu verwendet werden, neue, synthetische Vorhersagefragen zu generieren. Dabei könnte man auf Basis von Nachrichten, Ereignissen oder Trends automatisch plausible Fragen ableiten.

Fokus auf unterrepräsentierte Bereiche: Eine gezielte Erweiterung des Datensatzes in Bereichen, die bisher unterrepräsentiert sind, wie z.B. Naturkatastrophen, Gesundheit oder Technologie, könnte die Leistung des Systems in diesen Domänen verbessern.

Durch eine Kombination dieser Ansätze ließe sich der Datensatz deutlich vergrößern und diversifizieren, was die Leistungsfähigkeit des Systems auf einem breiteren Spektrum von Vorhersagefragen steigern würde.

Wie könnte man das System an spezifische Anwendungsdomänen anpassen, um die Vorhersageleistung in diesen Bereichen weiter zu steigern?

Um die Vorhersageleistung des Systems in spezifischen Anwendungsdomänen weiter zu steigern, könnte man das System an diese Domänen anpassen:

Domänenspezifisches Finetuning: Man könnte das Sprachmodell des Systems auf Datensätzen finetunen, die Informationen aus der jeweiligen Anwendungsdomäne enthalten. Dadurch würde das Modell domänenspezifisches Wissen und Verständnis aufbauen, was die Vorhersageleistung in dieser Domäne verbessern würde.

Angepasste Retrievalstrategien: Je nach Anwendungsdomäne könnten spezifische Retrievalstrategien entwickelt werden, um besonders relevante Informationsquellen zu identifizieren und in die Vorhersagen einfließen zu lassen. Beispielsweise könnte man in der Wirtschaftsdomäne gezielt Finanznachrichten oder Branchenberichte berücksichtigen.

Domänenspezifische Prompts: Die Prompts, die das System zum Generieren von Vorhersagen und Begründungen verwendet, könnten an die jeweilige Anwendungsdomäne angepasst werden. Dadurch ließen sich die Stärken des Systems in der Domäne besser ausnutzen.

Integration von Expertenwissen: Zusätzlich zum automatischen Lernen aus Daten könnte man das System auch mit Expertenwissen aus der Anwendungsdomäne anreichern. Dieses Wissen könnte beispielsweise in Form von Regeln oder Heuristiken in das System integriert werden.

Durch diese Anpassungen an spezifische Anwendungsdomänen könnte die Vorhersageleistung des Systems in diesen Bereichen deutlich gesteigert werden. Das System würde dann von domänenspezifischem Wissen und Fähigkeiten profitieren und so genauere Vorhersagen liefern.