Die Studie untersucht die Fähigkeiten von Großsprachmodellen bei der Zusammenfassung multimodaler Langtext-Finanzberichte. Dabei werden verschiedene Aspekte analysiert:
Extraktivität der Zusammenfassungen: 30-40% der Zusammenfassungen bestehen aus direkt extrahierten Sätzen aus den Berichten. Claude 2.1 zeigt den höchsten Anteil an extraktiven Sätzen.
Herkunft der Informationen in den Zusammenfassungen: Die Mehrheit der Informationen stammt aus dem Anfang der Berichte. Dieser Positionsbias verschwindet bei Claude 2, bleibt aber bei GPT-4 auch nach dem Mischen der Berichte bestehen.
Verwendung numerischer Werte: Claude 2 zeigt eine ausgereiftere Nutzung numerischer Werte, insbesondere aus Tabellen, im Vergleich zu GPT-4. Allerdings halluzinieren alle Modelle in etwa 5% der Fälle numerische Werte, die nicht im Bericht enthalten sind.
Verbesserung der Nutzung numerischer Werte durch Prompt-Engineering: Spezielle Prompts können GPT-4 dazu bringen, mehr numerische Werte zu extrahieren, erreichen aber nicht die Leistung von Claude 2 mit einem einfachen Prompt.
Insgesamt zeigt die Studie, dass Großsprachmodelle wie Claude 2 und GPT-4 unterschiedliche Stärken und Schwächen bei der Zusammenfassung multimodaler Langtext-Finanzberichte aufweisen. Die Ergebnisse liefern wichtige Erkenntnisse für das Verständnis und die Weiterentwicklung dieser Modelle.
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