GPT-4を使用した暗黙のルール学習によるESG分類

Q: どのようにして言語モデルが未知の値に適合することができますか？

この研究では、言語モデルを未知の価値（具体的にはESG評価基準）に適合させるために複数の戦略を採用しています。まず、In-Context Learning（ICL）では、望ましい振る舞いを示す例示物を提供し、推論中にパターンを抽出して一般化します。Chain-of-Thoughtアプローチは、タスク解決時に中間推論ステップの系列を生成するようモデルを導くことであり、Prompt Engineeringは特定の行動や出力形式に従うようモデルを整備することです。これらの戦略はGPT-4などの最新言語モデルが未知ガイドラインと近似する能力を強化し、ESG基準への対応性向上や複雑なパターン識別能力を示す可能性があることが実証されています。

Q: この研究は他の言語や文化圏でも同様に適用可能ですか？

この研究では韓国語サブセットで行われましたが、今回使用された戦略やアプローチは他の言語や文化圏でも同様に有効である可能性があります。特定言語へ限定されず、「Prompt Engineering」や「Chain-of-Thought Reasoning」などの手法は普遍的な問題解決方法であり、英語など他言語でも同様に利用可能です。将来的な研究ではさらなる拡張や応用も期待されます。

Q: ESG評価基準への適応性向上させるためには、どんな戦略が有効ですか？

ESG評価基準への適応性向上するため有効な戦略として以下が考えられます： Prompt Engineering: MSCIガイドライン等既存規則・指針へ沿ったプロンプト作成。 In-Context Learning: 望ましい振る舞い例示物提供およBM-25アルゴリズム活用。 Chain-of-Thought Reasoning: タスク解決時中間推論ステップ生成促進。 これら多角的手法組み合わせて使えばESG評価基準理解度深めつつ模索しなくても学習済みLLM等利用した金融下流業務無学習型ソリューション開発可能だろう。

Основні поняття

最新の言語モデルを使用して、ESG評価基準に合わせて学習する方法を検証しました。

Анотація

Abstract:

ESG factors are crucial for investment returns.
Challenges in automating ESG evaluation due to lack of training data.
Strategies like prompting and in-context learning with GPT-4.

Introduction:

Investors consider ESG factors for better financial outcomes.
Rating agencies evaluate companies, but methodologies are undisclosed.

Main Results:

Language models can align with unknown values without explicit training data.
Different strategies like Chain-of-Thought reasoning used with GPT-4.

Shared Task ML-ESG-3:

Two tasks: Impact Type and Impact Duration classification.
Data imbalance poses challenges for traditional approaches.

Calibration:

Models' confidence levels accurately reflect the true likelihood of predictions being correct.

Conclusion:

Multiple strategies guide GPT-4 in solving ESG classification tasks effectively.

Налаштувати зведення

Переписати за допомогою ШІ

Згенерувати цитати

Перекласти джерело

Іншою мовою

Згенерувати інтелект-карту

із вихідного контенту

Перейти до джерела

arxiv.org

Статистика

評価されたモデルは、Impact Typeで76.13％、Impact Durationで43.98％の正確さを示しました。

Цитати

"Can LLMs implicitly approximate unknown rules, without a comprehensive understanding of the task?" - Dong et al., 2022

Ключові висновки, отримані з

ESG Classification by Implicit Rule Learning via GPT-4

by Hyo Jeong Yu... о arxiv.org 03-25-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.15040.pdf

ESG Classification by Implicit Rule Learning via GPT-4

Глибші Запити

どのようにして言語モデルが未知の値に適合することができますか？

この研究では、言語モデルを未知の価値（具体的にはESG評価基準）に適合させるために複数の戦略を採用しています。まず、In-Context Learning（ICL）では、望ましい振る舞いを示す例示物を提供し、推論中にパターンを抽出して一般化します。Chain-of-Thoughtアプローチは、タスク解決時に中間推論ステップの系列を生成するようモデルを導くことであり、Prompt Engineeringは特定の行動や出力形式に従うようモデルを整備することです。これらの戦略はGPT-4などの最新言語モデルが未知ガイドラインと近似する能力を強化し、ESG基準への対応性向上や複雑なパターン識別能力を示す可能性があることが実証されています。

この研究は他の言語や文化圏でも同様に適用可能ですか？

この研究では韓国語サブセットで行われましたが、今回使用された戦略やアプローチは他の言語や文化圏でも同様に有効である可能性があります。特定言語へ限定されず、「Prompt Engineering」や「Chain-of-Thought Reasoning」などの手法は普遍的な問題解決方法であり、英語など他言語でも同様に利用可能です。将来的な研究ではさらなる拡張や応用も期待されます。

ESG評価基準への適応性向上させるためには、どんな戦略が有効ですか？

ESG評価基準への適応性向上するため有効な戦略として以下が考えられます：

Prompt Engineering: MSCIガイドライン等既存規則・指針へ沿ったプロンプト作成。
In-Context Learning: 望ましい振る舞い例示物提供およBM-25アルゴリズム活用。
Chain-of-Thought Reasoning: タスク解決時中間推論ステップ生成促進。
これら多角的手法組み合わせて使えばESG評価基準理解度深めつつ模索しなくても学習済みLLM等利用した金融下流業務無学習型ソリューション開発可能だろう。