গবেষণায় বলা হয়েছে যে GPT-4 এর আর্থিক বিশ্লেষণ ক্ষমতা মানব বিশ্লেষকদের তুলনায় ভাল

GPT-4 একটি নতুন গবেষণা পত্র দাবি করে যে GPT-4 আর্থিক বিবৃতি বিশ্লেষণের উপর ভিত্তি করে ভবিষ্যতের ভবিষ্যদ্বাণী করার ক্ষেত্রে মানব বিশ্লেষকদের ছাড়িয়ে যেতে পারে। একটি প্রিপ্রিন্ট জার্নালে প্রকাশিত গবেষণাপত্রটি পরীক্ষায় দেখা গেছে যে GPT-4 মানব বিশ্লেষকদের এক মাস থেকে ছয় মাস পর্যন্ত স্বল্প সময়ের মধ্যে পারফর্ম করেছে। মানব বিশ্লেষকদের জন্য 56.7% এর তুলনায় এর ভবিষ্যদ্বাণীর যথার্থতা ছিল 60.31%। যাইহোক, কাগজটি পরামর্শ দেয় না যে AI মডেলগুলি মানুষের প্রতিস্থাপন করতে পারে।

গবেষণা কাগজ উদ্দেশ্য

54-পৃষ্ঠার নিবন্ধটি প্রিপ্রিন্ট জার্নাল সোশ্যাল সায়েন্স রিসার্চ নেটওয়ার্ক (SSRN) এ প্রকাশিত হয়েছিল, কাগজ “বৃহৎ ভাষার মডেল ব্যবহার করে আর্থিক বিবৃতি বিশ্লেষণ” শিরোনামের নিবন্ধটি একটি সংস্থার আর্থিক বিবৃতি বিশ্লেষণ করতে এবং এর নিকট-মেয়াদী স্টক মার্কেট পারফরম্যান্সের পূর্বাভাস দিতে ঐতিহ্যগত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (AI) মডেলগুলি যে ভূমিকা পালন করতে পারে তা খুঁজে বের করার চেষ্টা করে৷

এই বিশ্লেষণটিকে সর্বদা জটিল হিসাবে বিবেচনা করা হয়েছে কারণ বিভিন্ন ধরণের কারণ একটি কোম্পানির কর্মক্ষমতা প্রভাবিত করতে পারে। যদিও কিছু আর্থিক কোম্পানি তাদের বিশ্লেষণে ব্যক্তিদের সহায়তা করার জন্য কৃত্রিম নিউরাল নেটওয়ার্ক (ANN) ব্যবহার করে, বড় ভাষা মডেল (LLM) এখনও এর জন্য ব্যবহার করা হয়নি। গবেষকরা দেখতে চেয়েছিলেন যে অত্যাধুনিক (SOTA) LLM যেমন GPT-4 এর পরিপূরক হতে পারে কিনা।

GPT-4 গবেষণা পত্র কি আবিস্কার করেছে?

গবেষকরা GPT-4 বেনামী এবং প্রমিত কোম্পানির আর্থিক বিবৃতি (কোম্পানির নাম উল্লেখ করার কারণে পক্ষপাতিত্ব প্রতিরোধ করার জন্য) খাওয়ান। এরপরে, গবেষকরা এলএলএম-এর ক্ষমতা পরীক্ষা করার জন্য দুটি পদ্ধতি ব্যবহার করেছিলেন। প্রথম পদ্ধতি হল একটি সাধারণ প্রম্পট ডিজাইন করা যা চ্যাটবটকে রিপোর্ট বিশ্লেষণ করতে এবং ভবিষ্যত আয়ের পূর্বাভাস দেয়। দ্বিতীয় পদ্ধতিটি হল “চেইন অফ আইডিয়াস” (CoT) প্রম্পট ব্যবহার করে AI মডেলকে আর্থিক বিশ্লেষককে অনুকরণ করতে শেখানো।

CoT পদ্ধতিতে উল্লেখযোগ্য প্রবণতা শনাক্ত করতে, মূল আর্থিক অনুপাত গণনা করতে এবং ভবিষ্যতের উপার্জনের জন্য প্রত্যাশা তৈরি করতে GPT-4 প্রয়োজন। যদিও সাধারণ ইঙ্গিতগুলি উল্লেখযোগ্য ফলাফলের দিকে পরিচালিত করেনি, CoT ইঙ্গিতগুলি 60.31% এর নির্ভুলতা অর্জন করেছে, যা মানব বিশ্লেষকদের গড় থেকে বেশি।

GPT-4 এবং মানব বিশ্লেষক
ইমেজ সোর্স: রিসার্চ পেপার: বড় ভাষার মডেল ব্যবহার করে আর্থিক বিবৃতি বিশ্লেষণ

“আমরা দেখেছি যে LL.M.s পরিমাণগত কাজগুলিতে ভাল পারফর্ম করে যেগুলির জন্য অন্তর্দৃষ্টি এবং মানুষের মতো যুক্তির ক্ষমতা প্রয়োজন। ডোমেন জুড়ে কাজগুলি সম্পাদন করার ক্ষমতা সাধারণ কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার উত্থানের জন্য ভাল নির্দেশ করে,” কাগজটি বলে।

যাইহোক, গবেষকরা দ্রুত উল্লেখ করেছেন যে GPT এবং মানব বিশ্লেষকরা পরিপূরক, পূর্ববর্তীটির পরিবর্তে আগেরটি প্রতিস্থাপন করে। বিশেষত, কাগজটি দাবি করে যে এলএলএম-এর এমন এলাকায় সুবিধা রয়েছে যেখানে মানুষ পক্ষপাতিত্ব এবং মতবিরোধ প্রদর্শন করে। একইভাবে, মানুষ মূল্য যোগ করে যখন বিশ্লেষণের জন্য অতিরিক্ত প্রাসঙ্গিক তথ্যের প্রয়োজন হয় যা আর্থিক তথ্যে উপলব্ধ হওয়ার সম্ভাবনা নেই।