Deriving Strategic Market Insights with Large Language Models: A Benchmark for Forward Counterfactual Generation
Created by
Haebom
저자
Keane Ong, Rui Mao, Deeksha Varshney, Paul Pu Liang, Erik Cambria, Gianmarco Mengaldo
개요
본 논문은 미래의 시장 발전을 예측하는 데 사용되는 "전방향 반사실적 추론"에 초점을 맞춰, 대규모 적용의 어려움을 해결하기 위한 자동화된 솔루션의 필요성을 제기합니다. 이를 위해 금융 뉴스 헤드라인을 기반으로 LLM 기반 전방향 반사실적 생성을 지원하는 새로운 벤치마크 FIN-FORCE (FINancial FORward Counterfactual Evaluation)를 소개합니다. FIN-FORCE를 활용한 실험을 통해 최신 LLM 및 반사실적 생성 방법의 성능을 평가하고, 한계를 분석하며 향후 연구 방향을 제시합니다.
시사점, 한계점
•
시사점:
◦
동적 금융 시장에서 위험과 기회를 예측하는 데 유용한 "전방향 반사실적 추론"의 중요성을 강조합니다.
◦
대규모 적용의 어려움을 해결하기 위해 LLM 기반 자동화 솔루션의 가능성을 제시합니다.
◦
FIN-FORCE 벤치마크를 통해 LLM 기반 전방향 반사실적 생성을 위한 평가 프레임워크를 제공합니다.
◦
실험을 통해 LLM 및 반사실적 생성 방법의 성능을 평가하고 개선 방향을 제시합니다.
•
한계점:
◦
LLM 기반 솔루션의 한계점을 파악하고, 향후 연구를 위한 인사이트를 제공하지만, 구체적인 문제 해결 방안이나 성능 개선에 대한 상세한 내용은 제시되지 않았을 수 있습니다.
◦
제시된 벤치마크와 실험 결과가 특정 LLM 모델 및 데이터에 국한될 수 있으며, 일반화 가능성에 대한 추가 연구가 필요합니다.
◦
금융 시장 예측의 복잡성을 고려할 때, 벤치마크가 실제 시장 상황을 완벽하게 반영하지 못할 수 있습니다.
