Modern Finansal Araştırmalarda Önceden Eğitilmiş Büyük Dil Modellerini Uygulayın

Donghyun Kim

No gcsyx, OSF Preprints from Center for Open Science

Abstract: Yakın geçmişte, Önceden Eğitilmiş Dil Modellerinin (PLM'ler) kullanımı, Doğal Dil İşleme (NLP) görevleri için büyük bir popülerlik kazanmıştır. Bu makale, bu modellerin finans sektöründeki yeteneklerini ve bu alanda karşılaştıkları engelleri değerlendirmektedir. Makale ayrıca bu modellerin şeffaflığını ve finansta kullanımlarıyla ilgili etik sorunları da değerlendirmektedir. Çalışmamız, PLM'lerin finansal verilerin analiz edilme ve işlenme şeklini dönüştürme potansiyeline sahip olduğunu gösteriyor. Ancak, etik ve sorumlu bir şekilde kullanılmalarını sağlamak için bunların uygulanmasıyla ilgili zorlukları ve etik kaygıları ele almak çok önemlidir. Gelecekteki çalışmalar, finansal verilerin istikrarsızlığını yönetmek, eğitim verilerindeki yanlılığı azaltmak ve şeffaf tahminler sunmak için modellerin geliştirilmesine odaklanacaktır. Sonuç olarak, AI'nın finans alanındaki ilerlemesinin, Önceden Eğitilmiş Dil Modellerinin büyümesi ve uygulanmasıyla belirleneceğine inanıyoruz.

Date: 2023-02-07
References: View complete reference list from CitEc
Citations:

Downloads: (external link)
https://osf.io/download/63e1b9894901f50045761801/

Related works:
This item may be available elsewhere in EconPapers: Search for items with the same title.

Export reference: BibTeX RIS (EndNote, ProCite, RefMan) HTML/Text

Persistent link: https://EconPapers.repec.org/RePEc:osf:osfxxx:gcsyx

DOI: 10.31219/osf.io/gcsyx

Access Statistics for this paper

More papers in OSF Preprints from Center for Open Science
Bibliographic data for series maintained by OSF ().