Gebruik vooraf getrainde taalmodellen in AI-gestuurd financieel onderzoek

Daniel Daves

No 4wku9, OSF Preprints from Center for Open Science

Abstract: Vooraf getrainde taalmodellen (PLM's) hebben veel aandacht gekregen van NLP-onderzoekers als een belangrijke ontwikkeling in AI. Dit document beoordeelt het potentieel van PLM's in de financiële sector en de uitdagingen waarmee zij op dit gebied worden geconfronteerd. Het evalueert ook de transparantie van de modellen en ethische overwegingen met betrekking tot het gebruik ervan in de financiële wereld. Ons onderzoek geeft aan dat PLM's de mogelijkheid hebben om een revolutie teweeg te brengen in de manier waarop financiële gegevens worden geanalyseerd en verwerkt. Het is echter cruciaal om de uitdagingen en ethische zorgen te overwinnen om verantwoord en ethisch gebruik te garanderen. Toekomstig werk zal zich richten op het verbeteren van de modellen om de volatiliteit van financiële gegevens aan te pakken, vertekening van trainingsgegevens te verminderen en transparante voorspellingen te doen. Concluderend geloven wij dat de toekomst van AI in de financiële wereld afhankelijk is van de ontwikkeling en integratie van vooraf getrainde taalmodellen.

Date: 2023-02-08
References: View complete reference list from CitEc
Citations:

Downloads: (external link)
https://osf.io/download/63e3e84502c50102a447d2ce/

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:4wku9

DOI: 10.31219/osf.io/4wku9

Access Statistics for this paper

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