Bewertung von Sprachmodellen im wirtschaftlichen Denken

Grosse Sprachmodelle (LLMs) sind beliebte Werkzeuge, um Wirtschaftsberichte zu schreiben und Finanzberatung zu geben. Aber ihr echtes Verständnis von Wirtschaft und ihre Fähigkeit, über wirtschaftliche Ereignisse nachzudenken, sind nicht wirklich gut getestet. Um diese Lücke zu schliessen, wurde ein neuer Datensatz namens EconNLI erstellt, um zu bewerten, wie gut LLMs wirtschaftliche Konzepte verstehen und Schlussfolgerungen aus bestimmten wirtschaftlichen Szenarien ziehen können.

#Was ist Wirtschaft?

Wirtschaft ist das Studium, wie Menschen und Organisationen im Umgang mit Ressourcen und Geld interagieren. Es deckt wichtige Aspekte des Lebens ab, wie Waren produziert, verteilt und konsumiert werden. Wirtschaft zu lernen hilft uns, die Gesellschaft zu verstehen und zukünftige Trends vorherzusagen.

#Was ist EconNLI?

Der EconNLI-Datensatz testet LLMs in zwei Hauptaufgaben: (1) Kann das Modell korrekt bestimmen, ob ein Ereignis ein anderes verursacht? (2) Kann das Modell angemessene Ergebnisse basierend auf einem gegebenen Ereignis liefern?

Um zu verstehen, wie LLMs abschneiden, wird ein spezifisches Beispiel aus EconNLI diskutiert. Stell dir eine Situation vor, in der die Verfügbarkeit von Bargeld pro Person sinkt (die Prämisse). Bedeutet das, dass die Kaufkraft dieses Bargeldes steigt (die Hypothese)? Um das richtig zu beantworten, ist Wissen über wirtschaftliche Theorie notwendig. Laut der Quantitätstheorie des Geldes, wenn der Bargeldbetrag sinkt, werden die Preise wahrscheinlich auch fallen und damit steigt die Kaufkraft.

#Bewertung von LLMs in der Wirtschaft

Um die Leistung von LLMs anhand des EconNLI-Datensatzes zu bewerten, schauen die Forscher sich Klassifizierungs- und Generierungsaufgaben an. Für die Klassifizierung bekommen LLMs eine Prämisse und eine Hypothese und müssen entscheiden, ob die Prämisse die Hypothese verursacht. Bei der Generierungsaufgabe müssen LLMs potenzielle Ergebnisse basierend auf einer bestimmten Prämisse liefern.

Die Forscher haben Tests mit verschiedenen Sprachmodellen durchgeführt, von Open-Source bis hin zu kommerziellen, und festgestellt, dass viele Modelle mit wirtschaftlichem Denken Schwierigkeiten hatten. Sogar fortgeschrittene Modelle wie ChatGPT und GPT-4 zeigten Schwächen in diesem Bereich.

#Bedeutung der Studie

Da LLMs zunehmend in der wirtschaftlichen Analyse und Entscheidungsfindung eingesetzt werden, ist es wichtig, ihre Grenzen zu verstehen. Die Ergebnisse bei der Verwendung von EconNLI zeigen, dass LLMs manchmal falsche oder unzuverlässige wirtschaftliche Ratschläge geben können, was riskant für wichtige Entscheidungen sein kann.

#Verwandte Arbeiten

Es gab bedeutende Entwicklungen bei LLMs für Finanzen und Wirtschaft, mit verschiedenen Modellen, die für spezifische Finanzaufgaben erstellt wurden. Zum Beispiel sind BloombergGPT und FinMA für finanzielle Anwendungen massgeschneidert. Frühere Forschungen haben jedoch nicht untersucht, wie gut LLMs in finanziellen oder wirtschaftlichen Kontexten denken können, was EconNLI zu einer einzigartigen Ergänzung bestehender Datensätze macht.

#Erstellung des EconNLI-Datensatzes

Die Erstellung des EconNLI-Datensatzes umfasste mehrere Schritte. Die Forscher sammelten wirtschaftliche Inhalte aus Wikipedia und wählten Sätze aus, die kausale Beziehungen erwähnen. Sie bereiteten eine Reihe von Ereignissen vor und organisierten sie in Paare von Prämissen und Hypothesen.

Um die Genauigkeit des Datensatzes zu gewährleisten, waren sowohl LLMs als auch menschliche Experten am Labeln der Trainings- und Testdaten beteiligt. Positive Paare beinhalteten Beispiele, bei denen die Prämisse klar die Hypothese basierend auf wirtschaftlichen Theorien führte, während negative Paare Fälle beinhalteten, in denen keine kausale Verbindung bestand.

#Schritte zum Aufbau des Datensatzes

1. Korpuserstellung: Die Forscher haben eine Sammlung von Wikipedia-Artikeln zum Thema Wirtschaft zusammengestellt.
2. Ereignisextraktion: Wichtige Ereignisse wurden aus diesen Sätzen entnommen, um die Grundlage für die Denkaufgaben zu bilden.
3. Erstellung von positiven und negativen Paaren: Der nächste Schritt war die Erstellung von Satzpaaren, bei denen ein Ereignis ein anderes verursachen könnte. Negative Paare wurden ebenfalls erstellt, bei denen keine kausale Beziehung gültig war.

#Training und Testen der Modelle

Sobald der Datensatz erstellt war, wurden die LLMs auf ihre Klassifizierungs- und Generierungsfähigkeiten getestet.

#Klassifizierungsansatz

Bei der Klassifizierung wurden LLMs verwendet, um zu bestimmen, ob das erste Ereignis das zweite verursachen würde. Verschiedene Techniken wurden angewendet, wie überwachte Feinabstimmung und Zero-Shot-Prompts.

Die Ergebnisse zeigten, dass LLMs, insbesondere aus dem Finanzbereich, bei der Klassifizierung von wirtschaftlichen Ereignissen schlecht abschnitten. Die besten Ergebnisse kamen von feinabgestimmten Modellen wie LLAMA2, die eine bessere Genauigkeit im Vergleich zu anderen Modellen erreichten.

#Generierungsansatz

In der Generierungsaufgabe wurden LLMs gebeten, mögliche Ergebnisse basierend auf einer gegebenen Prämisse zu erzeugen. Die Ergebnisse zeigten, dass viele Modelle falsche oder irrelevante Ausgaben produzierten. Die Modelle hatten oft Schwierigkeiten, die Prämisse mit einer logischen Konsequenz zu verbinden, was zu Ungenauigkeiten in ihren Antworten führte.

#Wichtige Erkenntnisse

Die Bewertung hob mehrere wichtige Punkte über LLMs im wirtschaftlichen Bereich hervor:

• Begrenztes Verständnis: Viele Modelle haben ein wenig entwickeltes Verständnis für wirtschaftliches Denken.
• Ungenaue Ausgaben: Modelle produzierten häufig halluzinierte oder falsche Antworten, die Benutzer in realen Situationen in die Irre führen könnten.
• Modellvariabilität: Obwohl einige Modelle besser abschnitten als andere, erreichte keins eine perfekte Genauigkeit beim Nachdenken über wirtschaftliche Ereignisse.

#Empfehlungen zur Nutzung

Angesichts der durch EconNLI identifizierten Einschränkungen ist es wichtig, dass LLMs mit Vorsicht in wirtschaftlichen Kontexten verwendet werden. Nutzer sollten die Ausgaben von LLMs mit menschlicher Expertise prüfen und sich nicht ausschliesslich auf von LLMs generierte Inhalte für wichtige Entscheidungen verlassen.

#Fazit

Die Erstellung des EconNLI-Datensatzes bietet einen neuen Massstab zur Bewertung von LLMs im wirtschaftlichen Denken. Durch Tests und Bewertungen ist klar, dass LLMs zwar leistungsstarke Werkzeuge sind, aber erhebliche Grenzen im vollständigen Verständnis von Wirtschaft und der Produktion zuverlässiger Ausgaben haben. Weitere Forschung ist nötig, um ihre Denkfähigkeiten zu verbessern und ihre Anwendungen in Finanzen und Wirtschaft zu optimieren.

#Zukünftige Forschungsrichtungen

Es gibt zwei Schlüsselbereiche, die in weiteren Studien untersucht werden sollten. Erstens konzentrierte sich die Forschung hauptsächlich auf Wirtschaft. Es besteht die Notwendigkeit, LLMs in anderen spezifischen Bereichen wie Recht oder Gesundheitswesen zu bewerten, um zu sehen, ob ähnliche Probleme beim Denken auftreten.

Zweitens basierte der Datensatz auf Wikipedia-Inhalten, die möglicherweise nicht die volle Komplexität realer wirtschaftlicher Situationen erfassen. Zukünftige Forschungen sollten darauf abzielen, die Datenquellen zu diversifizieren, um eine umfassendere Bewertung der Fähigkeiten von LLMs in wirtschaftlichen Denkaufgaben zu ermöglichen.

Indem sie diese Herausforderungen beleuchtet, will die Studie zukünftige Forscher inspirieren, daran zu arbeiten, die LLM-Leistung in wirtschaftlichen Kontexten und anderen verwandten Bereichen zu verbessern.