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English(EN) Same Text, Different Numbers: The Divergence of LLM-Based Measures

基于大语言模型的公司文本分析显示出显著的模型分歧

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

arXiv上发表的一项新研究强调，不同的（LLM）在解释和量化公司文本方面存在显著差异。研究人员发现，来自不同供应商的七个LLM在分析S&P 500公司财报电话会议记录中的情绪、管理层清晰度和其他因素时，一致性较低（平均排名相关性为0.52）。这种分歧表明，LLM生成的度量标准高度依赖于模型，并且可能显著改变对公司披露和市场认知的后续推断。该研究建议跨多个供应商验证LLM派生的变量，以确保可靠性。 AI

影响 由于存在显著的模型特定偏差，强调了在金融分析中仔细验证LLM生成数据的重要性。

排序理由 该集群包含一篇在arXiv上发表的研究论文，详细介绍了LLM性能的发现。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

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报道来源 [1]

  1. arXiv cs.AI TIER_1 English(EN) · Hamid Boustanifar, Sasan Mansouri ·

    相同文本，不同数字：基于LLM的度量标准的差异

    arXiv:2609.31013v1 Announce Type: new Abstract: Researchers increasingly use generative large language models (LLMs) to convert corporate text into empirical variables. We examine the extent to which LLM-based textual measures are invariant to model choice using thirteen measures…

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