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关于建立基准的教程用于使用公共数据评估商业大型语言模型.pdf

上传人: 鲁** 编号:615374 2025-03-03 19页 1.67MB

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本文主要探讨了大型语言模型(LLM)在算法交易领域的应用及其对市场效率和波动性的影响。根据国际货币基金组织(IMF)博客的数据,自2017年大型语言模型出现以来,与算法交易相关的专利申请中AI内容的比例从2017年的19%上升到2020年以来的每年超过50%,预示着这一领域即将迎来一波创新浪潮。文章还提到了Anthropic公司在其网站上发布的关于Claude 3模型的基准测试结果。此外,文章探讨了LLM基准测试的知识来源和存在的问题,如过度依赖维基百科等。同时,文章还以德国政治为例,研究了商业大型语言模型在政治偏见和拍马屁方面的表现。最后,文章提出了构建LLM基准测试的一些研究问题和数据来源,包括学术测试、百科全书知识、专家调查、调查数据、投票建议应用程序和访谈数据等。
"AI在算法交易中的专利申请占比如何变化?" "大型语言模型如何影响市场效率和波动性?" "大型语言模型在政治偏见和顺从性方面的表现如何?"
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