Pair Programming with Large Language Models for Sampling and Estimation of Copulas

要約

【タイトル】
大規模言語モデルを用いた共分散のサンプリングと推定のためのペアプログラミング

【要約】
・人間が一行のコードを書かなくても、会話向けに調整された最新の大規模言語モデル（LLM）を使用して、コピュラによる確率的相関モデリングの例としてのMonte Carloシミュレーションベースのアプリケーションが開発された。
・このアプリには、自然言語によるChatGPTとの対話、数学的形式の使用が含まれる。人間専門家の注意深い監督の下で、MATLAB、Python、およびRのコード生成、コードの最大尤度推定、CPUおよびGPU向け並列計算用コードの最適化、および計算結果の視覚化が行われた。
・従来のLLMの精度を評価する新興の研究とは対照的に、今回は人工知能（AI）と人間専門家の協働による標準的な統計的課題の成功への取り組みについて検討している。
・厳密なプロンプトエンジニアリングにより、ChatGPTが生成した成功した解決策を失敗した解決策から分離し、関連する利点と欠点の包括的なリストを提示している。
・典型的なトラブルを避けた場合、AIパートナーとの協力が大きな利益をもたらすことが示されている。
・例えば、ChatGPTが知識不足や不正確な知識により正解の解決策を提供できない場合、人間専門家が正しく修正された知識、数学の定理や式などを提供して正しい解決策を導くことができる。
・このような能力は、プログラミング技術の知識が限られたユーザーでもプログラム化された解決策を実現する魅力的な機会を提供する。

要約(オリジナル)

Without writing a single line of code by a human, an example Monte Carlo simulation based application for stochastic dependence modeling with copulas is developed using a state-of-the-art large language model (LLM) fine-tuned for conversations. This includes interaction with ChatGPT in natural language and using mathematical formalism, which, under careful supervision by a human-expert, led to producing a working code in MATLAB, Python and R for sampling from a given copula model, evaluation of the model’s density, performing maximum likelihood estimation, optimizing the code for parallel computing for CPUs as well as for GPUs, and visualization of the computed results. In contrast to other emerging studies that assess the accuracy of LLMs like ChatGPT on tasks from a selected area, this work rather investigates ways how to achieve a successful solution of a standard statistical task in a collaboration of a human-expert and artificial intelligence (AI). Particularly, through careful prompt engineering, we separate successful solutions generated by ChatGPT from unsuccessful ones, resulting in a comprehensive list of related pros and cons. It is demonstrated that if the typical pitfalls are avoided, we can substantially benefit from collaborating with an AI partner. For example, we show that if ChatGPT is not able to provide a correct solution due to a lack of or incorrect knowledge, the human-expert can feed it with the correct knowledge, e.g., in the form of mathematical theorems and formulas, and make it to apply the gained knowledge in order to provide a solution that is correct. Such ability presents an attractive opportunity to achieve a programmed solution even for users with rather limited knowledge of programming techniques.

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arxiv.jp, OpenAI