Are LLMs Rational Investors? A Study on Detecting and Reducing the Financial Bias in LLMs

要約

大規模言語モデル (LLM) は、複雑な市場データとトレンドを解釈するための財務分析で採用されることが増えています。
しかし、それらの使用には、本質的なバイアス（リスク選好バイアスなど）や市場の複雑さの表面的な理解によって課題があり、財務上の洞察を徹底的に評価する必要があります。
これらの問題に対処するために、LLM の不合理なバイアスを特定、検出、分析、排除するための Bias Unveiler、Bias Detective、Bias Tracker、Bias Antidote などのコンポーネントを備えたフレームワークである Financial Bias Indicators (FBI) を導入します。
行動ファイナンスの原則とバイアス検査を組み合わせることで、23 の主要な LLM を評価し、財務上の因果関係の知識に基づいてバイアスを除去する方法を提案します。
結果は、モデル間の財務上の不合理の程度が、モデルの設計とトレーニングの影響を受けて異なることを示しています。
金融データセットに特化してトレーニングされたモデルはより不合理性を示す可能性があり、さらに大規模な金融言語モデル (FinLLM) であっても、小規模で一般的なモデルよりも大きな偏りを示す可能性があります。
私たちは、因果関係の緩和を組み込んだ 4 つのプロンプトベースの手法を利用して、これらのモデルの財務バイアスを効果的に軽減します。
この研究により、金融アプリケーションにおける LLM の偏りについての理解が深まり、より信頼性が高く合理的な財務分析ツールを開発するための基礎が築かれます。

要約(オリジナル)

Large Language Models (LLMs) are increasingly adopted in financial analysis for interpreting complex market data and trends. However, their use is challenged by intrinsic biases (e.g., risk-preference bias) and a superficial understanding of market intricacies, necessitating a thorough assessment of their financial insight. To address these issues, we introduce Financial Bias Indicators (FBI), a framework with components like Bias Unveiler, Bias Detective, Bias Tracker, and Bias Antidote to identify, detect, analyze, and eliminate irrational biases in LLMs. By combining behavioral finance principles with bias examination, we evaluate 23 leading LLMs and propose a de-biasing method based on financial causal knowledge. Results show varying degrees of financial irrationality among models, influenced by their design and training. Models trained specifically on financial datasets may exhibit more irrationality, and even larger financial language models (FinLLMs) can show more bias than smaller, general models. We utilize four prompt-based methods incorporating causal debiasing, effectively reducing financial biases in these models. This work enhances the understanding of LLMs’ bias in financial applications, laying the foundation for developing more reliable and rational financial analysis tools.

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