• Diese Studie untersucht die Vorhersagefähigkeit von OpenAIs ChatGPT-3.5 und ChatGPT-4 mithilfe von zwei klar unterschiedlichen Prompt-Strategien: direkter Vorhersage und Zukunftsnarrativen.
• Die Analyse konzentriert sich auf Ereignisse aus dem Jahr 2022, also nach dem Cutoff der Trainingsdaten des Modells im September 2021, um die Fähigkeit zur Vorhersage zukünftiger Ereignisse zu bewerten.
• Die Forschungsergebnisse zeigen, dass Zukunftsnarrativ-Prompts die Vorhersagegenauigkeit von ChatGPT-4 deutlich verbessern, insbesondere bei der Prognose wichtiger Oscar-Gewinner und wirtschaftlicher Trends.
• Die narrativen Prompts von ChatGPT nutzen seine Fähigkeit zur Konstruktion halluzinierter Narrative und ermöglichen dadurch im Vergleich zu direkten Vorhersagen eine effektivere Datensynthese und Extrapolation.
• Diese Studie hebt einen neuen Aspekt der Vorhersagefähigkeit großer Sprachmodelle (LLMs) hervor und schlägt potenzielle Anwendungen in analytischen Kontexten vor.
• Das Forschungsteam beschäftigte zwei wissenschaftliche Hilfskräfte, die ChatGPT pro Prompt 50-mal befragten, um eine Antwortverteilung zu erzeugen, was insgesamt 100 Durchläufe pro Prompt ergab.
• Die Ergebnisse werden als Boxplots dargestellt, die die gesamte Verteilung der Antworten für jeden Prompt beschreiben und Einblicke in die Leistung und Grenzen des Modells geben.
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