新兴边界：探索生成型人工智能平台对大学量化金融考试的影响
摘要：用人工智能大型语言模型（LLM）的ChatGPT、BARD和Bing AI来回答一个包含20道不同难度层次的金融本科考试中的定量问题进行了评估。ChatGPT得分为30%，表现优于得分为20%的Bing AI，而Bard的得分为15%。这些模型面临着共同的挑战，如计算不准确和公式选择不当。尽管它们目前还不足以帮助学生通过金融考试，但它们对于有毅力的学习者来说是有价值的工具。未来的发展有望克服这些局限性，改进公式选择和准确计算的能力，有可能使学生得分达到90%或更高。
作者：Rama K. Malladi
论文ID：2308.07979
分类：Econometrics
分类简称：econ.EM
提交时间：2023-08-22