如何利用ChatGPT解析卖方策略观点并构建行业轮动策略.docx

一、GPT-4 分析文本的原理解析 本文是国金金工 Beta 猎手系列的第四篇，同时也是 ChatGPT 量化研究的第二篇，我们将继续探讨一下新发布的 GTP-4 在行业轮动方向的一些应用。经过测试，我们发现模型经过一定的引导能够总结卖方策略团队的月度行业观点，并对中信一级行业进行打分，最终我们得到了 GPT 行业打分因子，将其应用于行业轮动策略上。 GPT-4：文本分析领域的里程碑 2023 年 3 月 15 日，OpenAI 公司发布了 GPT-4（Generative Pre-trained Transformer- 4）模型，引发了社会各界的广泛关注。迄今为止，已经发布了 5 个 GPT 版本：GPT-1、 GPT-2、GPT-3、GPT-3.5（ChatGPT）和 GPT-4，经过前几代模型的迭代演化，GPT-4 通过深度学习并利用更多数据和计算方法，不仅可以处理图像、文本并生成文本输出， 而且可处理更复杂、更细微的指令，比如进行高级推理和编辑生成具有创意性或技术性的文章。 具体到文本分析领域，GPT-4 具备广泛且强大的能力，包括：语言理解、信息提取、文本分类、情感分析、文本摘要、语义关系识别、文本生成、问答系统、机器翻译、自然语言推理，因此能够在搜索引擎、智能助手、内容推荐系统、社交媒体分析等场景中得到应用。 然而，目前 GPT-4 可能无法直接应用于专业性较高的量化研究领域，还需要专业人士提供指导和审查。下面我们将从文本分析的角度切入，为读者介绍 GPT-4 的底层逻辑和在投资分析领域的辅助应用。 图表1：GPT 系列模型的迭代演化 模型名称 发布时间 参数数量 数据集 数据量 训练方法 目前局限性 GPT-1 2018.6 1.17B GPT-2 2019.2 15B GPT-3 2020.5 1750B  BooksCorpus 和英文维基百科 WedText（即社交媒体平台 Reddit 上高赞文章） Common Crawl 等多个数据源（包括 WedText）  5GB 40GB 45TB 未公布（可  基于 Transformer 模型；采用自回归方式预训练 基于深层 Transformer 模型；采用自回归方式预训练； 能够输出流畅文本 基于深层 Transformer 模型；采用自回归方式预训练； 能够完成多种 NLP 任务 基于深层 Transformer 模型； 规模和能力相对较小； 处理复杂任务表现不佳； 可能输出存在偏见或错误的内容 只能处理单语言文本； 可能输出存在偏见或错误的内容 对问题的理解不够深入； 可能输出存在偏见或不真实的内容；需要大量的计算资源和能源进行训练和部署 需要大量计算资源训练； GPT-3.5 2022.11 未公布 未公布（包括文 本代码混合体） GPT-4 2023.3 未公布 未公布 《GPT-4 Technical Report》， 能超过 50TB） 未公布（可能超过 100TB） 采用自回归方式预训练； 能够接受文本输入；可进行流畅对话 基于深层 Transformer 模型；采用自回归方式预训练； 能够接受文本和图像输入；可进行流畅对话 可能会产生伪造或具有偏见的内容；无法联网，时效性受限 需要大量计算资源，可能导致环境和成本问题； 可能会产生伪造或具有偏见的内容； 仍旧无法联网，数据集截止到 2021 年 9 月 通过 OpenAI 公司发布的技术报告《GPT-4 Technical Report》，我们可以一窥 GPT-4 高效理解和生成自然语言文本的能力：在各种专业和学术测试中，它都表现出人类水平的表现，比如统一律师考试、SAT 阅读与写作、生物奥林匹克中的分数都在应试者中排名前 10?。除此之外，通过识别特定的字符和模式的方式，GPT-4 能够实现处理不同格式的文本，比如：通过 markdown 表格中的分隔线、表头、单元格等结构特点解析表格中的信息，进而实现回答关于表格内容的问题、执行数据操作或者将表格转换成其他格式等处理。 在 GPT-4 实际分析文本的过程中，主要包含以下几个步骤： 接收输入：当用户提问或发出请求后，接收一段文本输入。 转化词向量：将接收到的文本输入分解成词汇单元，然后使用编码器编码成向量形式。 理解上下文：根据训练数据和知识库，理解输入文本的上下文，并进行相关信息匹配。 生成回应：通过输出层生成可能的回应文本，选择最佳回应。 评估与优化：评估生成的回应是否满足用户需求，否则通过迭代优化生成更好的回应。 输出：将最终选定的回应文本发送给用户。 其中，上下文理解是 GPT-4 强大自然语言处理能力的核心所在，主要得益于它在预训练所用的海量参数规模和数据量产生的涌现（Emergence）现象，通过