Автор: Денис Аветисян
Новая система на базе больших языковых моделей демонстрирует сопоставимую с человеком точность предсказаний на ключевых бенчмарках.
"Покупай на слухах, продавай на новостях". А потом сиди с акциями никому не известной биотех-компании. Здесь мы про скучный, но рабочий фундаментал.
Бесплатный Телеграм канал
В статье представлена система прогнозирования, использующая агентный поиск, ансамблевые методы и статистическую калибровку для достижения результатов, сравнимых с результатами опытных суперпрогнозистов.
Несмотря на успехи в области искусственного интеллекта, прогнозирование сложных событий остается сложной задачей, требующей не только обработки данных, но и экспертной оценки. В настоящем техническом отчете, ‘AIA Forecaster: Technical Report’, представлена система прогнозирования, основанная на больших языковых моделях (LLM), использующая интеллектуальный поиск информации, ансамблевые методы и статистическую калибровку. Показано, что разработанная система достигает уровня экспертов-прогнозистов, превосходя существующие LLM-базовые модели на стандартных бенчмарках, и способна дополнять информацию, получаемую из рыночного консенсуса. Возможно ли дальнейшее улучшение точности прогнозирования за счет интеграции AIA Forecaster с другими источниками информации и усовершенствования алгоритмов калибровки?
За Пределами Интуиции: Ограничения Субъективного Прогнозирования
Традиционное экспертное прогнозирование, несмотря на ценность, ограничено когнитивными искажениями и недостаточной аналитической способностью. Субъективные оценки приводят к систематическим ошибкам, особенно в условиях неопределенности. Масштабирование экспертной интуиции затруднено, что приводит к непоследовательным прогнозам в сложных сценариях.
В связи с этим, растет интерес к альтернативным методам, основанным на анализе данных и машинном обучении, позволяющим преодолеть ограничения человеческого фактора и повысить объективность прогнозов.
AIA Forecaster: Расширение Суждений с Помощью LLM
AIA Forecaster использует большие языковые модели для расширения принципов суждений в прогнозировании, объединяя их с аналитической мощностью. Подход позволяет учитывать экспертные оценки и автоматически извлекать информацию из различных источников посредством ‘Agentic Search’ и ‘Search APIs’. AIA динамически обновляет свою информационную базу, в отличие от традиционных методов.
Интеграция информации позволяет AIA достигать более высокой точности, чем у традиционных подходов. Brier Score при использовании поиска составляет 0.1002, в то время как без него – 0.3609.
Калибровка и Ансамблирование: Уточнение Прогнозов
Для повышения точности, AIA Forecaster использует статистическую калибровку, такую как Platt Scaling, для коррекции смещений модели. Кроме того, применяется метод ансамблирования – объединение прогнозов, полученных из нескольких запусков LLM, что снижает дисперсию и повышает устойчивость системы.
Для согласования прогнозов и разрешения неоднозначностей используется агент-супервизор, обеспечивающий внутреннюю согласованность. Это позволяет достичь оценки Бrier равной 0.1125, демонстрируя высокую прогностическую силу системы.
Валидация и Экспертный Уровень: Достижение Производительности
Оценка системы AIA Forecaster на платформе ‘ForecastBench’ продемонстрировала производительность, сопоставимую, а зачастую и превосходящую, результаты ‘Superforecasters’. Система успешно решает широкий спектр прогностических задач.
Прогнозы, генерируемые AIA Forecaster, демонстрируют сильную корреляцию с ‘Market Consensus’, подтверждая её способность к синтезу коллективного интеллекта и отражению общих ожиданий экспертов. Система активно избегает ‘Foreknowledge Bias’, гарантируя, что прогнозы основываются исключительно на информации, доступной на момент прогнозирования.
Будущие Направления: Расширение Автоматизированного Прогнозирования
Успех системы AIA Forecaster демонстрирует потенциал систем, основанных на LLM, для поддержки и усиления человеческого суждения в сложных задачах прогнозирования. Система продемонстрировала способность эффективно анализировать большие объемы данных и выявлять закономерности.
Дальнейшие исследования будут сосредоточены на интеграции системы с «Живыми Прогнозными Рынкам» для создания динамического контура обратной связи и дальнейшего повышения точности прогнозов. Данная технология может произвести революцию в процессе принятия решений в различных отраслях, обеспечивая более обоснованные и проактивные стратегии.
Исследование демонстрирует, что эффективность предсказательной системы, основанной на больших языковых моделях, достигается благодаря тщательному применению ансамблевых методов и статистической калибровке. Этот подход позволяет системе достигать результатов, сопоставимых с человеческими «супер-предсказателями». В этом контексте особенно примечательна мысль Блеза Паскаля: «Все великие вещи начинаются с малого». Действительно, кажущаяся сложность системы – результат последовательного применения простых, но математически обоснованных принципов. Как и в строгом доказательстве теоремы, каждый этап предсказательного процесса должен быть логически выверен и лишен двусмысленности, что в итоге и обеспечивает надежность и точность прогнозов.
Что Дальше?
Представленные результаты, хотя и демонстрируют впечатляющую сходимость с результатами человеческих «сверхпрогнозистов», не должны вызывать самодовольства. Иллюзия адекватности – опасный враг прогресса. Необходимо признать, что сама постановка задачи прогнозирования, особенно в социально-экономической сфере, таит в себе фундаментальные проблемы. Любая модель, даже основанная на сложных языковых моделях, неизбежно упрощает реальность, отбрасывая критически важные нюансы и непредсказуемые события. Вопрос не в достижении «идеального прогноза», а в минимизации систематических ошибок и понимании границ применимости используемых методов.
Дальнейшие исследования должны быть сосредоточены на выявлении и устранении предвзятостей, заложенных в обучающих данных и алгоритмах. Особое внимание следует уделить разработке методов, способных оценивать достоверность прогнозов и сигнализировать о высокой степени неопределённости. Простая калибровка статистических моделей – лишь первый шаг. Необходимо стремиться к созданию систем, способных к самокритике и адаптации к изменяющимся условиям. Иначе говоря, алгоритм должен не просто выдавать число, но и уметь объяснить, почему это число – не более чем вероятностная оценка.
Наконец, представляется важным отход от упрощённого представления о прогнозировании как о решении изолированной задачи. Реальный мир сложен и взаимосвязан. Более перспективным представляется подход, основанный на создании комплексных систем, объединяющих прогнозы, основанные на различных моделях и данных, с экспертными оценками и рыночными сигналами. В конечном итоге, элегантность решения определяется не количеством достигнутых процентов точности, а его способностью к самосовершенствованию и признанию собственной неполноты.
Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2511.07678.pdf
Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/
Смотрите также:
- Стоит ли покупать юани за рубли сейчас или подождать?
- Инвестиционный обзор и ключевые инвестиционные идеи воскресенье, 9 ноября 2025 14:53
- Стоит ли покупать евро за бразильские реалы сейчас или подождать?
- Почему акции Krispy Kreme упали сегодня
- Стоит ли покупать евро за малайзийские ринггиты сейчас или подождать?
- Две перспективных акции, будущий рост которых превосходит BigBear.ai
- Будущее ADA: прогноз цен на криптовалюту ADA
- Эта акция по искусственному интеллекту превзошла рынок за девять из последних десяти лет и готова сделать это снова в 2025 году.
- C-suite руководители Delta продают акции на сумму 17,550 долларов США
- Три долгосрочные криптовалюты для инвестирования с $1000
2025-11-12 12:06