Иллюзия Прогнозов: Как Большие Языковые Модели Обманывают Нас

от

Автор: Денис Аветисян

Новое исследование выявляет, что значительная часть кажущейся способности больших языковых моделей предсказывать будущее может быть связана с простой запоминаемостью, а не с реальным пониманием.

🐢

Ищешь ракеты? Это не к нам. У нас тут скучный, медленный, но надёжный, как швейцарские часы, фундаментальный анализ.

Бесплатный Телеграм канал
Результаты парного бутстрэп-вывода демонстрируют статистическую значимость наблюдаемых эффектов, позволяя оценить надежность полученных результатов и установить границы доверия для ключевых параметров модели.
Результаты парного бутстрэп-вывода демонстрируют статистическую значимость наблюдаемых эффектов, позволяя оценить надежность полученных результатов и установить границы доверия для ключевых параметров модели.

Предложен статистический тест на основе атак на определение принадлежности для обнаружения и количественной оценки систематической ошибки ‘предвзятости взгляда вперед’ в прогнозах больших языковых моделей.

Несмотря на впечатляющие возможности больших языковых моделей (LLM) в прогнозировании экономических показателей, остается вопрос о том, насколько эти прогнозы основаны на реальном понимании закономерностей, а не на простой запоминании данных. В статье ‘A Test of Lookahead Bias in LLM Forecasts’ предлагается статистический тест для выявления и количественной оценки «предвзятости предвидения» — склонности LLM использовать в прогнозах информацию, которая уже присутствовала в обучающей выборке. Показано, что положительная корреляция между вероятностью появления запроса в обучающих данных и точностью прогноза указывает на наличие и степень этой предвзятости. Может ли предложенный тест стать стандартным инструментом для оценки надежности и валидности прогнозов, генерируемых LLM, и обеспечить более прозрачное использование этих моделей в экономическом анализе?

Предвидение и Финансовые Рынки: Новая Граница

Прогнозирование доходности акций традиционно представляет собой чрезвычайно сложную задачу, обусловленную высокой степенью волатильности и зашумленности финансовых данных. Эффективное извлечение полезного сигнала из этого хаоса требует от моделей способности выявлять тонкие закономерности и взаимосвязи, которые невидимы при поверхностном анализе. Исторически, классические статистические методы часто оказывались неэффективными в долгосрочной перспективе, поскольку рынки постоянно эволюционируют, и прошлые тенденции не всегда являются надежными индикаторами будущего. Поэтому, создание моделей, способных адаптироваться к изменяющимся условиям и фильтровать случайный шум, является ключевой задачей для исследователей и практиков в области финансов. Успешные стратегии прогнозирования должны учитывать широкий спектр факторов, включая макроэкономические показатели, новости, настроения инвесторов и специфические характеристики компаний.

Прогнозирование доходности акций с использованием больших языковых моделей (LLM) представляет собой многообещающий подход к анализу сложных финансовых данных. Эти модели, обученные на огромных объемах текстовой информации, включая финансовые отчеты, новостные статьи и аналитические обзоры, способны выявлять тонкие взаимосвязи и закономерности, которые могут быть упущены традиционными количественными методами. В отличие от статистических моделей, опирающихся на исторические числовые данные, LLM способны обрабатывать неструктурированную информацию, интерпретировать семантику текста и учитывать контекст, что позволяет им формировать более обоснованные прогнозы. Способность LLM к пониманию языка позволяет им учитывать такие факторы, как настроения инвесторов, изменения в регулировании и геополитические события, что потенциально повышает точность прогнозов и открывает новые возможности для инвестиционных стратегий.

В основе данного подхода к прогнозированию лежит концепция условной вероятности, позволяющая оценивать вероятность будущих событий, принимая во внимание текущие условия и предшествующую информацию. По сути, модель не просто предсказывает, что произойдет, а оценивает вероятность различных исходов, учитывая всю доступную ситуацию. P(A|B) — именно так обозначается условная вероятность события A при условии, что событие B уже произошло или известно. Используя обширные массивы финансовых данных и новостных лент, система вычисляет вероятность роста или падения акций, основываясь на взаимосвязях между различными факторами и историческими тенденциями. Это позволяет не только формировать прогнозы, но и оценивать степень их надежности, предоставляя инвесторам более полную картину рисков и возможностей.

Скрытая Опасность Утечки Данных

В задачах финансового прогнозирования существенной проблемой является смягчение эффекта предвзятости, обусловленной использованием будущей информации (Lookahead Bias) при обучении моделей. Данное явление возникает, когда в процессе обучения модель получает доступ к данным, которые не будут доступны в реальном времени прогнозирования, что приводит к искусственно завышенным показателям эффективности и ненадёжным прогнозам. Обычно это происходит из-за неправильной обработки временных рядов или включения в обучающую выборку данных, относящихся к будущему периоду, относительно момента прогнозирования. Тщательная валидация и контроль за временной структурой данных являются критически важными для предотвращения Lookahead Bias и обеспечения достоверности финансовых моделей.

Утечка данных при обучении (Training Data Leakage) представляет собой распространенную проблему, возникающую при построении прогностических моделей, особенно в финансовых задачах. Она возникает, когда информация, недоступная в реальном времени прогнозирования, неявно включается в обучающую выборку. Это приводит к искусственно завышенным показателям эффективности модели на тестовых данных, создавая иллюзию высокой точности. В результате, при внедрении в реальную эксплуатацию, модель демонстрирует существенно более низкую производительность, поскольку ей недоступна «утечка» информации, присутствовавшая в обучающей выборке. Подобная утечка может проявляться в различных формах, включая использование будущих значений в качестве предикторов или включение данных, которые не будут доступны на момент прогнозирования.

Наше исследование показало, что значительная часть прогностической силы LLM Forecast обусловлена запоминанием данных обучения, а не истинным логическим выводом. Этот факт был количественно оценен с помощью разработанного нами теста, основанного на показателе “склонности к предвидению” (Lookahead Propensity, LAP). LAP измеряет способность модели предсказывать данные, которые не были доступны во время обучения, что позволяет отличить истинное прогнозирование от простого воспроизведения запомненной информации. Результаты показали, что модели демонстрируют высокую точность предсказаний на данных, которые должны быть неизвестны, указывая на значительный вклад запоминания в общую прогностическую способность.

Валидация Прогнозов: Надежность и Устойчивость

Тщательное тестирование на независимом наборе данных (out-of-sample) является критически важным для оценки реальной производительности модели LLM Forecast в практических сценариях. В отличие от оценки на обучающей выборке (in-sample), которая может демонстрировать завышенные результаты из-за переобучения, out-of-sample тестирование позволяет оценить способность модели к обобщению и прогнозированию на новых, ранее не виденных данных. Это особенно важно при использовании больших языковых моделей (LLM), склонных к запоминанию закономерностей в данных, а не к истинному прогнозированию. Оценка производительности только на in-sample данных может привести к неверной оценке надежности и эффективности LLM Forecast в реальных условиях применения.

Для оценки устойчивости и надежности метода прогнозирования использовались большие языковые модели Llama-3.3 и Llama-2. Эти модели были применены для генерации прогнозов по различным финансовым показателям, что позволило провести сравнение производительности в условиях, приближенных к реальным. Выбор данных моделей обусловлен их способностью к генерации вероятностных прогнозов и доступностью для проведения масштабных экспериментов. Использование различных моделей позволило оценить влияние архитектурных особенностей на общую надежность получаемых прогнозов и выявить потенциальные источники смещения.

Анализ показал, что приблизительно 37% от наблюдаемого эффекта LLM в прогнозировании доходности акций и 19% в прогнозировании капитальных затрат (Capex) объясняются влиянием предвзятости, связанной с использованием информации из будущего (Lookahead Propensity — LAP). Это указывает на значительную степень запоминания данных моделью, а не на её способность к реальному прогнозированию. Фактически, значительная часть кажущейся точности прогнозов обусловлена тем, что модель косвенно использует информацию, которая недоступна на момент прогнозирования, что снижает практическую ценность результатов.

Статистический анализ, основанный на одностороннем бутстрап-тесте, выявил статистически значимую разницу между распределениями коэффициента взаимодействия при оценке внутри выборки (in-sample) и вне выборки (out-of-sample). Полученное p-значение, равное 0.033, указывает на то, что наблюдаемая разница не случайна и, вероятно, обусловлена систематическим фактором. Данный результат подтверждает наличие утечки данных (data leakage) в процессе прогнозирования, что требует особого внимания к методам валидации и предотвращения влияния будущей информации на текущие прогнозы.

Исследование, представленное в статье, демонстрирует, что кажущаяся прогностическая сила больших языковых моделей не всегда является результатом истинного рассуждения. Авторы предлагают статистический тест, основанный на атаках, определяющих принадлежность к обучающей выборке, чтобы выявить и оценить предвзятость, связанную с использованием информации из будущего. Этот подход позволяет отделить истинную прогностическую способность от простой запоминаемости данных. Как заметил Фрэнсис Бэкон: «Знание — сила», однако, данная работа подчеркивает, что сила эта проявляется лишь тогда, когда знание основано на реальном понимании, а не на простом воспроизведении информации. Иными словами, выявление и устранение предвзятости — ключевой шаг к созданию действительно интеллектуальных систем.

Что впереди?

Представленная работа, выявляя склонность больших языковых моделей к предсказуемому “запоминанию” будущего, лишь подчеркивает фундаментальную истину: любая система, даже кажущаяся разумной, стареет. Каждый обнаруженный “баг” — это не ошибка, а момент истины на временной кривой, свидетельствующий о неизбежном распаде первоначальной чистоты. Успешное применение атак на определение принадлежности к обучающей выборке для выявления предвзятости — это лишь инструмент, позволяющий замедлить, но не остановить этот процесс.

Очевидным направлением дальнейших исследований является разработка метрик, учитывающих не только точность прогноза, но и “возраст” модели — степень её подверженности “техническому долгу”, закладкам прошлого, которые оплачиваются настоящим. Необходимо исследовать, как различные архитектуры и методы обучения влияют на скорость старения и подверженность предвзятости. Достаточно ли будет просто “переобучать” модели, или требуется принципиально новый подход к созданию систем, способных к истинному рассуждению, а не просто к статистической экстраполяции?

И, возможно, самое важное — признать, что задача создания “идеального предсказателя” — это иллюзия. Время — не метрика, а среда, в которой существуют системы, и в этой среде неизбежны отклонения, ошибки, и, в конечном счете, старение. Вместо того, чтобы стремиться к недостижимому совершенству, следует сосредоточиться на создании систем, способных достойно стареть, адаптироваться к изменяющимся условиям и сохранять свою полезность даже во время упадка.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2512.23847.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2026-01-02 13:07