Příspěvek uživatele Česká národní banka

Zobrazit stránku organizace Česká národní banka

51 020 sledujících uživatelů

✨ Může umělá inteligence pomoci s prognózováním inflace? 📊 ČNB testuje možnosti! ⬇️ Autoři blogu Tomáš Adam, Aleš Michl a Josef Švéda zkoumají: 🔹 Využití velkých jazykových modelů (LLM) pro střednědobou predikci inflace. 🔹 Kategorizaci rozsáhlých dat získaných z internetu pomocí metody embeddings, která může zpřesnit odhad současné inflace (nowcast). „Každému modelu jsme pro každé čtvrtletí od 1Q2019 do 3Q2024 zadali následující otázku,“ píší autoři: 'Předpokládej, že jsi v čase 𝝉 a nejsou ti poskytnuty žádné další pozdější informace. Uveď, prosím, svou vlastní nejlepší prognózu meziroční sezónně neočištěné inflace CPI v ČR na příští rok. Uveď, prosím, číselné hodnoty pro tyto prognózy. K formulaci těchto prognóz nepoužívej žádné informace, které jsi neměl k dispozici ke dni 𝝉.' ℹ️ Proměnná 𝝉 představuje jednotlivá čtvrtletí v období od 1Q2019 do 3Q2024. Čtěte na webu ČNB 🔗 Odkaz v komentářích ⤵️

  • graphical user interface

Článek zmiňuje, že byly predikce uskutečněny 12M dopředu, ale ChatGPT o1 byl, pokud vím, publikován na podzim minulého roku a cutoff date má podzim 2023. Jak tomu mám rozumět? (Přiznávám, že jsem jej četl jen v rychlosti cestou vlakem.)

🔎 Na celém období dosáhl nejvyšší přesnosti model OpenAI o1 (RMSE = 5,28). Předčil model ČNB (RMSE = 5,48). Zatímco OpenAI o1 se ukázal jako lepší při prognózování inflace během jejího růstu, hlavní model ČNB vykazoval vyšší přesnost v období návratu inflace zpět k 2% cíli ČNB. V období stabilní inflace byl nejpřesnější model Grok 2.

  • Tento obrázek nemá žádný alternativní popisek
Lukas Kovarik

Co-Founder at Bohemian Research

1 měs.

Opravdu se v ČNB nenašel nikdo, komu by tahle "metodologie" přišla bizarní?

Petr Sůkal

IT Managed Service Provider Business Owner

1 měs.

Vzkazuje o3-mini: Metoda má svá rizika. Jazykové modely jsou totiž trénovány na datech, která mohou obsahovat informace i po čase 𝝉. I když explicitně požádáte, aby model používal jen data do 𝝉, nelze stoprocentně zabránit tzv. „data leakage“ – přístupu k pozdějším informacím. Výsledkem může být, že model při své odpovědi podvádí, protože využívá data, která nebyla k dispozici v reálném čase, což zkresluje hodnocení jeho predikční schopnosti. Aby test odpovídal reálným podmínkám, je nutné zajistit, že model nemá přístup k informacím po čase 𝝉, například technickým omezením nebo jasně definovanými pravidly. Bez těchto opatření nemusí být výsledky testu spolehlivé.

Zobrazit více komentářů

Chcete-li zobrazit nebo přidat komentář, přihlaste se