Hallo zusammen,
Ich weiß, dass LLMs keine typischen Prädiktoren sind, aber ich bin neugierig auf ihre Prognosefähigkeit. Da ich beispielsweise nicht auf den Status des gestrigen ChatGPT zugreifen kann, um ihn mit den heutigen Werten zu vergleichen, habe ich ein Tool entwickelt, um LLM-Prognosen anhand tatsächlicher Aktienkurse zu verfolgen.
Jeder Datensatz speichert die Eingabeaufforderung, die Modellvorhersage, den tatsächlichen Wert und optionalen Kontext wie verwandte Nachrichten. Beispielschema:
Klasse ForecastCheckpoint: Datum: str vorhergesagter_Wert: str Eingabeaufforderung: str tatsächlicher_Wert: str = ""
Zustand: str = "Demnächst"
Benutzer können auswählen, was sie verfolgen möchten, und sobald echte Daten verfügbar sind, aktualisiert das System die Ergebnisse automatisch. Der Datensatz wird über die API für die LLM-Auswertung usw. geöffnet.
MVP ist live: https://glassballai.com
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Von aufgeblobt