Studija: Više LLM rezonovanja nije pouzdano poboljšalo prinose u simuliranom trgovanju
Autori preprinta testirali su modele iz DeepSeek, GPT i Gemini porodica i navode da dodatni reasoning nije doneo pouzdano bolje neto prinose portfolija.
Kontrolisani test više modelskih porodica
Studija obuhvata reprezentativne modele iz DeepSeek, GPT i Gemini porodica i menja količinu reasoning-a dok ostali uslovi, uključujući dostupne informacije, promptove, format izlaza i konstrukciju portfolija, ostaju isti.
Eksperiment uključuje više od 800.000 predikcija imovine i ponovljene generacije modela.
Više razmišljanja nije značilo veći prinos
Prema rezultatima autora, dodatno rezonovanje nije donelo pouzdano poboljšanje neto prinosa portfolija ni u jednoj od tri posmatrane porodice modela.
Kod DeepSeek modela, gde je posmatran čitav raspon od bez rezonovanja do maksimalnog reasoning-a, performanse su bile nelinearne i nisu rasle jednostavno sa većim naporom modela.
Izvori
Prikazani su izvorni linkovi korišćeni za proveru objavljenih činjenica.