Estimating Decision Rules from Large Language Model Agents: An Application to Bank Balance-Sheet Management
यह शोध पत्र यह प्रदर्शित करता है कि एक बैंक बैलेंस-शीट प्रबंधन सिमुलेशन में लार्ज लैंग्वेज मॉडल एजेंटों द्वारा लिए गए निर्णयों को सरल समीकरणों द्वारा प्रभावी ढंग से अनुमानित किया जा सकता है, जो विभिन्न परिदृश्यों में इक्विटी पर रिटर्न और तरलता गतिशीलता जैसे प्रमुख वित्तीय मेट्रिक्स को सटीक रूप से पुनरुत्पादित करते हैं, हालांकि अध्ययन यह स्पष्ट करता है कि ये निष्कर्ष पद्धति के सन्निकटन (approximation) को मान्य करते हैं न कि वास्तविक दुनिया के मानवीय व्यवहार के मॉडलों के प्रतिनिधित्व की पुष्टि करते हैं।