融合大型语言模型预测初创企业成功
原文中文，约200字，阅读约需1分钟。发表于：。本研究解决了投资者在初创企业投资中面临的成功预测问题。我们提出了一种独特的融合大型语言模型，通过分析初创企业在风投资本平台上的自我描述，来提高成功预测的准确性。研究表明，文本描述在成功预测中起到了显著作用，为投资者提供了一种支持决策的工具。
该研究提供了一个评估语言模型在商业决策中的财务影响的框架，重点关注投资和收益方面的利益。研究发现，更昂贵的模型的更高准确性在一定条件下可以通过更显著的收益来证明更大的投资，但不一定有更大的回报率。此外，文章还讨论了操作变量的变化如何影响使用语言模型的经济效益，为企业提供了实用的洞见，发现预测收益和损失以及不同的成功和失败概率是影响模型敏感性最大的变量。
