• यह अध्ययन OpenAI के ChatGPT-3.5 और ChatGPT-4 की पूर्वानुमान क्षमता की जांच दो अलग-अलग prompt strategies—direct prediction और future narrative—का उपयोग करके करता है.
• विश्लेषण 2021 सितंबर के model training data cutoff के बाद, 2022 में हुई घटनाओं पर केंद्रित है, ताकि भविष्य की घटनाओं का अनुमान लगाने की क्षमता का मूल्यांकन किया जा सके.
• अध्ययन के परिणाम दिखाते हैं कि future narrative prompts, खासकर प्रमुख Academy Awards विजेताओं और आर्थिक रुझानों का अनुमान लगाने में, ChatGPT-4 की prediction accuracy को काफी बढ़ाते हैं.
• ChatGPT के narrative prompts, hallucinatory narratives बनाने की उसकी क्षमता का उपयोग करते हुए, direct prediction की तुलना में अधिक प्रभावी data synthesis और extrapolation संभव बनाते हैं.
• यह अध्ययन large language models (LLM) की forecasting क्षमता के एक नए पहलू को उजागर करता है और analytical context में संभावित applications का सुझाव देता है.
• शोध टीम ने 2 research assistants नियुक्त किए और प्रत्येक prompt पर 50 बार ChatGPT से प्रश्न पूछकर response distribution तैयार की, जिससे प्रति prompt कुल 100 runs किए गए.
• परिणामों को प्रत्येक prompt के उत्तरों के पूरे distribution को समझाने वाले box plots के रूप में प्रस्तुत किया गया है, जो model के performance और limitations पर insight प्रदान करते हैं.
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