当前大语言模型（LLM）成为市场关注焦点，本报告将从各个角度展望LLM在量化金融领域的应用。LLM的代表模型GPT-4是一个基于预训练的给定上文推测下文（单词）的神经网络。通过自回归语言模型，GPT实现了从单词推断到完整回答的功能。
　　如果仅仅是根据上文“猜”下文，GPT-4又是如何产生逻辑性的？第一个重要的原因在于超大量样本训练带来的智能涌现，通过大规模样本的输入和训练，量变引起质变导致GPT学会了部分逻辑。第二个重要的原因在于RLHF技术，以人类偏好引导GPT进行语言输出实现了有效的人机交互。
　　LLM的三大特点：“零示例推理者”；不是高级版本的搜索引擎；解决的不仅仅是“语言问题”。GPT模型通过“思考链”的模式推理，对原先无法回答的问题进行“分而治之”的解答，最终得到正确答案的概率大幅提升。GPT的能力并不来自对训练数据的直接“记忆”和“搜索”。除了传统的文本理解、文本分类、情感分析、文本对话、文本摘要等工作以外，GPT还可以进行指令编程、逻辑推理、文学创作等等功能，并且未来通过多模态有望处理更丰富的任务。
　　LLM对量化研究的启示：LLM的出现无疑会提升整体量化研究的效率。量化金融未来可能形成“黑箱”为基础，“白箱”为交互的发展模式。提出一个好问题仍是未来量化研究的重要要素。
　　LLM在量化金融中的应用展望：
　　1、可以用于提炼研报重点，将投资者从纷繁复杂的信息中解放出来；
　　2、可以帮助基本面投资者进行定量分析、策略构建、代码编程；
　　 3、通过它及时知晓市场当下的投资热点和主题，节省复盘时间；
　　4、高效的文本比对能力可以被广泛应用于各种政策研究中；
　　5、可对大量上市公司发布的投资者交流纪要进行学习和总结，凝练重要投资信息；
　　6、公司间相似性，产业链关系刻画，辅助构建产业图谱；
　　7、“思考链”模式更精准的识别投资者情绪，给出更准确的情绪标签；
　　8、基金调研文本的归纳与标签化，辅助定性评价；
　　9、ESG领域对非标准文本和高管讲话的深度理解和分类；
　　10、对人类反应的有效模拟可助力行为金融学发展。
　　风险提示：1）本文中所有大语言模型的问答均为测试案例，不构成任何投资建议。2）技术发展与应用落地不及预期。