主要观点总结
文章介绍了生成式大语言模型（GLLMs）在会计研究中的应用，包括其原理、优点和挑战。文章指出GLLMs在处理文本数据方面的强大能力，以及在使用中需要注意的训练数据偏见、来源问题、近期事件遗漏、可重复性挑战、数据隐私和版权风险等关键问题。
关键观点总结
关键观点1: 生成式大语言模型（GLLMs）在会计研究中的应用及其原理
GLLMs是一类能够处理和生成自然语言的机器学习模型，用于解决文本分类、翻译、摘要生成等问题。其关键创新在于生成能力，能够根据前面的词元预测下一个词元。在会计研究中，GLLMs可以帮助研究人员更轻松地分析文本数据，研究新颖的论题。
关键观点2: GLLMs的优点和挑战
GLLMs具备极高的可扩展性、快速的推理速度和低成本的优势。然而，它们也存在局限性，并带来新的挑战，如训练数据偏见、来源问题、近期事件遗漏、可重复性挑战、数据隐私和版权风险等。研究人员需要谨慎对待这些问题，并在使用GLLMs时关注这些关键问题。
关键观点3: GLLMs与其他文本分析方法的比较
与其他文本分析方法相比，GLLMs具有无需额外训练的灵活性和处理长文本的能力。然而，它们在成本、速度和数据隐私问题上存在一定的劣势。另外，在解决复杂的文本分析任务时，GLLMs与其他方法结合使用可以获得更好的效果。
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