財(cái)聯(lián)社3月31日訊（編輯 牛占林）當(dāng)?shù)貢r(shí)間周四稍晚，彭博社發(fā)布了專門為金融領(lǐng)域打造的大型語言模型(LLM)——BloombergGPT，引發(fā)投資者關(guān)注，這將對(duì)金融市場(chǎng)產(chǎn)生何種影響？

彭博社是全球最大的財(cái)經(jīng)資訊公司，在公司成立的40年的時(shí)間里，收集了海量的金融市場(chǎng)數(shù)據(jù)，擁有廣泛的金融數(shù)據(jù)檔案，涵蓋一系列的主題。使用該公司數(shù)據(jù)終端的客戶遍布全球，包括交易員、投行、美聯(lián)儲(chǔ)、美國其他官方機(jī)構(gòu)以及全球各大央行等。

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基于LLM的生成式人工智能(AI)已經(jīng)在許多領(lǐng)域展示了令人興奮的新應(yīng)用場(chǎng)景，但是，金融領(lǐng)域的復(fù)雜性和獨(dú)特的術(shù)語意味著可能需要特定的語言模型，擁有巨大優(yōu)勢(shì)的彭博自然不甘落后，于是開發(fā)了擁有500億參數(shù)的語言模型BloombergGPT。

據(jù)彭博社發(fā)布的報(bào)告顯示，BloombergGPT已經(jīng)接受了廣泛的金融數(shù)據(jù)的訓(xùn)練，以支持金融行業(yè)內(nèi)各種各樣的自然語言處理(NLP)任務(wù)。它是專門為金融領(lǐng)域開發(fā)的一種語言模型，可以更好地處理金融領(lǐng)域的數(shù)據(jù)和任務(wù)。

報(bào)告指出，研究人員利用彭博社現(xiàn)有的數(shù)據(jù)，對(duì)資源進(jìn)行創(chuàng)建、收集和整理，通過構(gòu)建迄今為止最大的特定領(lǐng)域數(shù)據(jù)集來完成BloomberGPT，并基于通用和金融業(yè)務(wù)的場(chǎng)景進(jìn)行混合模型訓(xùn)練。

作用與優(yōu)勢(shì)

彭博聲稱，BloombergGPT將協(xié)助彭博改進(jìn)現(xiàn)有的金融NLP任務(wù)，如情感分析、命名實(shí)體識(shí)別、新聞分類和問答等。

此外，BloombergGPT將為整合彭博終端上的大量數(shù)據(jù)提供新機(jī)會(huì)，以更好地幫助公司的客戶，同時(shí)將AI的全部潛力帶入金融領(lǐng)域。

報(bào)告顯示，該模型依托彭博社的大量金融數(shù)據(jù)源，構(gòu)建了一個(gè)3630億個(gè)標(biāo)簽的數(shù)據(jù)集，支持金融行業(yè)內(nèi)的各類任務(wù)。

與此同時(shí)，該數(shù)據(jù)集還與一個(gè)3450億標(biāo)簽的公共數(shù)據(jù)集結(jié)合，創(chuàng)建了一個(gè)包含超過7000億標(biāo)簽的大型訓(xùn)練語料庫。

這使得該模型不僅在金融任務(wù)上的表現(xiàn)遠(yuǎn)超過現(xiàn)有模型，且在通用場(chǎng)景上的表現(xiàn)與現(xiàn)有模型也能一較高下。

彭博首席技術(shù)官Shawn Edwards表示：“我們認(rèn)為具有金融領(lǐng)域特點(diǎn)的大型生成性LLM具有巨大價(jià)值，原因有很多——少量樣本學(xué)習(xí)、文本生成、對(duì)話系統(tǒng)等。我們很高興能開發(fā)出第一個(gè)專注于金融領(lǐng)域的LLM。BloombergGPT將使我們能夠解決許多新類型的應(yīng)用，同時(shí)它的性能優(yōu)于為每個(gè)應(yīng)用定制的模型，且上市時(shí)間更快?！?/p>

彭博機(jī)器學(xué)習(xí)產(chǎn)品和研究團(tuán)隊(duì)負(fù)責(zé)人Gideon Mann解釋說：“機(jī)器學(xué)習(xí)和NLP模型的質(zhì)量取決于你輸入的數(shù)據(jù)。得益于彭博40年間積累的金融文件，我們得以精心打造一個(gè)大型、干凈、特定領(lǐng)域的數(shù)據(jù)集來訓(xùn)練一個(gè)最適合金融用途的LLM。我們很高興能夠利用BloombergGPT改進(jìn)現(xiàn)有的NLP工作流程，同時(shí)也思考新的方法將這個(gè)模型投入使用，為我們的客戶帶來驚喜?！?/p>

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