3月30日，彭博社发布了专门为金融领域打造的大型语言模型(LLM)——BloombergGPT，引发投资者关注，这将对金融市场产生何种影响？
彭博社是全球最大的财经资讯公司，在公司成立的40年的时间里，收集了海量的金融市场数据，拥有广泛的金融数据档案，涵盖一系列的主题。使用该公司数据终端的客户遍布全球，包括交易员、投行、美联储、美国其他官方机构以及全球各大央行等。
基于LLM的生成式人工智能(AI)已经在许多领域展示了令人兴奋的新应用场景，但是，金融领域的复杂性和独特的术语意味着可能需要特定的语言模型，拥有巨大优势的彭博自然不甘落后，于是开发了拥有500亿参数的语言模型BloombergGPT。
据彭博社发布的报告显示，BloombergGPT已经接受了广泛的金融数据的训练，以支持金融行业内各种各样的自然语言处理(NLP)任务。它是专门为金融领域开发的一种语言模型，可以更好地处理金融领域的数据和任务。
报告指出，研究人员利用彭博社现有的数据，对资源进行创建、收集和整理，通过构建迄今为止最大的特定领域数据集来完成BloomberGPT，并基于通用和金融业务的场景进行混合模型训练。
作用与优势
彭博声称，BloombergGPT将协助彭博改进现有的金融NLP任务，如情感分析、命名实体识别、新闻分类和问答等。
此外，BloombergGPT将为整合彭博终端上的大量数据提供新机会，以更好地帮助公司的客户，同时将AI的全部潜力带入金融领域。
报告显示，该模型依托彭博社的大量金融数据源，构建了一个3630亿个标签的数据集，支持金融行业内的各类任务。
与此同时，该数据集还与一个3450亿标签的公共数据集结合，创建了一个包含超过7000亿标签的大型训练语料库。
这使得该模型不仅在金融任务上的表现远超过现有模型，且在通用场景上的表现与现有模型也能一较高下。
彭博首席技术官Shawn Edwards表示：“我们认为具有金融领域特点的大型生成性LLM具有巨大价值，原因有很多——少量样本学习、文本生成、对话系统等。我们很高兴能开发出第一个专注于金融领域的LLM。BloombergGPT将使我们能够解决许多新类型的应用，同时它的性能优于为每个应用定制的模型，且上市时间更快。”
彭博机器学习产品和研究团队负责人Gideon Mann解释说：“机器学习和NLP模型的质量取决于你输入的数据。得益于彭博40年间积累的金融文件，我们得以精心打造一个大型、干净、特定领域的数据集来训练一个最适合金融用途的LLM。我们很高兴能够利用BloombergGPT改进现有的NLP工作流程，同时也思考新的方法将这个模型投入使用，为我们的客户带来惊喜。”
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