ChatGPT引爆的AI热潮也“烧”到了金融圈。当地时间3月30日，彭博社最新发布的报告显示，其构建了目前最大的特定领域数据集，开发了专门为金融领域打造的、拥有500亿参数的大型语言模型（LLM)——BloombergGPT。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。

BloombergGPT有何“用武之地”？

彭博社是全球最大的财经资讯公司，其在成立的四十年时间里，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的生成型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其可能需要特定的语言模型。

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。

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。在新闻业务领域，BloombergGPT训练是以众多新闻为基础的，因此它未来将协助记者日常工作。例如，记者需要为每个部分编写简短的标题，专门为此任务设计的模型维护成本太高，但BloombergGPT在这个方面表现优异；可以利用BloombergGPT更好地查询金融相关的知识，如，BloombergGPT能够很好地辨别公司的CEO。

在情感分析领域，彭博报告指出，通用NLP模型处理金融领域任务时会面临不少挑战，包括无法理解财经新闻背后的市场“情绪”。例如，“某公司将裁员1万人”在一般意义上表达了负面情绪，但从金融市场情绪来看，它有时可能被认为是积极的，因为这一做法可能提振投资者信心，使公司的股价上涨。

从测试来看，BloombergGPT在五项任务中有四项（ConvFinQA，FiQA SA，FPB和Headline）表现最佳，NER（Named Entity Recognition）排名第二。

测试一：ConvFinQA数据集是一个针对金融领域的问答数据集，包括从新闻文章中提取出的问题和答案，旨在测试模型对金融领域相关问题的理解和推理能力。

测试二：FiQA SA数据集包含情感分析任务，测试英语金融新闻和社交媒体标题中的情感走向。

测试三：FPB金融短语库数据集包括来自金融新闻的句子情绪分类任务。

测试四：Headline数据集包括关于黄金商品领域的英文新闻标题，判断新闻标题是否包含特定信息，例如价格上涨或价格下跌等。

测试五：NER数据集包含命名实体识别任务，对从提交给美国证券交易委员会（SEC）的金融协议中收集的金融数据进行信用风险评估。

对于ConvFinQA来说，这个差距尤为显著，因为它需要使用对话式输入来对表格进行推理并生成答案，具有一定挑战性。

BloombergGPT有何优势？

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型LLM具有巨大价值。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。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。”

彭博推出BloombergGPT，ChatGPT怎么看？有媒体询问ChatGPT，其答复为“BloombergGPT是一项很有意义的技术进步：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，并且在金融领域的基准测试中表现出色。这将有助于金融从业者更好地理解和应用自然语言处理技术，促进金融科技的发展。同时，BloombergGPT还可以为其他领域的语言模型的发展提供参考和借鉴。总的来说，BloombergGPT是一个有益的技术创新。”

来源：新金融评论

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