ChatGPT引爆的AI热潮也“烧到了”金融圈，彭博社重磅发布为金融界打造的大型语言模型（LLM）——BloombergGPT。
3月30日，根据彭博社最新发布的报告显示，其构建迄今为止最大的特定领域数据集，并训练了专门用于金融领域的LLM，开发了拥有500亿参数的语言模型——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。该模型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。
一般来说，在NLP领域，参数数量和复杂程度之间具有正相关性，GPT-3.5模型的参数量为2000亿，GPT-3的参数量为1750亿。
俄罗斯央行反对在该国提供加密货币相关金融服务:12月7日消息，俄罗斯央行表示，反对在该国提供与加密货币相关的金融服务，并认为这类产品风险很高，不利于俄罗斯投资者的利益。根据最近发布的一份声明，该国金融企业提出了允许加密货币在俄罗斯联邦投资的建议。
在回应这些建议时，俄罗斯央行表示：“我行认为，金融机构提供的与加密资产和此类资产衍生品操作相关的服务不符合金融市场投资者的利益，风险很大。”因此拒绝了金融部门成员有关授权提供加密相关服务的建议。（Bitcoin.com）[2021/12/7 12:57:24]
关于BloombergGPT
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：
上交所：以区块链为代表的新兴技术赋能绿色金融迅猛发展:在7月16日举行的中国社会责任投资高峰论坛上，上海证券交易所副总经理董国群就过去三年新能源和节能环保企业IPO融资情况进行了介绍，他指出随着工具与手段持续创新，以区块链为代表的新兴技术广泛应用，赋能绿色金融迅猛发展，也让绿色绩效评价体系进一步完善，过去三年新能源和节能环保企业IPO融资额374亿。[2021/7/16 0:57:43]
彭博社主要是一家金融数据公司，数据分析师在公司成立的四十年的时间里收集了大量的金融文件，拥有广泛的金融数据档案，涵盖了一系列的主题。
我们将这些数据添加到公共数据集中，以创建一个拥有超过7000亿个标签的大型训练语料库。
使用这个训练语料库的一部分，我们训练了一个具有彭博风格的，达500亿参数的模型，该模型是根据Hoffmann和Le Scao等人的指导方针设计，基于通用和金融业务的场景进行混合模型训练。
动态 | ChainUP推出区块链金融衍生品独立品牌EXUP:2月11日官方消息，全球领先的区块链技术服务商ChainUP正式推出区块链金融衍生品独立品牌“EXUP”，打造全新的数字资产金融衍生品技术平台。
EXUP核心团队在金融科技领域深耕多年，独立自主研发高稳定、高可靠的衍生品交易系统，提供永续合约、交割合约、ETF、期权、衍生品流动性管理等技术解决方案，并提供衍生品SaaS产品服务。
ChainUP实行集团化和全球化运行战略，同时拥有多家子公司及独立品牌，其中包含了专注于钱包技术解决方案的企业HiCoin，为交易所提供流动性支持的流动性提供商BitWind，以及数字资产金融衍生品技术平台EXUP。[2020/2/11]
结果表明，我们的混合训练方法使我们的模型在金融任务上的表现大大超过了现有的模型，而在通用场景上的表现则与之相当甚至优于现有模型。
动态 | 南非储备银行因分布式账本技术获金融科技奖:据btcmanager消息，本周四，新加坡举行的“2018年中央银行金融科技监管技术全球奖”晚宴上，南非储备银行(SARB)因其基于分布式账本的项目Khokha获得了“最佳分布式账本倡议”奖。[2018/9/8]
1.BloombergGPT优势：特定领域模型仍有其不可替代性且彭博数据来源可靠
在论文中，彭博社指出，现阶段，通用的自然语言处理模型可以涵盖许多领域，但针对特定领域模型仍有其不可替代性，因彭博社的大多数应用均为金融领域，着手构建了一个针对金融领域的模型尤其优势，同时可以在通用LLM基准测试上保持竞争力：
除了构建金融领域的LLM外，本文的经验也为其他研究领域的专用模型提供了参考。我们的方法是在特定领域和一般数据源上训练LLM，以开发在特定领域和通用基准上表现优异的模型。
南非央行正建立自我监管机构，用于监管加密货币和控制该国金融技术发展:据外媒报道，南非储备银行(SARB)正在建立一个自我监管机构，以控制该国的加密货币和金融技术发展。SARB目前并不监督或监管加密货币，但为了确保投资者保护和防止风险，该央行选择设立一个调查单位，以监督该行业的发展。[2018/4/7]
此外，我们的训练数据不同于传统的网络爬取数据，网络上的数据总有重复和错误，但我们的数据来源可靠。
2.BloombergGPT的训练数据集：
BloombergGPT的训练数据库名为FINPILE，由一系列英文金融信息组成，包括新闻、文件、新闻稿、网络爬取的金融文件以及提取到的社交媒体消息。
为了提高数据质量，FINPILE数据集也使用了公共数据集，例如The Pile、C4和Wikipedia。FINPILE的训练数据集中大约一半是特定领域的文本，一半是通用文本。为了提高数据质量，每个数据集都进行了去重处理。
对金融领域的理解更准
报告指出，在金融领域中的自然语言处理在通用模型中也很常见，但是，针对金融领域，这些任务执行时将面临挑战：
以情感分析为例，一个题为“某公司将裁员1万人”，在一般意义上表达了负面情感，但在金融情感方面，它有时可能被认为是积极的，因为它可能导致公司的股价或投资者信心增加。
报告指出，从测试来看，BloombergGPT在五项任务中的四项（ConvFinQA，FiQA SA，FPB和Headline）表现最佳，在NER（Named Entity Recognition）中排名第二。因此，BloombergGPT有其优势性。
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，第二个情感分析任务，测试英语金融新闻和社交媒体标题中的情感走向。
测试三：标题，数据集包括关于黄金商品领域的英文新闻标题，标注了不同的子集。任务是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。
测试四：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。
测试五：NER，命名实体识别任务，针对从提交给SEC的金融协议中收集金融数据，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。
ChatGPT为彭博点赞
华尔街见闻就这个问题专门询问了ChatGPT，ChatGPT认为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。
华尔街见闻
媒体专栏
阅读更多
金色财经 善欧巴
金色早8点
白话区块链
欧科云链
Odaily星球日报
Arcane Labs
MarsBit
深潮TechFlow
BTCStudy
链得得
郑重声明： 本文版权归原作者所有， 转载文章仅为传播更多信息之目的， 如作者信息标记有误， 请第一时间联系我们修改或删除， 多谢。