GPT:金融圈注意了 BloombergGPT來了_MGPT

ChatGPT引爆的AI熱潮也“燒到了”金融圈，彭博社重磅發布為金融界打造的大型語言模型（LLM）——BloombergGPT。

3月30日，根據彭博社最新發布的報告顯示，其構建迄今為止最大的特定領域數據集，并訓練了專門用于金融領域的LLM，開發了擁有500億參數的語言模型——BloombergGPT。

報告顯示，該模型依托彭博社的大量金融數據源，構建了一個3630億個標簽的數據集，支持金融行業內的各類任務。該模型在金融任務上的表現遠超過現有模型，且在通用場景上的表現與現有模型也能一較高下。

一般來說，在NLP領域，參數數量和復雜程度之間具有正相關性，GPT-3.5模型的參數量為2000億，GPT-3的參數量為1750億。

金融科技公司Revolut已在新加坡推出加密貨幣交易服務:8月4日消息，金融科技公司Revolut已在新加坡推出加密貨幣交易服務，允許用戶在其應用上購買、持有和出售80多種加密貨幣。Revolut表示，該服務將向免費用戶收取2.5%的交易費用，向付費用戶收取1.5%的交易費用，此外，Revolut還希望為其新加坡用戶推出加密貨幣教育課程。（Tech in Asia）[2022/8/4 12:01:37]

關于BloombergGPT

報告指出，研究人員利用彭博社現有的數據，對資源進行創建、收集和整理，通過構建迄今為止最大的特定領域數據集來完成BloomberGPT，并基于通用和金融業務的場景進行混合模型訓練：

彭博社主要是一家金融數據公司，數據分析師在公司成立的四十年的時間里收集了大量的金融文件，擁有廣泛的金融數據檔案，涵蓋了一系列的主題。

金融時報：英國女王表示對區塊鏈感興趣:11月24日消息，英國女王伊麗莎白二世表示，對區塊鏈產生興趣。英國區塊鏈協會（BBA）向英國女王發送了《英國區塊鏈協會雜志》第六卷期刊，從而受到女王來信稱，對該期刊感興趣，因為該期刊是第一本可印刷出版也可在線獲取的開放式區塊鏈研究期刊。（金融時報）[2020/11/25 22:02:59]

我們將這些數據添加到公共數據集中，以創建一個擁有超過7000億個標簽的大型訓練語料庫。

使用這個訓練語料庫的一部分，我們訓練了一個具有彭博風格的，達500億參數的模型，該模型是根據Hoffmann和Le Scao等人的指導方針設計，基于通用和金融業務的場景進行混合模型訓練。

結果表明，我們的混合訓練方法使我們的模型在金融任務上的表現大大超過了現有的模型，而在通用場景上的表現則與之相當甚至優于現有模型。

公告 | 中裝建設：正在建設區塊鏈金融技術平臺，以解決行業內中小企業的融資難等難題:中裝建設(002822.SZ)董事會秘書于桂添在演講時表示，中裝建設的控股子公司裝連科技正在建設的區塊鏈金融技術平臺，是一個建筑裝飾產業聯盟鏈。該聯盟鏈將結合大數據、人工智能和物聯網等技術，將傳統產業經營和物流等供應鏈業務數據化，搭建核心企業、供應商、稅務機關和金融機構等聯盟成員間的分布式賬本，重構實體產業間的信任格局，解決行業內中小企業的融資難、融資貴等難題。（證券時報）[2019/12/23]

1.BloombergGPT優勢：特定領域模型仍有其不可替代性且彭博數據來源可靠

在論文中，彭博社指出，現階段，通用的自然語言處理模型可以涵蓋許多領域，但針對特定領域模型仍有其不可替代性，因彭博社的大多數應用均為金融領域，著手構建了一個針對金融領域的模型尤其優勢，同時可以在通用LLM基準測試上保持競爭力：

聲音 | Kraken業務發展總監：受傳統金融結構性風險等因素影響，比特幣將繼續上漲:加密貨幣交易所Kraken業務發展總監Dan Held近日發推總結了比特幣投資者應該持有而不是出售比特幣資產的幾個原因。他認為全球央行比以往任何時候印的鈔票都要多，而全球債務占GDP的比例達到有記錄以來的最高水平(和平時期)，當前金融體系結構性風險尚未化解。這意味著比特幣價格已經完全做好了繼續增長的準備。[2019/10/31]

除了構建金融領域的LLM外，本文的經驗也為其他研究領域的專用模型提供了參考。我們的方法是在特定領域和一般數據源上訓練LLM，以開發在特定領域和通用基準上表現優異的模型。

此外，我們的訓練數據不同于傳統的網絡爬取數據，網絡上的數據總有重復和錯誤，但我們的數據來源可靠。

聲音 | 人權基金會Gladstein：比特幣可以成為一種有價值的金融工具:據news.bitcoin消息，人權基金會(Human Rights Foundation)首席戰略官格拉德斯坦(Gladstein)在《時代》(Time)雜志上發表了一篇題為《為什么比特幣事關自由》(Why Bitcoin Matters for Freedom)的文章。格拉斯坦寫道:“在加密貨幣和區塊鏈行業，投機、欺詐和貪婪掩蓋了中本聰發明的真正解放潛力。”“對于生活在威權政府統治下的人來說，比特幣可以成為一種有價值的金融工具，作為一種抵制審查的交換媒介。[2018/12/31]

2.BloombergGPT的訓練數據集：

BloombergGPT的訓練數據庫名為FINPILE，由一系列英文金融信息組成，包括新聞、文件、新聞稿、網絡爬取的金融文件以及提取到的社交媒體消息。

為了提高數據質量，FINPILE數據集也使用了公共數據集，例如The Pile、C4和Wikipedia。FINPILE的訓練數據集中大約一半是特定領域的文本，一半是通用文本。為了提高數據質量，每個數據集都進行了去重處理。

對金融領域的理解更準

報告指出，在金融領域中的自然語言處理在通用模型中也很常見，但是，針對金融領域，這些任務執行時將面臨挑戰：

以情感分析為例，一個題為“某公司將裁員1萬人”，在一般意義上表達了負面情感，但在金融情感方面，它有時可能被認為是積極的，因為它可能導致公司的股價或投資者信心增加。

報告指出，從測試來看，BloombergGPT在五項任務中的四項（ConvFinQA，FiQA SA，FPB和Headline）表現最佳，在NER（Named Entity Recognition）中排名第二。因此，BloombergGPT有其優勢性。

測試一：ConvFinQA數據集是一個針對金融領域的問答數據集，包括從新聞文章中提取出的問題和答案，旨在測試模型對金融領域相關問題的理解和推理能力。

測試二：FiQA SA，第二個情感分析任務，測試英語金融新聞和社交媒體標題中的情感走向。

測試三：標題，數據集包括關于黃金商品領域的英文新聞標題，標注了不同的子集。任務是判斷新聞標題是否包含特定信息，例如價格上漲或價格下跌等。

測試四：FPB，金融短語庫數據集包括來自金融新聞的句子情緒分類任務。

測試五：NER，命名實體識別任務，針對從提交給SEC的金融協議中收集金融數據，進行信用風險評估。

對于ConvFinQA來說，這個差距尤為顯著，因為它需要使用對話式輸入來對表格進行推理并生成答案，具有一定挑戰性。

ChatGPT為彭博點贊

華爾街見聞就這個問題專門詢問了ChatGPT，ChatGPT認為BloombergGPT是一項很有意義的技術進步：

它是專門為金融領域開發的一種語言模型，可以更好地處理金融領域的數據和任務，并且在金融領域的基準測試中表現出色。

這將有助于金融從業者更好地理解和應用自然語言處理技術，促進金融科技的發展。同時，BloombergGPT還可以為其他領域的語言模型的發展提供參考和借鑒。總的來說，BloombergGPT是一個有益的技術創新。

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