BloombergGPT是什么？
根據(jù)彭博社最新發(fā)布的報(bào)告顯示，其構(gòu)建迄今為止最大的特定領(lǐng)域數(shù)據(jù)集，并訓(xùn)練了專門用于金融領(lǐng)域的LLM，開發(fā)了擁有500億參數(shù)的語言模型——BloombergGPT。
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)。該模型在金融任務(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。
一般來說，在NLP領(lǐng)域，參數(shù)數(shù)量和復(fù)雜程度之間具有正相關(guān)性，GPT-3.5模型的參數(shù)量為2000億，GPT-3的參數(shù)量為1750億。
這篇論文介紹了一種針對(duì)金融領(lǐng)域的大型語言模型BloombergGPT，并且探討了其在金融業(yè)務(wù)應(yīng)用中的潛在用途。BloombergGPT基于GPT-2和BERT模型，使用大量金融文本數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練。
BloombergGPT適合場(chǎng)景
作者認(rèn)為，BloombergGPT可以應(yīng)用于以下場(chǎng)景：
- 金融預(yù)測(cè)：BloombergGPT可以用于預(yù)測(cè)金融市場(chǎng)的趨勢(shì)，例如股票價(jià)格、匯率等。
- 金融風(fēng)險(xiǎn)控制：BloombergGPT可以用于分析潛在的金融風(fēng)險(xiǎn)，并提供實(shí)時(shí)的警告和建議。
- 自然語言處理：BloombergGPT可以使用金融數(shù)據(jù)進(jìn)行增強(qiáng)，從而提高自然語言處理的效果和準(zhǔn)確率。
為了證明BloombergGPT在金融領(lǐng)域的有效性，作者進(jìn)行了一系列實(shí)驗(yàn)。結(jié)果表明，BloombergGPT在生成下文、問答任務(wù)、文本分類等任務(wù)中，都表現(xiàn)出優(yōu)異的性能。
總之，BloombergGPT是一種具有廣泛潛在應(yīng)用的大型語言模型，可以為金融界提供更加準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)、風(fēng)險(xiǎn)控制和自然語言處理服務(wù)。
標(biāo)題：BloombergGPT: A Large Language Model for Finance
作者：Shijie Wu, Ozan Irsoy, Steven Lu, Vadim Dabravolski,?Mark Dredze, Sebastian Gehrmann,?Prabhanjan Kambadur, David Rosenberg,?Gideon Mann
BloombergGPT優(yōu)勢(shì)
特定領(lǐng)域模型仍有其不可替代性且彭博數(shù)據(jù)來源可靠
在論文中，彭博社指出，現(xiàn)階段，通用的自然語言處理模型可以涵蓋許多領(lǐng)域，但針對(duì)特定領(lǐng)域模型仍有其不可替代性，因彭博社的大多數(shù)應(yīng)用均為金融領(lǐng)域，著手構(gòu)建了一個(gè)針對(duì)金融領(lǐng)域的模型尤其優(yōu)勢(shì)，同時(shí)可以在通用LLM基準(zhǔn)測(cè)試上保持競(jìng)爭力：
除了構(gòu)建金融領(lǐng)域的LLM外，本文的經(jīng)驗(yàn)也為其他研究領(lǐng)域的專用模型提供了參考。我們的方法是在特定領(lǐng)域和一般數(shù)據(jù)源上訓(xùn)練LLM，以開發(fā)在特定領(lǐng)域和通用基準(zhǔn)上表現(xiàn)優(yōu)異的模型。
此外，我們的訓(xùn)練數(shù)據(jù)不同于傳統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)爬取數(shù)據(jù)，網(wǎng)絡(luò)上的數(shù)據(jù)總有重復(fù)和錯(cuò)誤，但我們的數(shù)據(jù)來源可靠。
BloombergGPT訓(xùn)練數(shù)據(jù)集
BloombergGPT的訓(xùn)練數(shù)據(jù)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(wǎng)絡(luò)爬取的金融文件以及提取到的社交媒體消息。
為了提高數(shù)據(jù)質(zhì)量，F(xiàn)INPILE數(shù)據(jù)集也使用了公共數(shù)據(jù)集，例如The Pile、C4和Wikipedia。FINPILE的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集中大約一半是特定領(lǐng)域的文本，一半是通用文本。為了提高數(shù)據(jù)質(zhì)量，每個(gè)數(shù)據(jù)集都進(jìn)行了去重處理。
對(duì)金融領(lǐng)域的理解更準(zhǔn)
報(bào)告指出，在金融領(lǐng)域中的自然語言處理在通用模型中也很常見，但是，針對(duì)金融領(lǐng)域，這些任務(wù)執(zhí)行時(shí)將面臨挑戰(zhàn)：
以情感分析為例，一個(gè)題為“某公司將裁員1萬人”，在一般意義上表達(dá)了負(fù)面情感，但在金融情感方面，它有時(shí)可能被認(rèn)為是積極的，因?yàn)樗赡軐?dǎo)致公司的股價(jià)或投資者信心增加。
報(bào)告指出，從測(cè)試來看，BloombergGPT在五項(xiàng)任務(wù)中的四項(xiàng)（ConvFinQA，F(xiàn)iQA SA，F(xiàn)PB和Headline）表現(xiàn)最佳，在NER（Named Entity Recognition）中排名第二。因此，BloombergGPT有其優(yōu)勢(shì)性。
測(cè)試一：ConvFinQA數(shù)據(jù)集是一個(gè)針對(duì)金融領(lǐng)域的問答數(shù)據(jù)集，包括從新聞文章中提取出的問題和答案，旨在測(cè)試模型對(duì)金融領(lǐng)域相關(guān)問題的理解和推理能力。
測(cè)試二：FiQA SA，第二個(gè)情感分析任務(wù)，測(cè)試英語金融新聞和社交媒體標(biāo)題中的情感走向。
測(cè)試三：標(biāo)題，數(shù)據(jù)集包括關(guān)于黃金商品領(lǐng)域的英文新聞標(biāo)題，標(biāo)注了不同的子集。任務(wù)是判斷新聞標(biāo)題是否包含特定信息，例如價(jià)格上漲或價(jià)格下跌等。
測(cè)試四： FPB，金融短語庫數(shù)據(jù)集包括來自金融新聞的句子情緒分類任務(wù)。
測(cè)試五：NER，命名實(shí)體識(shí)別任務(wù)，針對(duì)從提交給SEC的金融協(xié)議中收集金融數(shù)據(jù)，進(jìn)行信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估。
對(duì)于ConvFinQA來說，這個(gè)差距尤為顯著，因?yàn)樗枰褂脤?duì)話式輸入來對(duì)表格進(jìn)行推理并生成答案，具有一定挑戰(zhàn)性。
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