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。
经济日报：运用区块链可帮助金融消费者隔离风险:经济日报刊文称，拿消费者信息保护来说，一旦发生信息转卖现象，很难找到责任源头，更谈不上责任追究。但是，利用区块链技术，通过将用户授权上链，使得消费者的金融服务流程有记录可查，且不可篡改，便可精准发现与锁定侵权主体，同时实现穿透式监管，使金融消费者权益得到保护。同样，运用区块链技术，也可以对金融产品全程及时跟踪，防止层层嵌套行为发生，更好帮助金融消费者隔离风险。[2020/9/24]
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：
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。
Libra已向瑞士金融市场监管局提交支付系统许可申请:金色财经报道，本周四，瑞士金融市场监管局（FINMA）收到了加密货币项目Libra的支付系统许可申请，此前Libra协会宣布对其计划的支付系统进行重大修改。FINMA在一份声明中表示，这标志着在瑞士监管法下许可程序的开始。FINMA表示，对关于Libra项目许可程序的持续时间以及结果保持开放态度。[2020/4/16]
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。
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。
声音 | 中银国际CEO：将区块链等技术与传统金融服务的需求相结合可降低小微企业风险溢价:据央广网财经报道，3月23日，由国务院发展研究中心主办的中国发展高层论坛2019经济峰会在北京举行，中银国际CEO李彤在会上指出，将移动互联网、大数据分析、人工智能、区块链等新一代信息技术与传统金融服务的需求相结合，既可以改善信息不对称，降低小微企业的风险溢价，又可以简化服务流程，扩大服务范围。[2019/3/24]
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：
英国区块链金融企业将启动股权众筹:据prnewswire报道，英国区块链金融企业BABB将进行股权众筹，该企业使用区块链技术和生物识别技术为人们提供银行服务。此次募集资金将用以支付获得银行执照的监管和法律费用，并为投资者提供机会拥有公司股权。[2018/6/23]
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。
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：
欧洲央行官员：加密货币不受监管将对金融秩序构成威胁:欧洲央行(ECB)执行委员会成员表示：比特币和类似的加密货币在不受监管的情况下将对现有的金融秩序构成威胁。银行不应该投资加密货币领域，相关部门应该采取一些“正常化的方式接受比特币”，银行需要尽快实现即时支付。[2017/12/31]
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。
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