彭博针对金融业推出大型语言学模型BloombergGPT

中国电视新闻网

3月末30日，高盛发布公告称，推出为银行业界打造的大型口语基本概念(LLM)——BloombergGPT。

图片来源：高盛网站截图

高盛是一家全球商业、银行业信息和电视新闻资讯提供商。3月末30日，该的公司发布了一篇关于BloombergGPT开发情况的数据集分析论文，简略介绍了这一大规模生成式人工智能(AI)基本概念。该大口语基本概念(LLM)专门针对各类银行业数据集完成从业者训练，以全方位支持银行业教育领域的自然口语处置(NLP)特殊任务。

据高盛微信公众号最新消息，该基本概念将帮助高盛改进现有的银行业NLP特殊任务，如市场竞争情绪分析、命名实体识别、电视新闻分类和问题回答等。此外，BloombergGPT还将释放出来非常多新机遇，调动高盛终端上的高层次数据集，将人工智能的潜力送去银行业教育领域。

据介绍，高盛的数据集分析人员相结合了一种混合从业者训练法，将银行业数据集与常用数据集集结合起来从业者训练基本概念，以达到在银行业标准上取得最佳结果，同时在常用LLM标准上也保持足够的竞争力。

与此同时，高盛的机器学习产品和数据集分析小组和人工智能工程一个团队合作，利用高盛在数据集创建、收集和搜集各个方面的资源，构建了迄今为止规模仅次于的从业者教育领域数据集集之一。

作为一家银行业数据集的公司，高盛的数据集分析师在四十多年的星期从前收集和维护了运用大量银行业用语的XML。开发一个团队从这个由高层次直译银行业XML组成的档案库中，提取并创建了一个包括3630亿词同上(token)的银行业数据集集。这批数据集又与另一个包括3450亿词同上的公共数据集集叠加，成为了包括超强7000亿词同上的大型从业者训练重构。

高盛的数据集分析一个团队利用该重构的一部分内容，从业者训练了则有的软件(decoder-only)因果口语基本概念，包括500亿个参数。一个团队还对从业者训练出的基本概念完成了标准测试。银行业教育领域的NLP特殊任务采行了一套高盛的自有标准，各类常用NLP特殊任务则采行市面上流行的标准。

高盛称，BloombergGPT基本概念在银行业特殊任务上的体现远超强十分相似规模的开放基本概念，而在一般NLP标准上的体现也达到甚至超强过人均收入。

高盛首席技术官肖恩·爱德华兹(Shawn Edwards)还表示，“BloombergGPT将使我们能够处置许多新型的运用，不仅比定制本土化基本概念的体现非常好，而且开箱即用，能够较长截止星期。”