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。
V神：去中心化金融不应该是为了最大化收益:V神在推特中表示，去中心化金融不应该是为了最大化收益。相反，我们应该巩固和改进一些重要的核心构建快：用于法币和其他一些主要资产的合成代币（又称稳定币）、Oracles（用于预测市场等）、DEX、隐私等。[2020/6/21]
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。
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。
声音 | 接近央行人士：区块链在金融领域的应用不仅是技术问题，还可能涉及法律制度问题:新华社今日发文《坚决打击炒币“堵邪路” 引导区块链应用“开正门”》。一位接近央行的相关人士表示，“区块链在金融领域的应用不仅仅是技术问题，可能还涉及法律制度问题。”区块链技术创新本身是好事，但监管部门需要密切观察通过区块链设置的金融活动流程是否妥当，是否与当前的金融法规产生冲突。[2019/11/22]
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 | 北大刘晓蕾：监管部门需做一些牵头平台以实现各金融机构区块链项目的融通:金色财经报道，北京大学光华管理学院金融学系主任刘晓蕾表示，目前多家金融机构都在专注做自己的区块链项目，彼此之间不能融通，效果有限，需要建立一个统一的平台。现在大家都做自己的链，而区块链最大的作用就是让大家都加入进来。这需要监管部门做一些牵头平台，大家以平等关系加入，这是值得监管部门思考的方向。[2019/11/7]
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。
声音 | 互金协会李礼辉：将加强对供应链金融领域区块链应用与标准化需求的研究攻关:近日，中国互联网金融协会区块链研究工作组在北京组织召开供应链金融领域区块链应用实践与标准化建设研讨会。李礼辉组长表示，区块链研究工作组将进一步加强对供应链金融领域区块链应用与标准化需求的研究攻关，以全面风险管理、区块链应用安全性、系统互操作性为切入点加快标准研制工作，同时依托检测、认证、评估等手段促进标准贯彻实施，并以此为基础探索区块链在其他重点金融场景的应用实践和标准化建设。（证券时报）[2019/8/26]
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：
声音 | 中国人民大学杨东：区块链技术可用于科技驱动型金融监管:经济观察报消息，中国人民大学国发院金融科技与互联网安全研究中心主任杨东发表文章《P2P爆雷并非商业模式出了问题》。他在文中指出，区块链技术可用于科技驱动型的金融监管。在这种模式下，监管者扮演者双重角色：制定法律法规；与技术专家合作，将法律法规内嵌于去中心化技术之中并获得全网认可，从而使法律法规的执行通过代码实现。[2018/7/29]
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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