{"id":36419,"date":"2023-04-17T11:50:13","date_gmt":"2023-04-17T15:50:13","guid":{"rendered":"https:\/\/amchamchile.cl\/?post_type=news&p=36419"},"modified":"2023-04-17T11:50:13","modified_gmt":"2023-04-17T15:50:13","slug":"bloomberg-lanza-bloomberggpt-para-industria-financiera","status":"publish","type":"news","link":"https:\/\/amchamchile.cl\/en\/noticia\/bloomberg-lanza-bloomberggpt-para-industria-financiera\/","title":{"rendered":"Bloomberg lanza BloombergGPT para industria financiera"},"content":{"rendered":"
BloombergGPT supera en gran medida a los modelos abiertos de tama\u00f1o similar en tareas financieras de PNL.<\/em><\/h5>\n

Bloomberg public\u00f3 un documento de investigaci\u00f3n en el que se detalla el desarrollo de BloombergGPT, un nuevo modelo de inteligencia artificial (IA) generativa a gran escala. Este modelo de lenguaje grande (LLM, por sus siglas en ingl\u00e9s) ha sido entrenado espec\u00edficamente en una amplia gama de datos financieros para apoyar un conjunto diverso de tareas de procesamiento del lenguaje natural (NLP, en ingl\u00e9s) dentro de la industria financiera.<\/p>\n

Los recientes avances en Inteligencia Artificial (IA) basada en LLM han demostrado nuevas y apasionantes aplicaciones para muchas \u00e1reas. Sin embargo, la complejidad y la terminolog\u00eda \u00fanica del \u00e1mbito financiero justifican un modelo espec\u00edfico. BloombergGPT representa el primer paso en el desarrollo y aplicaci\u00f3n de esta nueva tecnolog\u00eda para el sector financiero. Este modelo ayudar\u00e1 a Bloomberg a mejorar las tareas de PLN financiero existentes, como el an\u00e1lisis de sentimientos, el reconocimiento de entidades con nombre, la clasificaci\u00f3n de noticias y la respuesta a preguntas, entre otras. Adem\u00e1s, BloombergGPT abrir\u00e1 nuevas oportunidades para aprovechar las enormes cantidades de datos disponibles en la Terminal de Bloomberg con el fin de ayudar mejor a los clientes de la empresa, aportando al mismo tiempo todo el potencial de la IA al \u00e1mbito financiero.<\/p>\n

Durante m\u00e1s de una d\u00e9cada, Bloomberg ha sido pionero en la aplicaci\u00f3n de la IA, el aprendizaje autom\u00e1tico y el PLN a las finanzas. En la actualidad, Bloomberg da soporte a un conjunto muy amplio y diverso de tareas de PLN que se beneficiar\u00e1n de un nuevo modelo ling\u00fc\u00edstico que tiene en cuenta las finanzas. Los investigadores de Bloomberg son pioneros en un enfoque mixto que combina datos financieros con conjuntos de datos de uso general para entrenar un modelo que consigue los mejores resultados de su clase en las pruebas de referencia financieras, al tiempo que mantiene un rendimiento competitivo en las pruebas de referencia LLM de uso general.<\/p>\n

Para lograr este hito, el grupo de investigaci\u00f3n y productos de ML de Bloomberg colabor\u00f3 con el equipo de ingenier\u00eda de IA de la empresa para construir uno de los mayores conjuntos de datos espec\u00edficos de dominio hasta la fecha, aprovechando los recursos existentes de creaci\u00f3n, recopilaci\u00f3n y conservaci\u00f3n de datos de la empresa. Como empresa de datos financieros, los analistas de datos de Bloomberg han recopilado y conservado documentos de lenguaje financiero a lo largo de cuarenta a\u00f1os. El equipo se bas\u00f3 en este extenso archivo de datos financieros para crear un amplio conjunto de datos de 363,000 millones de fichas de documentos financieros en ingl\u00e9s.<\/p>\n

A estos datos se sum\u00f3 otro conjunto de datos p\u00fablicos, de 345,000 millones de tokens, para crear un gran corpus de entrenamiento con m\u00e1s de 700,000 millones de tokens. Utilizando una parte de este corpus de entrenamiento, el equipo entren\u00f3 un modelo de lenguaje causal con 50,000 millones de par\u00e1metros de decodificaci\u00f3n. El modelo resultante se valid\u00f3 en pruebas de PNL espec\u00edficas de finanzas, un conjunto de pruebas internas de Bloomberg y amplias categor\u00edas de tareas de PNL de prop\u00f3sito general de pruebas populares (por ejemplo, BIG-bench Hard<\/em>, Knowledge Assessments<\/em>, Reading Comprehension <\/em>y Linguistic Tasks<\/em>). En particular, el modelo BloombergGPT supera a los modelos existentes de tama\u00f1o similar en tareas financieras, al tiempo que sigue rindiendo a la par o mejor en pruebas de PNL generales.<\/p>\n

“Por todas las razones por las que los LLM generativos son atractivos -aprendizaje de pocos datos, generaci\u00f3n de texto, sistemas conversacionales, etc. – vemos un enorme valor en haber desarrollado el primer LLM centrado en el \u00e1mbito financiero”, afirm\u00f3 Shawn Edwards, CTO de Bloomberg<\/strong>. “BloombergGPT nos permitir\u00e1 abordar muchos nuevos tipos de aplicaciones, al tiempo que ofrece un rendimiento mucho mayor de forma inmediata que los modelos personalizados para cada aplicaci\u00f3n, con un tiempo de comercializaci\u00f3n m\u00e1s r\u00e1pido\u201d.<\/p>\n

“La calidad de los modelos de aprendizaje autom\u00e1tico y PLN se reduce a los datos que se introducen en ellos”, explica Gideon Mann, Head del equipo de investigaci\u00f3n y productos de ML de Bloomberg<\/strong>. “Gracias a la colecci\u00f3n de documentos financieros que Bloomberg ha conservado durante cuatro d\u00e9cadas, hemos podido crear cuidadosamente un conjunto de datos amplio y limpio, espec\u00edfico del dominio, para entrenar un LLM que se adapte mejor a los casos de uso financiero. Estamos entusiasmados de utilizar BloombergGPT para mejorar los flujos de trabajo NLP existentes, mientras que tambi\u00e9n imaginamos nuevas formas de poner este modelo a trabajar para deleitar a nuestros clientes\u201d.<\/p>\n

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