Bloomberg представили нейросеть, натренированную на решение финансовых задач

Представленная 30 марта языковая модель BloombergGPT с 50 млрд параметров была обучена на обширной базе данных медиакомпании. Судя по первым отзывам, узкоспециализированная нейросеть превосходит своих конкурентов в решении конкретных финансовых задач.

Демонстрация возможностей BloombergGPT / @omarsar0

Среди возможных применений BloombergGPT создатели отмечают генерацию заголовков к новостям, поиск информации о различных компаниях и их руководителях, а также финансовую аналитику и отслеживание тенденций различных акций. В отличие от языковых моделей, которые тренировались на общих базах данных без конкретной направленности, нейросеть Bloomberg показывает более высокий процент правильных ответов и в целом лучше понимает специфичные для финансовой сферы запросы.

В техническом плане BloombergGPT превосходит язковые моедли ChatGPT-3 от OpenAI и LaMDA от Google, но уступает более крупным LLaMA и PaLM. На обучение нейросети разработчики потратили 53 дня — за это время было обратано 569 млрд токенов информации.

Фото на обложке: Kelly Sikkema / Unsplash