Cоздана нейросеть BloombergGPT для интеграции в работу с финансами и экономикой

Bloomberg, крупнейшее медиа-агентство и провайдер финансовой информации, планирует интегрировать технологию искусственного интеллекта стиля GPT в свой терминал. Эта новая функция позволит пользователям быстрее и эффективнее получать ответы на их вопросы в области экономики и финансов.

GPT (Generative Pre-trained Transformer) - это алгоритм машинного обучения, который использует нейронные сети для анализа и генерации естественного языка. GPT-3, созданный компанией OpenAI, является одним из наиболее продвинутых вариантов этого алгоритма.

Интеграция GPT-style AI в терминал Блумберга поможет пользователям быстрее находить информацию о компаниях и акциях, а также получать ответы на экономические вопросы в режиме реального времени. Технология также может использоваться для создания генеративных отчетов и аналитических обзоров.

В своих комментариях Блумберг подчеркнул, что они видят большой потенциал в использовании искусственного интеллекта в своих продуктах, чтобы помочь пользователям быстрее и проще получать доступ к своим данным и анализам. Главный редактор Блумберга Джон Миклетуэйт также отметил, что эта технология может быть ключевым элементом в будущих инновациях в области финансовых технологий.

Интеграция GPT-style AI в терминал Блумберга может стать еще одним примером того, как финтех-компании используют искусственный интеллект для повышения эффективности и точности своих продуктов и услуг. Эта технология может изменить способ, которым пользователи получают финансовую информацию, и значительно ускорить процесс принятия решений в сфере инвестиций и бизнеса.

Модель GPT от OpenAI часто называют "основной", потому что она не была создана для выполнения конкретной задачи.

Подход Блумберга отличается. Модель была специально обучена на большом количестве финансовых документов, собранных компанией за годы работы, чтобы создать модель, которая лучше всего знакома с финансами и бизнесом.

В отличие от этого, модель GPT от OpenAI была обучена на терабайтах текста, большинство которого не имело никакого отношения к финансам.

Однако Блумберг также добавил более 100 000 000 000 слов из набора исследований компании, называемого FinPile за последние 20 лет.

Оказалось, что добавление специальных обучающих материалов достаточно повысило точность и производительность модели при выполнении финансовых задач.

Одно из первых применений будет заключаться в преобразовании человеческого языка в язык специфической базы данных, используемой программным обеспечением Bloomberg.

Например, фразу "Tesla price" можно преобразовать в " (get(px_last) for([‘TSLA US Equity’])".

Еще одним вариантом использования модели может быть выполнение фоновых задач по очистке данных и выполнению других заданий на стороне приложения.

Однако Блумберг также рассматривает возможность использования искусственного интеллекта для создания функций, которые помогут финансовым профессионалам экономить время и быть в курсе новостей.

Таким образом, использование AI в Bloomberg Terminal может значительно улучшить опыт работы клиентов и повысить эффективность их действий. Например, интеграция ChatGPT-стиля может помочь клиентам получить ответы на вопросы, связанные с финансами, в более удобной и быстрой форме.

Также AI может использоваться для создания кратких сводок новостей, отслеживания акций и других финансовых инструментов, а также обнаружения трендов на рынке.

Однако, как отметил Гидеон Мэнн, руководитель продукта и исследований в области машинного обучения в Bloomberg, в компании не планируют заменять живых сотрудников на AI, а скорее использовать технологию для оптимизации их работы. "Мы не пытаемся заменить людей на AI. Вместо этого мы хотим использовать технологию, чтобы сделать людей более эффективными", - сказал Мэнн.

Несмотря на все потенциальные преимущества, использование AI также вызывает определенные опасения в отношении конфиденциальности данных и безопасности информации. Как отмечает статья CNBC, Bloomberg будет тщательно контролировать доступ к информации и обеспечивать безопасность данных клиентов.