米Bloomberg、金融特化の大規模言語モデル「BloombergGPT」発表 「Appleの時価総額を教えて」などに回答

Innovative Tech： このコーナーでは、テクノロジーの最新研究を紹介するWebメディア「Seamless」を主宰する山下裕毅氏が執筆。新規性の高い科学論文を山下氏がピックアップし、解説する。Twitter: ＠shiropen2 米Bloombergと米ジョンズ・ホプキンズ大学に所属する研究者らが発表した論文「BloombergGPT: A Large Language Model for Finance」は、幅広い金融データで学習させた500億のパラメータの大規模言語モデル（LLM）を提案した研究発表である。 このモデルで、例えば「Appleの直近の価格と時価総額を教えてください」と入力すると簡潔に教えてくれるなど金融データの情報を容易に取得したり、金融情報の疑問を聞いたりなど、専門性に特化した多様な使い方ができる。 金融データ会社である米Bloombergのデータアナリスト

[honma200]

“Appleの時価総額を教えてください” それは単なるSiriでは・・・

[Nean]

直近の状況に素早く対応出来るのかしらね？

[u_mid]

競馬ではソフト自作して機械的に利益上げやすい馬券を買うという方法で＋1億5507万円（回収率 104.4%）という事例があったなぁ

[misshiki]

“「BloombergGPT: A Large Language Model for Finance」は、幅広い金融データで学習させた500億のパラメータの大規模言語モデル（LLM）を提案した研究発表”

[naggg]

“BloombergGPTは、汎用的なLLMやドメインに特化したデータのみを使用した小規模なLLMを構築するのではなく、金融データと汎用データセットの両方を組み合わせた混合アプローチを採用する”

[maninthemiddle]

GPTがに正確な金融情報入ってるなら「ドイツの主要製造業各社の直近20年の売上と利益率の推移をCSVで表にまとめて」とか出来るのでアナリスト業務が超楽になるね

[sasasin_net]

今ならまだ日経新聞のNikkeiGPTや朝日新聞のAsahiGPTが出てきても遅くはない

[yamadar]

うーーん

[shunkeen]

“金融データと汎用データセットの両方を組み合わせた混合アプローチを採用”／当たり前だけど、金融に関する話は汎用型より金融特化型に聞いた方が早そう。ただ、最新情報に対応できないのは同じなんじゃ？

[punychan]

「どこに投資すればいいか教えて」

[Seamless]

金融データの取得や金融情報の質疑応答に使えるチャットAI。40年以上のBloombergの金融データ(3630億トークン)+一般データ(3450億トークン)で学習の500億パラメータLLM。