كشفت وكالة بلومبيرج المتخصصة في الشؤون الاقتصادية والمالية ، عن تطوير نموذج ذكاء اصطناعي توليدي جديد واسع النطاق ، أطلق عليه اسم “بلومبيرج جي بي تي” ، حيث تم تدريبه على مجموعة واسعة من البيانات المالية لدعم مجموعة متنوعة من البيانات الطبيعية. مهام معالجة اللغة في هذا المجال. قطاع.

وذكرت ورقة بحثية صادرة عن الوكالة أن التطورات الأخيرة في الذكاء الاصطناعي أظهرت تطبيقات جديدة ومثيرة في العديد من المجالات ، مشيرة إلى أن تعقيدات المجال المالي ومصطلحاته الفريدة تتطلب نموذجًا خاصًا.

واعتبرت الوكالة أن “Bloomberg GBT” يمثل الخطوة الأولى في تطوير وتطبيق هذه التقنية الجديدة في القطاع المالي ، حيث يساعد هذا النموذج في تحسين مهام برمجة اللغة المالية الحالية مثل تحليل المشاعر وتصنيف الأخبار والإجابة على الأسئلة.

وأشارت إلى أن “Bloomberg GPT” ستفتح فرصًا جديدة لتنظيم الكميات الهائلة من البيانات المتاحة على “Bloomberg Terminal” (نظام إلكتروني يمكّن المهنيين في قطاع الخدمات المالية والصناعات الأخرى من الوصول إلى خدمات Bloomberg) لمساعدة الوكالة بشكل أفضل العملاء ، مع جلب الإمكانات الكاملة للذكاء الاصطناعي إلى المجال المالي.

ابتكر باحثو بلومبرج نهجًا هجينًا يجمع بين البيانات المالية ومجموعات البيانات ذات الأغراض العامة لتدريب نموذج يعمل بشكل أفضل في القطاع المالي ، وتعاونت الوكالة مع فريق هندسة الذكاء الاصطناعي لإنشاء واحدة من أكبر مجموعات البيانات للصناعة المالية حتى الآن.

قام محللو بيانات بلومبرج بجمع وأرشفة مستندات اللغة المالية لمدة 40 عامًا ، وأنشأ الفريق مجموعة بيانات رمزية شاملة تبلغ 363 مليارًا تتكون من مستندات مالية باللغة الإنجليزية.

تم تعزيز هذه البيانات بمجموعة بيانات عامة بقيمة 345 مليار رمز لإنشاء مجموعة تدريب كبيرة تضم أكثر من 700 مليار رمز مميز. باستخدام جزء من مجموعة التدريب هذه ، قام الفريق بتدريب نموذج لغوي سببي يتكون من 50 مليار وحدة فك ترميز فقط.

تم التحقق من صحة هذا النموذج الجديد من خلال المعايير المالية الحالية لمعالجة اللغات الطبيعية ، ومجموعة من معايير بلومبرج الداخلية ، وفئات واسعة من مهام البرمجة اللغوية العصبية للأغراض العامة.

الجدير بالذكر أن بلومبرج تعتبر من المؤسسات الإعلامية الرائدة في تطبيق الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي ومعالجة اللغة الطبيعية في المجال المالي.