ブルームバーグは、金融セクターの様々な自然言語処理（NLP）活動を支援する、膨大な量の金融データで学習させた新しい大規模言語モデル（LLM）、「BloombergGPT」を発表した。このBlooombergGPTは金融データを迅速に評価し、リスク評価、マーケット・センチメント、さらには会計や監査を自動化できる可能性を秘めている。
この発表によると、金融ビジネスの複雑さと独特の語彙のため金融情報に特化した訓練を受けたAIが求められているとのこと。ブルームバーグ・ターミナルは、投資家や金融関係者がリアルタイムの市場データ、ニュース速報、金融リサーチ、高度な分析にアクセスするために使用するコンピュータ・ソフトウェア・プラットフォームで、BloombergGPTにアクセスできるようになる予定だ。
BloombergGPTは、この新しいテクノロジーを金融業界向けに開発・応用するための第一歩としている。このモデルによりブルームバーグは「感情分析」、「名前付きエンティティ認識」、「ニュース分類」、「質問応答」など、現在の金融向けNLP機能を強化できるようになる。
さらに、BloombergGPTはブルームバーグ・ターミナルで利用可能な膨大な量のデータを整理するための新しい可能性を切り開くことが予想される。これにより同社の顧客により良いサービスを提供できるようになり金融業界にAIの可能性を最大限に引き出せるようになる。
ブルームバーグの研究論文によると、一般的なモデルは、幅広い業務で優れたパフォーマンスを発揮できるため、トレーニング時の専門化の必要性を排除する。しかし既存のドメイン特化型モデルの結果は一般的なモデルがその代わりを務めることができないことを証明している。
ブルームバーグのアプリケーションの大部分は金融分野であり、特定のモデルがもっとも適しているが、一般的なモデルでも十分に対応できる非常に大規模で多様な仕事をサポートしている。ブルームバーグが目指したのは、汎用的なLLMベンチマークで優れた結果を出すだけでなく、金融ベンチマークでも優れた結果を出すことができるモデルを作ることだ。GPT-3や他のLLMと比較すると、BloombergGPTは一般的なタスクで競争力を発揮し、いくつかの金融に特化したタスクではそれらを凌駕する結果を出している。
金融技術の分野では、名前付きエンティティ認識、感情分析、質問応答などのタスクを含む自然言語処理（NLP）に多くのアプリケーションがある。BloombergGPTの導入は、AIベースの金融分析における重要なマイルストーンとなり、金融業界におけるNLPの可能性をさらに高めることになるだろう。