A Bloomberg anunciou ontem o seu próprio "GPT", treinado com o mais de 40 anos de dados / informações do setor financeiro.

Os modelos GPT-x da OpenAI são incríveis, treinados em volumes de dados gigantescos, mas são dados públicos (procure saber mais sobre C4 ou The Pile).

Como funciona?

No caso do BloombergGPT, ele é um mix de GPT de propósito geral mas também com dados verticais, específicos e exclusivos, do mercado financeiro.

O paper diz:

"Nós treinamos o BloombergGPT, um modelo de linguagem com 50 bilhões de parâmetros que suporta uma ampla variedade de tarefas dentro da indústria financeira.

Em vez de construir um LLM de propósito geral, ou um LLM pequeno exclusivamente com dados específicos de domínio, adotamos uma abordagem mista. Modelos gerais cobrem muitos domínios, são capazes de executar em alto nível em uma ampla variedade de tarefas e eliminam a necessidade de especialização durante o treinamento.

No entanto, resultados de modelos específicos de domínio existentes mostram que modelos gerais não podem substituí-los. Na Bloomberg, suportamos um conjunto muito grande e diverso de tarefas, bem atendidas por um modelo geral, mas a grande maioria de nossas aplicações estão dentro do domínio financeiro, melhor atendidas por um modelo específico.

Por esse motivo, buscamos construir um modelo que alcance resultados de classe mundial em benchmarks financeiros, mantendo também um desempenho competitivo em benchmarks LLM de propósito geral."

Eu apostaria minhas fichas que empresas / instituições que possuem muitos dados exclusivos, em especial no formato de texto, possuem uma "inteligência adormecida".

• No sistema judiciário do Brasil são abertas de 20-30 milhões de novas ações por ano... imagine treinar um JustiçaGPT?

[+] Costumam dizer que o futuro será estranho. Estranho mesmo será quando olharmos como as coisas eram feitas no passado.

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