ブルームバーグ独自AIの衝撃：金融・メディア業界に激変の兆し、ドメイン特化型LLMの可能性拡張も
ブルームバーグ独自の大規模言語モデル（LLM）は金融とメディア業界を震撼させようとしている。これまで人手を費やしていた仕事が機械に巻き取られ、人類はよりクリエイティブな仕事を要求され得る。同時にLLMを様々なドメインに特化させることが示す莫大な利益の新たな証拠となった。
ブルームバーグ独自の大規模言語モデル（LLM）は金融とメディア業界を震撼させようとしている。これまで人手を費やしていた仕事が機械に巻き取られ、人類はよりクリエイティブな仕事を要求され得る。同時にLLMを様々なドメインに特化させることが示す莫大な利益の新たな証拠となった。
ブルームバーグが3月末に発表した、LLMの「BloombergGPT」について詳述した研究論文は、金融とメディア業界にとってビッグニュースだった。
Shijie Wu
BloombergGPTは500億パラメータの言語モデルを7,000億トークン（トークンは言語の最小単位を指す）のデータセットで学習させ、金融タスクにおいて現在のベンチマークモデルを大幅に上回る性能を持つ。
BloombergGPTは大手テクノロジー企業ではなくとも活用できるものを組み合わせて作られており、様々なドメイン特化型LLMが参考にできる前例となっている。これまで、LLMは生物学や化学等の分野ですでに応用されており、その成果が期待されているが、BloombergGPTは金融とニュースという新たなジャンルを開拓した。
金融業界は複雑で独特な用語が多いため、金融業界に特化したモデルが必要とされている。論文では、GPT-3や他のLLMとの一連の性能比較を行い、BloombergGPTが一般的なタスク（少なくとも同サイズのモデルと対戦する場合）では独自の性能を発揮し、多くの金融に特化したタスクでは優れた性能を発揮することを明らかにした（図表参照）。
ブルームバーグは、「株式ニュースセンチメント」「株式ソーシャルメディアセンチメント」「株式トランスクリプト（文字起こし）センチメント」の3種類の分析を試した。この3種類を含むカテゴリーにおいては、BloombergGPTは平均して62.47ポイントを獲得し、BloombergGPTに最も近いスコアを出した大規模言語モデルであるOPTは、平均35.76ポイントにとどまった。
