2023年3月30日，金融信息提供商彭博社发布了专为金融领域打造的大语言模型（Large Language Model，LLM）Bloomberg GPT。该模型依托彭博社的大量金融数据源，构建了一个3630亿个标签的数据集，支持金融行业内的各类任务，在执行金融任务上的表现远超过现有模型，在通用场景上的表现与现有模型也能一较高下。

华泰证券分析师谢春生（执业：S0570519080006）认为，掌握金融数据的国内厂商也有望复制Bloomberg GPT的路径，实现大语言模型在金融场景的有效赋能。

核心突破在于金融语料

尽管Bloomberg GPT的模型参数介于GPT-2与GPT-3之间。但BloombergGPT的金融垂直能力远超GPT系列。

(相关资料图)

分析师指出：

开拓开源模型+垂直数据的LLM新思路

Bloomberg GPT在开发方式上有何独特之处？分析师认为，在模型构建上，Bloomberg GPT显示出了卓越的创新，为国内金融数据公司开发大模型提供了有意义的路径参考。

具体而言，主要体现在五个方面：

金融GPT未来可期

分析师认为，Bloomberg GPT未来有望应用于以下三大场景：

分析师指出，作为并非聚焦人工智金融垂直领域厂商，Bloomberg为金融GPT发展提供了具有参考价值的有益示范。

掌握丰富的金融垂直知识与现有AI产品布局，基于高质量的金融数据与开源的大语言模型，同样有机会打造专属金融场景的大语言模型，实现大语言模型在金融场景的有效落地，让大语言模型成为底层的AI操作系统。

本文主要观点来自华泰证券分析师谢春生（执业：S0570519080006）撰写的报告《从BloombergGPT看金融GPT机遇》，有删节

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