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Noticias Criptomonedas Bloomberg crea una IA de gran tamaño para las finanzas

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Bloomberg crea una IA para finanzas que reconoce el sentimiento de los usuarios
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Bloomberg informa que ha creado BloombergGPT, un modelo de inteligencia artificial (IA) a gran escala centrado íntegramente en el sector financiero. La compañía informa que el modelo de lenguaje de gran tamaño (LLM), con 50.000 millones de parámetros, tiene como objetivo ayudar a la compañía a mejorar las actuales tareas de procesamiento del lenguaje natural en el ámbito de las finanzas.

Información falsa y pérdida de empleo, principales amenazas de la IA

Bloomberg IA

Entre las tareas alcanzadas por la IA, Bloomberg señala el análisis de sentimiento de los usuarios, el reconocimiento de entidades con nombres, la clasificación de noticias y la respuesta de preguntas, entre otras. Bloomberg indica que la enorme cantidad de datos disponibles le permitirá ofrecer informaciones financieras más precisas.

La oportunidad de blockchain en la publicidad con IA

Los analistas de datos de la compañía llevan recopilando y guardando documentos de lenguaje financiero desde hace 40 años. El equipo se ha basado en ese extenso archivo para crear una base de datos con 363.000 millones de fichas. Se trata de pequeños fragmentos de texto que constituyen la base para el entrenamiento de estos modelos de lenguaje natural. Los documentos financieros están en inglés.

Nuevos tipos de aplicaciones

A dichos datos se sumó otro conjunto de datos públicos de 345.000 millones de fichas para crear un gran corpus de entrenamiento con más de 700.000 millones más. Utilizando una parte de este corpus, la compañía entrenó un modelo de lenguaje causal con 50.000 millones de parámetros de decodificación.

Blockchain e IA, la suma perfecta para la descentralización de la Web3

Shawn Edwards, director de tecnología de Bloomberg, la nueva herramienta de IA permitirá abordar muchos nuevos tipos de aplicaciones, al tiempo que ofrece un rendimiento mucho mayor de forma inmediata que los modelos personalizados para cada aplicación, con un tiempo de comercialización más rápido.

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