بلومبرج GBT .. خطوة جديدة لدمج الذكاء الاصطناعي في التكنولوجيا المالية

كشفت وكالة بلومبرج، المتخصصة في الشؤون الاقتصادية والمالية، عن تطوير نموذج جديد للذكاء الاصطناعي التوليدي واسع النطاق أطلقت عليه اسم “بلومبرج GBT”، حيث تم تدريبه على مجموعة واسعة من البيانات المالية لدعم مجموعة متنوعة من مهام معالجة اللغة الطبيعية في هذا القطاع.

وأوضحت ورقة بحثية صادرة عن الوكالة أن التطورات الحديثة في الذكاء الاصطناعي أظهرت تطبيقات جديدة ومثيرة في العديد من المجالات، مشيرة إلى أن تعقيدات التكنولوجيا المالية ومصطلحاتها الفريدة تتطلب نموذجًا خاصًا.

واعتبرت الوكالة أن “بلومبرج جي.بي.تي” يمثل الخطوة الأولى في تطوير وتطبيق هذه التكنولوجيا الجديدة في القطاع المالي، حيث سيساعد هذا النموذج في تحسين مهام البرمجة اللغوية المالية الحالية مثل تحليل المشاعر، وتصنيف الأخبار، والإجابة على الأسئلة.

ونوهت بأن “بلومبرج جي.بي.تي” سيفتح فرصًا جديدة لتنظيم الكميات الهائلة من البيانات المتاحة على “بلومبرج ترمينال”، وهو نظام إلكتروني يمكّن المحترفين في قطاع الخدمات المالية وغيرها من الصناعات من الوصول إلى خدمات بلومبرج, لمساعدة عملاء الوكالة بشكل أفضل، مع جلب الإمكانات الكاملة للذكاء الاصطناعي إلى المجال المالي.

وابتكر باحثو بلومبرج نهجًا مختلطًا يجمع بين البيانات المالية ومجموعات البيانات ذات الأغراض العامة لتدريب نموذج يحقق أفضل النتائج في القطاع المالي، وقد تعاونت الوكالة مع فريق معني بهندسة الذكاء الاصطناعي لإنشاء واحدة من أكبر مجموعات البيانات الخاصة بالمجال المالي حتى الآن.

وقام محللو البيانات في “بلومبرج” بجمع وحفظ مستندات اللغة المالية على مدار 40 عاما، وأنشأ الفريق مجموعة بيانات رمزية شاملة تبلغ 363 مليارا تتكون من مستندات مالية باللغة الإنجليزية.

وتم تعزيز هذه البيانات بمجموعة بيانات عامة رمزية تبلغ 345 مليارا لإنشاء مجموعة تدريب كبيرة تضم أكثر من 700 مليار رمز مميز، وباستخدام جزء من مجموعة التدريب هذه، قام الفريق بتدريب نموذج لغة سببية مكون من 50 مليار عامل فك ترميز فقط.

وجرى التحقق من صحة هذا النموذج الجديد عبر معايير البرمجة اللغوية العصبية الحالية الخاصة بالجوانب المالية، ومجموعة من معايير “بلومبرج” الداخلية، وفئات واسعة من مهام البرمجة اللغوية العصبية للأغراض العامة.

جدير بالذكر أن بلومبرج تعتبر من المؤسسات الإعلامية الرائدة في تطبيق الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي ومعالجة اللغات الطبيعية في مجال التكنولوجيا المالية.