Gã khổng lồ về tin tức và dữ liệu đã xây dựng một AI tổng quát mà theo họ là vượt trội so với đối thủ, chuyên về nhu cầu thông tin cụ thể của mình.
Ảnh minh họa của tỷ phú Bloomberg. Ảnh: NL
Bài liên quan
Ý trở thành quốc gia đầu tiên cấm ChatGPT
Khi ChatGPT có thể trở thành… vũ khí lừa đảo
Dùng ChatGPT, thanh niên biến số vốn 100 USD thành công ty kiếm tiền như nước
Google chính thức phát hành chatbot Bard để cạnh tranh với ChatGPT
Nếu bạn định dự đoán công ty tin tức nào sẽ là công ty đầu tiên ra mắt mô hình AI khổng lồ của riêng mình, thì Bloomberg sẽ là một lựa chọn tốt. Bloomberg về cơ bản là một công ty dữ liệu.
Vào thứ Sáu, công ty đã thông báo rằng họ đã xây dựng nên BloombergGPT. AI này được xây dựng dựa trên những dữ liệu mà Bloomberg đã thu thập được trong rất nhiều năm qua.
BloombergGPT lớn cỡ nào? Công ty cho biết AI của họ đã được đào tạo trên một kho dữ liệu gồm hơn 700 tỷ mã thông báo (hoặc các đoạn từ). Để so sánh, chatGPT-3, được phát hành vào năm 2020, đã được đào tạo trên khoảng 500 tỷ mã.
Có gì trong tất cả dữ liệu đào tạo đó? Trong số hơn 700 tỷ mã thông báo, 363 tỷ được lấy từ dữ liệu tài chính của chính Bloomberg. 345 tỷ mã thông báo khác đến từ “bộ dữ liệu mục đích chung” được lấy từ nơi khác.
Dữ liệu dành riêng cho công ty, có tên là FinPile, bao gồm “một loạt các tài liệu tài chính bằng tiếng Anh bao gồm tin tức, hồ sơ, thông cáo báo chí, tài liệu tài chính, được lấy từ kho lưu trữ của Bloomberg”.
Các hồ sơ của SEC, bảng điểm của Bloomberg TV, dữ liệu của Fed và “dữ liệu khác liên quan đến thị trường tài chính” cũng vậy. Nó cũng được đào tạo trên các nguồn tin tức không phải của Bloomberg:
Dữ liệu phi tài chính cụ thể bao gồm một kho dữ liệu khổng lồ mang tên The Pile. Nó cũng có một bản sao hoàn chỉnh của Wikipedia vào tháng 7 năm ngoái, kèm theo đó là rất rất nhiều thông tin, từ phụ đề Youtube tới Dự án Gutenberg, tới cache của Enron email thường xuất hiện trong việc đào tạo AI.
Nhưng BloombergGPT có thể làm gì? BloombergGPT có thể thực hiện những điều mà chúng ta mong đợi từ ChatGPT và các mô hình tương tự. Nhưng nó cũng có thể thực hiện các tác vụ được kết nối chặt chẽ hơn với nhu cầu của Bloomberg. Nó có thể dịch các yêu cầu ngôn ngữ tự nhiên sang ngôn ngữ truy vấn Bloomberg.
Ví dụ, nếu chúng ta đặt câu hỏi bằng văn bản, "giá trị vốn hóa thị trường của Apple và IBM và EPS”, BloombergGPT sẽ chuyển đối nó thành một đoạn mã như thế này: "get(cur_mkt_cap,is_eps) for(['AAPL US Equity','IBM US Equity']).
AI này cũng có thể đề xuất các tiêu đề kiểu Bloomberg cho các câu chuyện tin tức.
Những nhà phát triển nói rằng AI cũng được điều chỉnh tốt hơn để trả lời các câu hỏi cụ thể liên quan đến kinh doanh, từ việc đưa ra đánh giá tới trích xuất dữ liệu.
Khi so sánh BloombergGPT với các mô hình ngôn ngữ khác có kích cỡ tương đồng, kết quả cho thấy BloombergGPT hoạt động tốt hơn trên nhiều mô hình cụ thể về tài chính.
Về lâu dài, dự kiến sẽ có cơ hội cho các nhà xuất bản nhỏ hơn, đặc biệt là những nhà xuất bản có kho lưu trữ số hóa lớn.
Hãy tưởng tượng các hãng tin lớn như Anytown Gazette đào tạo AI dựa trên 100 năm lưu trữ báo chí của mình, cộng với một bộ sưu tập lớn các tài liệu của thành phố/quận/tiểu bang và bất kỳ nguồn dữ liệu địa phương nào khác mà nó có thể có được.
Tất nhiên, đó là một quy mô hoàn toàn khác so với những gì Bloomberg có thể đạt được, và nó có thể hữu ích như một công cụ nội bộ hơn.
Hoàng Tôn (theo NL)
