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BloombergGPT
Iker Gorostiaga
Created on September 23, 2025
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Transcript
BloombergGPT
Iker ² y Aritz
Historia de BloombergGPT
En 2023, Bloomberg, la empresa de información financiera anunció la creación de BloombergGPT.Fue el resultado de la colaboración entre el grupo de Investigación de ML y el equipo de Ingeniería de IA. La necesidad de un modelo de IA específicamente adaptado a la complejidad del sector financiero, fue la motivación del proyecto.
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Analisis sobre BloombergGPT
Modelo de IA aplicado a las finanzas creado por Bloomerg
Claves
Descripción del modelo
Tipo de datos
Entrenamiento y ajuste
Aplicaciones prácticas
Limitaciones y desafíos
Impacto ético
Descripción del modelo
BloombergGPT es un potente modelo de lenguaje grande con 50 mil millones de parámetros. Es una red neuronal de tipo "transformer" de solo decodificador, con una arquitectura similar a BLOOM. Revoluciona el procesamiento del lenguaje natural (PLN) dentro de la industria financiera.
Tipos de datos del modelo
El modelo se nutre de una inmensa cantidad de datos textuales en inglés. Para su entrenamiento se creó un corpus masivo y especializado denominado "FinPile". Este conjunto de datos incluye una amplia variedad de documentos financieros: noticias, archivos de empresas, comunicados de prensa y contenido web financiero recopilado por los analistas a lo largo de cuatro décadas.
Entrenamiento y Ajuste de la IA
El entrenamiento de BloombergGPT se basó en un enfoque mixto y masivo, utilizando un corpus total de más de 700 mil millones de "tokens". Datos financieros (51.27%): 363 mil millones de tokens de los datos de Bloomerg. Datos públicos (48.73%): 345 mil millones de tokens de fuentes generales como Wikipedia o "The Pile" para no perder capacidades lingüísticas.
El entrenamiento híbrido ha permitido que BloombergGPT destaque en tareas financieras sin sacrificar su rendimiento en benchmarks de lenguaje de propósito general.
Entonces, ¿en qué podrías ayudarme en mi día a día?
Estoy diseñado para ser una herramienta fundamental para los profesionales de las finanzas, mejorando las tareas existentes. Algunos usos prácticos incluyen:
Análisis de sentimiento: Evaluar el tono de las noticias financieras para medir el pulso del mercado. Reconocimiento de entidades nombradas: Identificar y clasificar empresas, personas y productos en textos financieros. Clasificación de noticias: Organizar automáticamente el flujo de noticias por temas relevantes.
Respuesta a preguntas: Contestar consultas complejas sobre datos y eventos financieros. Generación de titulares y resúmenes: Ayudar a los periodistas a crear titulares de noticias y resumir informes financieros complejos.
¿Y qué limitaciones tienes?
Mis limitaciones como modelo de inteligencia artificial son las siguientes: Precisión numérica: Los LLMs pueden tener dificultades con cálculos matemáticos precisos, lo cual es crítico en finanzas. Coste computacional: El entrenamiento de modelos de esta escala requiere una inversión masiva en recursos computacionales. Sesgos en los datos: El modelo puede heredar y amplificar sesgos presentes en los datos de entrenamiento, que abarcan décadas de información financiera. Modelo de acceso restringido: BloombergGPT no es de código abierto. Su acceso está limitado, lo que plantea preocupaciones sobre la transparencia y la colaboración en la comunidad de IA. Captura de información temporal: La versión inicial puede tener limitaciones para captar patrones financieros que dependen del tiempo de manera muy sensible.
Con lo aprendido hoy, quería compartir algunas preocupaciones que tengo sobre el uso de la inteligencia artificial, y que creo que vale la pena tener presentes. Privacidad y seguridad de los datos: El uso masivo de datos personales plantea riesgos importantes si no hay controles adecuados sobre cómo se almacenan y utilizan. Caja negra en la toma de decisiones: Muchos modelos son difíciles de interpretar, lo que complica entender por qué toman ciertas decisiones. Equidad y sesgos: Si no se corrigen, los sesgos en los datos pueden perpetuarse o incluso amplificarse, afectando negativamente a ciertos grupos. Concentración de poder: Las grandes empresas tecnológicas están acumulando una ventaja significativa, lo que puede limitar la competencia y afectar la transparencia.
¿Qué piensas tú al respecto?