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【金融大模型】P1-BloombergGPT金融大模型
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https://www.youtube.com/watch?v=m2Scj2SO85Y 《BloombergGPT:如何构建一个500亿参数的金融语言模型》的简要概述 [00:06] Bloomberg GPT是一个基于金融数据训练的500亿参数语言模型。 [02:30] 语言模型使用概率分布生成文本。 [06:55] 构建大规模语言模型需要考虑代码、数据和计算基础设施三个方面。 [09:02] 构建金融语言模型的考虑因素 [13:24] BloombergGPT的训练数据包括公共和私有数据源,总共达到7100亿个标记。 [15:43] 构建模型大小和训练数据集涉及权衡。 [19:53] V1模型训练过程中出现了训练不稳定的迹象,梯度范数增加。 [21:56] 尽管尝试了优化措施,性能在峰值时下降。 [25:47] 金融语言模型在各种任务上表现良好,特别是在阅读理解和数值表格方面。 [27:46] 这个模型可以根据自然语言输入生成BQL查询,使得数据的收集和分析变得更加容易。 [31:36] 如果有足够的计算资源和时间,构建一个拥有500亿参数的金融语言模型是可能的。 [33:26] 考虑过编码器-解码器模型,但由于大规模训练的成功有限,没有实施。 [37:50] 可能将大型语言模型扩展为多模态模型。 [40:09] 标记编码的效率会影响模型生成的上下文窗口。
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