블룸버그(Bloomberg). 잘은 모르지만 자주 들어본 이름.

통신사로 알고계시면 시사에 관심이 있는 분이고, 경제 뉴스 전문이라고 알고계시면 투자에 관심 많은 분이고, 증권시장과 외환시장의 특급 정보를 전세계 금융사와 증권사 등지에 매우 비싼 가격으로 독점 서비스하는 회사로 알고계시는 분들이라면 오늘 이슈에 솔깃하실 것으로 생각합니다.

BloombergGPT는 무려 500억 개의 매개변수를 가진 대형 언어 모델(LLM)입니다. 고급 경제 정보의 화수분이라 불리는 블룸버그인 만큼  자체적인 데이터 소스의 양도 상당하겠죠. BloombergGPT는 지난 40년 동안 모아온 데이터를 기반으로 재정 데이터 3,630억 개의 토큰과 공공 데이터 3,450억 개의 토큰을 합쳐 총 7,080억 여개의 토큰을 활용하여 훈련 되었는데, 기본적으로 트랜스포머의 디코더 모델로 개발되어 문장 생성 능력에 조금 더 초점을 맞췄습니다.

BloombergGPT는 금융 분야에 특화된 만큼 금융과 관련된 다양한 자연어 처리 작업을 지원하는데 여기서 몇 가지 활용 사례를 소개하도록 하겠습니다.

일반적인 회사명과 달리, 금융 분야에서는 주식시장 내 티커(Ticker)를 활용하는데요. 그림 내 첫 번째 사례를 보면 Apple을 회사명으로 인식하고 ‘AAPL’을 불러오도록 쿼리 문을 작성한 것을 볼 수 있습니다. BloombergGPT는 쉽게 Few-shot 학습이 가능해 단 3개의 예제만으로 원하는 결과를 불러올 수 있습니다.

2. 뉴스 감정 분석

- COMPANY to cut 10,000 jobs

어떤 회사가 1만 개의 일자리를 잘라버렸다는 내용의 기사의 제목입니다. 이 헤드라인을 보면 어떤 감정이 드시나요? 직감적으로 부정적 내용인 내용임을 알 수 있습니다. 하지만 회사 입장에서는 어떨까요? 물론, 구체적인 맥락이 주어져야겠지만 인건비를 줄인다는 차원에서 투자자들에게는 매력적으로 다가올 수 있고 결과적으로 주가가 오를 수도 있습니다. 이는 기존의 벤치마크 점수를 활용하기 어려운, 굉장히 까다로운 작업입니다. 그래서 연구진은 일반적인 감정분석, 타깃이 주어졌을 때의 감정분석으로 구분하여 모델을 평가했습니다.

3. 개체명 인식

- Bloomberg: Mr. Musk adds new features to Twitter and comments on China

BERT의 등장 이후 이미 개체명 인식 성능은 높은 수준을 달성하고 있습니다. 그러나 금융 분야에서는 기본적인 개체명과는 다르게 인식해야 할 필요성이 있습니다. 위의 헤드라인을 예로 들겠습니다.

위와 같은 점들을 고려하면 태그에 상세한 주석을 달아두어야 원하는 목적에 맞게 개체명 인식이 가능합니다.

이밖에도 뉴스의 헤드라인을 제안한다거나, 금융과 관련된 질의응답(QA) 시스템 등으로 활용할 수 있습니다. 하지만 윤리적인 문제와 한계점들을 피해갈 수는 없습니다. 금융과 기업에 관련된 사항들은 민감한 영역이고, 사실적인 정보를 보장해야 합니다. 그리고 현재 부정적인 사용을 우려하여 내부적으로만 사용할 뿐 남용 위험을 가지고 있다고 판단했습니다. 이에 접근 허가를 받아 API 등을 통해 제공하고자 한다는 대안을 제시하였습니다.

짧게나마 BloombergGPT가 어떻게 활용될 수 있는지 살펴보았습니다. ChatGPT의 성공 이후 많은 챗봇들이 쏟아지고 있는 가운데, BloombergGPT를 통해 몇 가지 insight를 얻을 수 있습니다.

특정한 목표로 언어 모델을 학습시키기 위해서는 그 분야 또는 목적에 대한 더 많은 배경 지식이 필요합니다. 거기에 단순히 데이터를 바꾸는 수준의 작업만으로는 부족합니다. AI가 좋은 성능을 내는 데는 인간의 노력과 가치가 반영됨을 알 수 있습니다.

BloombergGPT는 금융 분야에서 AI를 활용한 새로운 접근 방식을 보여줬습니다. 이러한 모델이 계속 발전한다면 금융이 어려운 사용자들에게도 효율적인 서비스를 제공할 수 있을 것입니다. 물론, 블룸버그의 비즈니스 스타일대로 초고가의 폐쇄적인 서비스 대신 가벼운 범용 서비스를 제공해야 가능할테지만 말이죠. 

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