{"id":31957,"date":"2024-06-12T06:13:01","date_gmt":"2024-06-12T06:13:01","guid":{"rendered":"https:\/\/www.techopedia.com\/es\/?p=31957"},"modified":"2024-06-12T07:27:34","modified_gmt":"2024-06-12T05:27:34","slug":"bloomberggpt-llm-sector-financiero","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.techopedia.com\/es\/bloomberggpt-llm-sector-financiero","title":{"rendered":"BloombergGPT: Cuando los LLM se encuentran con el sector financiero"},"content":{"rendered":"

La intersecci\u00f3n entre tecnolog\u00eda y finanzas tiene una rica historia, que se remonta a la calculadora b\u00e1sica. Con el tiempo, esta relaci\u00f3n ha evolucionado hasta lo que hoy llamamos FinTech, donde la tecnolog\u00eda desempe\u00f1a un papel fundamental en la racionalizaci\u00f3n de las operaciones financieras<\/strong>, el aumento de la eficiencia y la mejora de los procesos de toma de decisiones.<\/p>\n

Sin embargo, en el panorama financiero digital actual, el sector depende de una amplia gama de fuentes de informaci\u00f3n, principalmente en forma de datos de texto. Esto puede incluir noticias financieras, publicaciones en redes sociales, archivos de empresas y mucho m\u00e1s.<\/p>\n

Estos datos textuales pueden aprovecharse para multitud de aplicaciones financieras, como el an\u00e1lisis de opiniones, la predicci\u00f3n del precio de los activos, la orientaci\u00f3n de las inversiones, la detecci\u00f3n del fraude y la previsi\u00f3n de la inflaci\u00f3n.<\/p>\n

La aplicaci\u00f3n de la inteligencia artificial<\/a> (IA) ha sido fundamental para analizar estos datos<\/a>. Sin embargo, debido a la naturaleza \u00fanica de los datos financieros y a la escasez de grandes conjuntos de datos<\/a> p\u00fablicos anotados<\/strong>, la IA se enfrenta a importantes retos para destacar en todas estas aplicaciones.<\/p>\n

Cuando los LLM se encuentran con los mercados financieros<\/span><\/h2>\n

Mientras tanto, los grandes modelos ling\u00fc\u00edsticos<\/a> (LLM) basados en IA, entrenados en grandes vol\u00famenes de texto web<\/a>, han demostrado sistem\u00e1ticamente su notable competencia en un amplio espectro de tareas de procesamiento del lenguaje natural<\/a> (PLN). Estos LLM muestran una capacidad extraordinaria para funciones como la comprensi\u00f3n lectora, la respuesta a preguntas abiertas y la clasificaci\u00f3n de textos, ofreciendo resultados con una precisi\u00f3n notable.<\/p>\n

Lo que distingue a estos modelos es su capacidad para mostrar un comportamiento emergente. Esta capacidad \u00fanica les permite adquirir r\u00e1pidamente destreza en tareas nuevas con s\u00f3lo un pu\u00f1ado de ejemplos<\/strong>, lo que ampl\u00eda sustancialmente la gama de funciones que pueden manejar con destreza. Esto no s\u00f3lo ampl\u00eda su versatilidad, sino que tambi\u00e9n reduce significativamente la demanda de una extensa anotaci\u00f3n de datos.<\/p>\n

El salto de Bloomberg a los LLM<\/span><\/h2>\n

Consciente del potencial de los LLM en el sector financiero, Bloomberg<\/a>, una potencia econ\u00f3mica mundial, present\u00f3 su propio LLM, BloombergGPT<\/a>. Con la asombrosa cifra de 50.000 millones de par\u00e1metros y entrenado con un amplio conjunto de datos de 700.000 millones de fichas, este modelo combina datos propios de Bloomberg con fuentes p\u00fablicas.<\/p>\n

En rigurosas pruebas comparativas, BloombergGPT ha demostrado su superioridad en diversas tareas espec\u00edficas de las finanzas<\/strong>. El modelo posee dos caracter\u00edsticas clave \u00fatiles para los usuarios de Bloomberg: la capacidad de generar Bloomberg Query Language<\/a> (BQL) y hacer sugerencias de titulares de noticias.<\/p>\n

A pesar de su notable rendimiento, BloombergGPT tiene ciertas limitaciones. Se trata de un modelo propietario, lo que significa que el acceso est\u00e1 restringido y la transparencia en cuanto a la recogida de datos, los protocolos de formaci\u00f3n y el propio modelo es limitada.<\/p>\n

La necesidad de alternativas de c\u00f3digo abierto<\/span><\/h2>\n

Estas limitaciones inherentes a los modelos propietarios subrayan la importancia de las alternativas de c\u00f3digo abierto adaptadas al sector financiero. Los modelos de lenguaje financiero de c\u00f3digo abierto (FinLLM) ofrecen su propio conjunto de ventajas \u00fanicas<\/strong>, logrando un equilibrio:<\/p>\n

1. Acceso universal:<\/strong> Los FinLLM de c\u00f3digo abierto est\u00e1n abiertos a muchos usuarios, adhiri\u00e9ndose al principio de democratizaci\u00f3n de los modelos de lenguaje financiero. No mantienen el poder y el conocimiento en manos de unos pocos, sino que lo hacen accesible a muchos.<\/p>\n

2. Transparencia y confianza:<\/strong> Los modelos de c\u00f3digo abierto<\/a> son transparentes en cuanto a su c\u00f3digo base, lo que fomenta la confianza. En un sector tan cr\u00edtico como el financiero, la transparencia es esencial para las partes interesadas.<\/p>\n

3. Aceleraci\u00f3n de la investigaci\u00f3n y el desarrollo:<\/strong> La naturaleza de c\u00f3digo abierto de estos modelos impulsa el progreso en la investigaci\u00f3n y el desarrollo de la IA. Permite a los investigadores construir sobre modelos existentes<\/strong>, fomentando la innovaci\u00f3n y el descubrimiento cient\u00edfico.<\/p>\n

4. Creaci\u00f3n de comunidad:<\/strong> Los modelos de c\u00f3digo abierto promueven una comunidad global de colaboradores. Esto garantiza la durabilidad y eficacia de los modelos a largo plazo.<\/p>\n

FinGPT: Un marco para desarrollar FinLLM de c\u00f3digo abierto<\/span><\/h2>\n

Recientemente, investigadores de las universidades de Columbia y Nueva York han presentado una posible soluci\u00f3n: un marco de c\u00f3digo abierto denominado FinGPT. Este marco aborda el desarrollo de FinLLM,<\/strong> ofreciendo un equilibrio entre modelos propietarios y de c\u00f3digo abierto<\/strong>. FinGPT consta de cuatro componentes clave<\/p>\n

1.\u00a0 Capa de fuente de datos:<\/strong> Organiza la recopilaci\u00f3n de datos financieros exhaustivos de diversas fuentes en l\u00ednea, garantizando una cobertura completa del mercado. Las fuentes de recopilaci\u00f3n de datos incluyen noticias financieras de medios reputados como Reuters y CNBC, plataformas sociales como Twitter y Facebook, sitios web de autoridades reguladoras monetarias como la SEC en Estados Unidos, y las principales bolsas de valores como NYSE, NASDAQ y la Bolsa de Shangh\u00e1i.<\/p>\n

2. Capa de ingenier\u00eda de datos:<\/strong> Esta capa procesa los datos NLP en tiempo real para filtrar el ruido y resaltar la informaci\u00f3n relevante, abordando los retos que plantean los datos financieros.<\/p>\n

3. Capa LLMs:<\/strong> Esta capa es una pasarela para acceder a modelos ling\u00fc\u00edsticos preentrenados a trav\u00e9s de APIs. Adem\u00e1s, FinGPT ofrece modelos adaptables, lo que permite a los usuarios ajustarlos con sus propios datos y adaptarlos a aplicaciones financieras espec\u00edficas.
\nDentro de esta capa, los usuarios tambi\u00e9n tienen la flexibilidad de ajustar los LLM utilizando diversas t\u00e9cnicas<\/strong>, como el ajuste mediante el aprendizaje por refuerzo a partir de la retroalimentaci\u00f3n humana (RLHF). El \u00e9nfasis principal dentro de esta capa es mantener la agilidad, asegurando que el modelo permanezca actualizado y relevante en el siempre cambiante panorama de los datos financieros.<\/p>\n

4. Capa de aplicaci\u00f3n:<\/strong> El componente final demuestra las aplicaciones pr\u00e1cticas de FinGPT, ofreciendo tutoriales pr\u00e1cticos y demostraciones para diversas tareas financieras, desde servicios de asesoramiento robotizado hasta el comercio cuantitativo y el desarrollo de c\u00f3digo bajo.<\/p>\n

Aunque los FinLLM de c\u00f3digo abierto pueden abordar los retos a los que se enfrentan los FinLLM propietarios, se enfrentan a problemas de fiabilidad derivados de la falta de desarrollo y mantenimiento dedicados por parte de un equipo especializado de expertos. Estos modelos son el resultado de contribuciones fortuitas de la comunidad, en lugar de haber sido meticulosamente elaborados y puestos a punto por un grupo selecto de personas con un profundo conocimiento de los entresijos de la IA. Adem\u00e1s, las organizaciones que optan por el c\u00f3digo abierto carecen de soporte y mantenimiento a medida.<\/p>\n

Aplicaciones de las FinLLM<\/span><\/h2>\n

Las FinLLM tienen una amplia gama de aplicaciones potenciales, entre las que se incluyen:<\/p>\n

1. Asesor personalizado:<\/strong> Las FinLLM pueden ofrecer asesoramiento financiero a medida, reduciendo la necesidad de consultas peri\u00f3dicas en persona.<\/p>\n

2. An\u00e1lisis del sentimiento financiero:<\/strong> Los FinLLM pueden evaluar los sentimientos a trav\u00e9s de varias plataformas financieras para proporcionar una gu\u00eda de inversi\u00f3n perspicaz.<\/p>\n

3. Creaci\u00f3n de contenidos:<\/strong> Los FinLLM pueden generar contenido financiero de alta calidad para sitios web y canales de medios sociales, lo que permite a las empresas llegar a un p\u00fablico m\u00e1s amplio de forma m\u00e1s r\u00e1pida y sencilla.<\/p>\n

4. Herramientas educativas:<\/strong> Los FinLLM de c\u00f3digo abierto pueden servir como valiosas herramientas educativas, permitiendo a estudiantes e investigadores profundizar directamente en las complejidades de los modelos de lenguaje financiero, facilitando el aprendizaje.<\/p>\n

5. An\u00e1lisis de datos financieros:<\/strong> Los FinLLM pueden democratizar el an\u00e1lisis de datos financieros, capacitando a los usuarios para realizar intrincadas tareas de an\u00e1lisis de datos de forma sencilla.<\/p>\n

6. Traducci\u00f3n de formatos de datos:<\/strong> Las FinLLM podr\u00edan facilitar la traducci\u00f3n de patrones de datos complejos. BloombergGPT demuestra un ejemplo de esta traducci\u00f3n generando Bloomberg Query Language (BQL) a partir de lenguaje natural.<\/p>\n

7. Chatbots con FinLLM<\/strong>: Estos pueden participar e interactuar con los clientes 24\/7 y mejorar las conversaciones en l\u00ednea.<\/p>\n

Conclusi\u00f3n<\/span><\/h2>\n

El viaje del sector financiero hacia el mundo de los grandes modelos ling\u00fc\u00edsticos es prometedor, con modelos propietarios y de c\u00f3digo abierto que ofrecen cada uno sus puntos fuertes y desaf\u00edos \u00fanicos. No cabe duda de que el futuro depara m\u00e1s innovaciones en el campo de los FinLLM, que tender\u00e1n puentes entre la tecnolog\u00eda y las finanzas.<\/p>\n

Ya sean propios o de c\u00f3digo abierto, estos modelos tienen el potencial de revolucionar la forma en que interactuamos con los datos financieros, ofreciendo informaci\u00f3n, orientaci\u00f3n y apoyo de una forma nunca vista. La clave est\u00e1 en navegar por este panorama, sopesar los pros y los contras y tomar decisiones informadas que se adapten a las necesidades espec\u00edficas de las organizaciones financieras y las partes interesadas.<\/p>\n

Mientras seguimos explorando esta apasionante frontera, podemos esperar una transformaci\u00f3n del sector financiero impulsada por el poder de los modelos ling\u00fc\u00edsticos y la inteligencia artificial.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

La intersecci\u00f3n entre tecnolog\u00eda y finanzas tiene una rica historia, que se remonta a la calculadora b\u00e1sica. Con el tiempo, esta relaci\u00f3n ha evolucionado hasta lo que hoy llamamos FinTech, donde la tecnolog\u00eda desempe\u00f1a un papel fundamental en la racionalizaci\u00f3n de las operaciones financieras, el aumento de la eficiencia y la mejora de los procesos […]<\/p>\n","protected":false},"author":7914,"featured_media":31958,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"_lmt_disableupdate":"","_lmt_disable":"","footnotes":""},"categories":[23],"tags":[],"class_list":["post-31957","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-inteligencia-artificial"],"acf":[],"yoast_head":"\nBloomberg se adentra en el mundo de la Inteligencia Artificial<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"Te contamos los \u00faltimos avances en el modelo de lenguaje construido por Bloomberg, sus caracter\u00edsticas, competencia y caracter\u00edsticas.\" \/>\n<meta name=\"robots\" content=\"noindex, follow\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"es_ES\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"BloombergGPT: Cuando los LLM se encuentran con el sector financiero\" \/>\n<meta property=\"og:description\" content=\"Te contamos los \u00faltimos avances en el modelo de lenguaje construido por Bloomberg, sus caracter\u00edsticas, competencia y caracter\u00edsticas.\" \/>\n<meta property=\"og:url\" content=\"https:\/\/www.techopedia.com\/es\/bloomberggpt-llm-sector-financiero\" \/>\n<meta property=\"og:site_name\" content=\"Techopedia Espa\u00f1ol\" \/>\n<meta property=\"article:author\" content=\"https:\/\/scholar.google.com.pk\/citations?user=CuQ9S_kAAAAJ&hl=en\" \/>\n<meta property=\"article:published_time\" content=\"2024-06-12T06:13:01+00:00\" \/>\n<meta property=\"og:image\" content=\"https:\/\/www.techopedia.com\/es\/wp-content\/uploads\/sites\/4\/2024\/05\/brain_neural_networks_01-1.jpg\" \/>\n\t<meta property=\"og:image:width\" content=\"1200\" \/>\n\t<meta property=\"og:image:height\" content=\"600\" \/>\n\t<meta property=\"og:image:type\" content=\"image\/jpeg\" \/>\n<meta name=\"author\" content=\"Dr. Tehseen Zia\" \/>\n<meta name=\"twitter:card\" content=\"summary_large_image\" \/>\n<meta name=\"twitter:label1\" content=\"Written by\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:data1\" content=\"Dr. Tehseen Zia\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:label2\" content=\"Est. reading time\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:data2\" content=\"7 minutos\" \/>\n<script type=\"application\/ld+json\" class=\"yoast-schema-graph\">{\"@context\":\"https:\/\/schema.org\",\"@graph\":[{\"@type\":\"Article\",\"@id\":\"https:\/\/www.techopedia.com\/es\/bloomberggpt-llm-sector-financiero#article\",\"isPartOf\":{\"@id\":\"https:\/\/www.techopedia.com\/es\/bloomberggpt-llm-sector-financiero\"},\"author\":{\"name\":\"Dr. Tehseen Zia\",\"@id\":\"https:\/\/www.techopedia.com\/es\/#\/schema\/person\/fb77f994a3e084b6598f08565f584002\"},\"headline\":\"BloombergGPT: Cuando los LLM se encuentran con el sector financiero\",\"datePublished\":\"2024-06-12T06:13:01+00:00\",\"mainEntityOfPage\":{\"@id\":\"https:\/\/www.techopedia.com\/es\/bloomberggpt-llm-sector-financiero\"},\"wordCount\":1521,\"commentCount\":0,\"publisher\":{\"@id\":\"https:\/\/www.techopedia.com\/es\/#organization\"},\"image\":{\"@id\":\"https:\/\/www.techopedia.com\/es\/bloomberggpt-llm-sector-financiero#primaryimage\"},\"thumbnailUrl\":\"https:\/\/www.techopedia.com\/es\/wp-content\/uploads\/sites\/4\/2024\/05\/brain_neural_networks_01-1.jpg\",\"articleSection\":[\"Inteligencia Artificial\"],\"inLanguage\":\"es\",\"potentialAction\":[{\"@type\":\"CommentAction\",\"name\":\"Comment\",\"target\":[\"https:\/\/www.techopedia.com\/es\/bloomberggpt-llm-sector-financiero#respond\"]}],\"copyrightYear\":\"2024\",\"copyrightHolder\":{\"@id\":\"https:\/\/www.techopedia.com\/#organization\"}},{\"@type\":\"WebPage\",\"@id\":\"https:\/\/www.techopedia.com\/es\/bloomberggpt-llm-sector-financiero\",\"url\":\"https:\/\/www.techopedia.com\/es\/bloomberggpt-llm-sector-financiero\",\"name\":\"Bloomberg se adentra en el mundo de la Inteligencia Artificial\",\"isPartOf\":{\"@id\":\"https:\/\/www.techopedia.com\/es\/#website\"},\"primaryImageOfPage\":{\"@id\":\"https:\/\/www.techopedia.com\/es\/bloomberggpt-llm-sector-financiero#primaryimage\"},\"image\":{\"@id\":\"https:\/\/www.techopedia.com\/es\/bloomberggpt-llm-sector-financiero#primaryimage\"},\"thumbnailUrl\":\"https:\/\/www.techopedia.com\/es\/wp-content\/uploads\/sites\/4\/2024\/05\/brain_neural_networks_01-1.jpg\",\"datePublished\":\"2024-06-12T06:13:01+00:00\",\"description\":\"Te contamos los \u00faltimos avances en el modelo de lenguaje construido por Bloomberg, sus caracter\u00edsticas, competencia y caracter\u00edsticas.\",\"breadcrumb\":{\"@id\":\"https:\/\/www.techopedia.com\/es\/bloomberggpt-llm-sector-financiero#breadcrumb\"},\"inLanguage\":\"es\",\"potentialAction\":[{\"@type\":\"ReadAction\",\"target\":[\"https:\/\/www.techopedia.com\/es\/bloomberggpt-llm-sector-financiero\"]}]},{\"@type\":\"ImageObject\",\"inLanguage\":\"es\",\"@id\":\"https:\/\/www.techopedia.com\/es\/bloomberggpt-llm-sector-financiero#primaryimage\",\"url\":\"https:\/\/www.techopedia.com\/es\/wp-content\/uploads\/sites\/4\/2024\/05\/brain_neural_networks_01-1.jpg\",\"contentUrl\":\"https:\/\/www.techopedia.com\/es\/wp-content\/uploads\/sites\/4\/2024\/05\/brain_neural_networks_01-1.jpg\",\"width\":1200,\"height\":600,\"caption\":\"El avance de Bloomberg en la IA. Techopedia\"},{\"@type\":\"BreadcrumbList\",\"@id\":\"https:\/\/www.techopedia.com\/es\/bloomberggpt-llm-sector-financiero#breadcrumb\",\"itemListElement\":[{\"@type\":\"ListItem\",\"position\":1,\"name\":\"Inicio\",\"item\":\"https:\/\/www.techopedia.com\/es\/\"},{\"@type\":\"ListItem\",\"position\":2,\"name\":\"Inteligencia Artificial\",\"item\":\"https:\/\/www.techopedia.com\/es\/inteligencia-artificial\"},{\"@type\":\"ListItem\",\"position\":3,\"name\":\"BloombergGPT: Cuando los LLM se encuentran con el sector financiero\"}]},{\"@type\":\"WebSite\",\"@id\":\"https:\/\/www.techopedia.com\/es\/#website\",\"url\":\"https:\/\/www.techopedia.com\/es\/\",\"name\":\"Techopedia\",\"description\":\"\",\"publisher\":{\"@id\":\"https:\/\/www.techopedia.com\/es\/#organization\"},\"potentialAction\":[{\"@type\":\"SearchAction\",\"target\":{\"@type\":\"EntryPoint\",\"urlTemplate\":\"https:\/\/www.techopedia.com\/es\/?s={search_term_string}\"},\"query-input\":{\"@type\":\"PropertyValueSpecification\",\"valueRequired\":true,\"valueName\":\"search_term_string\"}}],\"inLanguage\":\"es\"},{\"@type\":\"Organization\",\"@id\":\"https:\/\/www.techopedia.com\/es\/#organization\",\"name\":\"Techopedia en Espa\u00f1ol\",\"url\":\"https:\/\/www.techopedia.com\/es\/\",\"logo\":{\"@type\":\"ImageObject\",\"inLanguage\":\"es\",\"@id\":\"https:\/\/www.techopedia.com\/es\/#\/schema\/logo\/image\/\",\"url\":\"https:\/\/www.techopedia.com\/es\/wp-content\/uploads\/sites\/4\/2025\/02\/techopedia-light-logo.svg\",\"contentUrl\":\"https:\/\/www.techopedia.com\/es\/wp-content\/uploads\/sites\/4\/2025\/02\/techopedia-light-logo.svg\",\"caption\":\"Techopedia en Espa\u00f1ol\"},\"image\":{\"@id\":\"https:\/\/www.techopedia.com\/es\/#\/schema\/logo\/image\/\"}},{\"@type\":\"Person\",\"@id\":\"https:\/\/www.techopedia.com\/es\/#\/schema\/person\/fb77f994a3e084b6598f08565f584002\",\"name\":\"Dr. Tehseen Zia\",\"image\":{\"@type\":\"ImageObject\",\"inLanguage\":\"es\",\"@id\":\"https:\/\/www.techopedia.com\/es\/#\/schema\/person\/image\/\",\"url\":\"https:\/\/www.techopedia.com\/wp-content\/uploads\/2023\/02\/tehseen_zia.jpg\",\"contentUrl\":\"https:\/\/www.techopedia.com\/wp-content\/uploads\/2023\/02\/tehseen_zia.jpg\",\"caption\":\"Dr. Tehseen Zia\"},\"description\":\"Dr. Tehseen Zia has Doctorate and more than 10 years of post-Doctorate research experience in Artificial Intelligence (AI). He is Tenured Associate Professor and leads AI research at Comsats University Islamabad, and co-principle investigator in National Center of Artificial Intelligence Pakistan. In the past, he has worked as research consultant on European Union funded AI project Dream4cars.\",\"sameAs\":[\"https:\/\/scholar.google.com.pk\/citations?user=CuQ9S_kAAAAJ&hl=en\",\"https:\/\/www.linkedin.com\/in\/tehseen-zia-48764638\/?originalSubdomain=pk\"],\"knowsAbout\":[\"Tenured Associate Professor\",\"COMSATS University Islamabad (CUI)\"],\"url\":\"https:\/\/www.techopedia.com\/es\/autor\/dr-tehseen-zia\"}]}<\/script>\n<!-- \/ Yoast SEO Premium plugin. -->","yoast_head_json":{"title":"Bloomberg se adentra en el mundo de la Inteligencia Artificial","description":"Te contamos los \u00faltimos avances en el modelo de lenguaje construido por Bloomberg, sus caracter\u00edsticas, competencia y caracter\u00edsticas.","robots":{"index":"noindex","follow":"follow"},"og_locale":"es_ES","og_type":"article","og_title":"BloombergGPT: Cuando los LLM se encuentran con el sector financiero","og_description":"Te contamos los \u00faltimos avances en el modelo de lenguaje construido por Bloomberg, sus caracter\u00edsticas, competencia y caracter\u00edsticas.","og_url":"https:\/\/www.techopedia.com\/es\/bloomberggpt-llm-sector-financiero","og_site_name":"Techopedia Espa\u00f1ol","article_author":"https:\/\/scholar.google.com.pk\/citations?user=CuQ9S_kAAAAJ&hl=en","article_published_time":"2024-06-12T06:13:01+00:00","og_image":[{"width":1200,"height":600,"url":"https:\/\/www.techopedia.com\/es\/wp-content\/uploads\/sites\/4\/2024\/05\/brain_neural_networks_01-1.jpg","type":"image\/jpeg"}],"author":"Dr. Tehseen Zia","twitter_card":"summary_large_image","twitter_misc":{"Written by":"Dr. Tehseen Zia","Est. reading time":"7 minutos"},"schema":{"@context":"https:\/\/schema.org","@graph":[{"@type":"Article","@id":"https:\/\/www.techopedia.com\/es\/bloomberggpt-llm-sector-financiero#article","isPartOf":{"@id":"https:\/\/www.techopedia.com\/es\/bloomberggpt-llm-sector-financiero"},"author":{"name":"Dr. Tehseen Zia","@id":"https:\/\/www.techopedia.com\/es\/#\/schema\/person\/fb77f994a3e084b6598f08565f584002"},"headline":"BloombergGPT: Cuando los LLM se encuentran con el sector financiero","datePublished":"2024-06-12T06:13:01+00:00","mainEntityOfPage":{"@id":"https:\/\/www.techopedia.com\/es\/bloomberggpt-llm-sector-financiero"},"wordCount":1521,"commentCount":0,"publisher":{"@id":"https:\/\/www.techopedia.com\/es\/#organization"},"image":{"@id":"https:\/\/www.techopedia.com\/es\/bloomberggpt-llm-sector-financiero#primaryimage"},"thumbnailUrl":"https:\/\/www.techopedia.com\/es\/wp-content\/uploads\/sites\/4\/2024\/05\/brain_neural_networks_01-1.jpg","articleSection":["Inteligencia Artificial"],"inLanguage":"es","potentialAction":[{"@type":"CommentAction","name":"Comment","target":["https:\/\/www.techopedia.com\/es\/bloomberggpt-llm-sector-financiero#respond"]}],"copyrightYear":"2024","copyrightHolder":{"@id":"https:\/\/www.techopedia.com\/#organization"}},{"@type":"WebPage","@id":"https:\/\/www.techopedia.com\/es\/bloomberggpt-llm-sector-financiero","url":"https:\/\/www.techopedia.com\/es\/bloomberggpt-llm-sector-financiero","name":"Bloomberg se adentra en el mundo de la Inteligencia Artificial","isPartOf":{"@id":"https:\/\/www.techopedia.com\/es\/#website"},"primaryImageOfPage":{"@id":"https:\/\/www.techopedia.com\/es\/bloomberggpt-llm-sector-financiero#primaryimage"},"image":{"@id":"https:\/\/www.techopedia.com\/es\/bloomberggpt-llm-sector-financiero#primaryimage"},"thumbnailUrl":"https:\/\/www.techopedia.com\/es\/wp-content\/uploads\/sites\/4\/2024\/05\/brain_neural_networks_01-1.jpg","datePublished":"2024-06-12T06:13:01+00:00","description":"Te contamos los \u00faltimos avances en el modelo de lenguaje construido por Bloomberg, sus caracter\u00edsticas, competencia y caracter\u00edsticas.","breadcrumb":{"@id":"https:\/\/www.techopedia.com\/es\/bloomberggpt-llm-sector-financiero#breadcrumb"},"inLanguage":"es","potentialAction":[{"@type":"ReadAction","target":["https:\/\/www.techopedia.com\/es\/bloomberggpt-llm-sector-financiero"]}]},{"@type":"ImageObject","inLanguage":"es","@id":"https:\/\/www.techopedia.com\/es\/bloomberggpt-llm-sector-financiero#primaryimage","url":"https:\/\/www.techopedia.com\/es\/wp-content\/uploads\/sites\/4\/2024\/05\/brain_neural_networks_01-1.jpg","contentUrl":"https:\/\/www.techopedia.com\/es\/wp-content\/uploads\/sites\/4\/2024\/05\/brain_neural_networks_01-1.jpg","width":1200,"height":600,"caption":"El avance de Bloomberg en la IA. Techopedia"},{"@type":"BreadcrumbList","@id":"https:\/\/www.techopedia.com\/es\/bloomberggpt-llm-sector-financiero#breadcrumb","itemListElement":[{"@type":"ListItem","position":1,"name":"Inicio","item":"https:\/\/www.techopedia.com\/es\/"},{"@type":"ListItem","position":2,"name":"Inteligencia Artificial","item":"https:\/\/www.techopedia.com\/es\/inteligencia-artificial"},{"@type":"ListItem","position":3,"name":"BloombergGPT: Cuando los LLM se encuentran con el sector financiero"}]},{"@type":"WebSite","@id":"https:\/\/www.techopedia.com\/es\/#website","url":"https:\/\/www.techopedia.com\/es\/","name":"Techopedia","description":"","publisher":{"@id":"https:\/\/www.techopedia.com\/es\/#organization"},"potentialAction":[{"@type":"SearchAction","target":{"@type":"EntryPoint","urlTemplate":"https:\/\/www.techopedia.com\/es\/?s={search_term_string}"},"query-input":{"@type":"PropertyValueSpecification","valueRequired":true,"valueName":"search_term_string"}}],"inLanguage":"es"},{"@type":"Organization","@id":"https:\/\/www.techopedia.com\/es\/#organization","name":"Techopedia en Espa\u00f1ol","url":"https:\/\/www.techopedia.com\/es\/","logo":{"@type":"ImageObject","inLanguage":"es","@id":"https:\/\/www.techopedia.com\/es\/#\/schema\/logo\/image\/","url":"https:\/\/www.techopedia.com\/es\/wp-content\/uploads\/sites\/4\/2025\/02\/techopedia-light-logo.svg","contentUrl":"https:\/\/www.techopedia.com\/es\/wp-content\/uploads\/sites\/4\/2025\/02\/techopedia-light-logo.svg","caption":"Techopedia en Espa\u00f1ol"},"image":{"@id":"https:\/\/www.techopedia.com\/es\/#\/schema\/logo\/image\/"}},{"@type":"Person","@id":"https:\/\/www.techopedia.com\/es\/#\/schema\/person\/fb77f994a3e084b6598f08565f584002","name":"Dr. Tehseen Zia","image":{"@type":"ImageObject","inLanguage":"es","@id":"https:\/\/www.techopedia.com\/es\/#\/schema\/person\/image\/","url":"https:\/\/www.techopedia.com\/wp-content\/uploads\/2023\/02\/tehseen_zia.jpg","contentUrl":"https:\/\/www.techopedia.com\/wp-content\/uploads\/2023\/02\/tehseen_zia.jpg","caption":"Dr. Tehseen Zia"},"description":"Dr. Tehseen Zia has Doctorate and more than 10 years of post-Doctorate research experience in Artificial Intelligence (AI). He is Tenured Associate Professor and leads AI research at Comsats University Islamabad, and co-principle investigator in National Center of Artificial Intelligence Pakistan. In the past, he has worked as research consultant on European Union funded AI project Dream4cars.","sameAs":["https:\/\/scholar.google.com.pk\/citations?user=CuQ9S_kAAAAJ&hl=en","https:\/\/www.linkedin.com\/in\/tehseen-zia-48764638\/?originalSubdomain=pk"],"knowsAbout":["Tenured Associate Professor","COMSATS University Islamabad (CUI)"],"url":"https:\/\/www.techopedia.com\/es\/autor\/dr-tehseen-zia"}]}},"modified_by":"vukstojkovic","_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.techopedia.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/31957","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.techopedia.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.techopedia.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.techopedia.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/users\/7914"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.techopedia.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=31957"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/www.techopedia.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/31957\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.techopedia.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/media\/31958"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.techopedia.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=31957"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.techopedia.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=31957"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.techopedia.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=31957"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}