这篇论文介绍了BloombergGPT，这是一种基于Transformer架构的大型语言模型，旨在为金融领域的自然语言处理任务提供解决方案。BloombergGPT的训练数据来自于Bloomberg Terminal上的金融新闻、研究报告、分析师预测等文本数据，总共包含超过10亿个单词。该模型的预训练使用了类似于GPT-2的策略，即使用无监督的语言模型预测下一个单词，以此来学习文本的语言结构和语义信息。此外，该模型还使用了一些特定于金融领域的技巧，如在预训练中加入金融实体识别任务，以提高模型对金融领域实体的理解能力。在多个金融领域的自然语言处理任务上，BloombergGPT都取得了优秀的表现，证明了其在金融领域的实用性和有效性。