Bloomberg’in Terminaller Başkanı 2024’teki çalışmalarından bahsettiğinde, uzak bir geçmişe atıfta bulunuyor gibi görünüyor, bu da üretken yapay zekanın (Genai) rolüne getirdiği değişimin hızıdır.
Wayne Barlow, finansal veri devi Bloomberg’deki terminal ürünlerinin başkanıdır, bu da küresel finans sektöründeki müşterilerine ihtiyaç duydukları bilgileri parmak uçlarında sağlayan arayüzün sorumluluğunu üstlenir.
Terminal, Bloomberg’in finansal verilerine ve analitiğine, e -posta ve anlık mesajlaşma sohbeti gibi mesajlaşma sistemlerine ve bir dizi üretkenlik araçlarına erişim ile küresel olarak 350.000’den fazla olan aboneler sağlar.
Terminal kullanıcıları ayrıca Bloomberg News’e, üçüncü taraf haberlere ve kurumsal finansal sonuçlar gibi içerikten yapılandırılmış ve yapılandırılmamış finansal verilere erişebilir.
Barlow, “Onlara tüm bunları veren arayüzden sorumluyum” diyor. “Terminal yazılımı web’e benzer, kullanıcıların Watchlists gibi şeylerle kendi ihtiyaçları için yapılandırabilme yeteneği ile bilgi için gidebilecek birçok sayfa ile.”
Barlow neredeyse 20 yıldır Bloomberg’de. O zamanın çoğunu bugün olduğu gibi iş ve ürünleri yönetmeden önce yazılımı inşa ederek mühendislik bölümünde geçirdi.
2006 yılında Bloomberg’e altı yıl çalıştığı ABD Yatırım Bankası Bear Stearns’tan katıldı.
Barlow’un teknoloji kimlik bilgileri üniversiteden sonra “Biraz Unutulmuş Dijital Ekipman Şirketi (DEC)” daki ilk işine geri dönüyor, Computer Weekly’ye “uygun bir teknik” olduğunu kabul ediyor.
Genler patlaması
Bugün Barlow, AI’nın iş potansiyelini yeni bir seviyeye taşıyan üretken yapay zekayı (Genai) kullanmaya yönelik teknik geçmişini uygulamaktadır.
Barlow’a göre, Bloomberg yaklaşık 16 yıl önce Machine Learning’i kullanmaya başladı. O zamandan beri Bloomberg, kullanıcılara daha iyi bir deneyim sunabileceğine inandığı yazılımına AI uyguluyor.
Bugün, Genai “yetenekleri artırdı” diyor Barlow. “Daha önce mümkün değildi hissettiğimiz şeyler şimdi.”
• Bloomberg’in AI stratejisi ve araştırma başkanı Amanda Stent ile yapılan bu röportajda Bloomberg’in AI stratejisi hakkında daha fazla bilgi edinin.
Yaklaşık üç yıl önce Bloomberg’deki bir araştırmacı ve Baş Teknoloji Görevlisi (CTO), “teknolojide derin uzmanlık kazanmak için kendi büyük dil modelini (LLM) oluşturduktan sonra bir makale yayınladı.
“Bu nasıl başvuracağımızı düşünmemize izin verdi [GenAI] Ürün serimize ”diyor Barlow.
İlk Genai ürünleri paketi “tek belgelere” odaklandı. Örneğin, Ocak 2024’te şirket, transkript özetleme aracı olan bir kazanç çağrısı olan ilk dışsal Genai ürününü yayınladı. Barlow, daha sonra hepsi tek belgelere odaklanan bir dizi takip geldiğini söylüyor.
Genai ayrıca haber makalelerini özetliyor. “Belirli sayıda kelimeden daha uzun bir şey için veriyoruz [users] Hızlı bir özet ve eğer gerçekten ilgileniyorlarsa, hikayenin tamamını okuyabilirler ”diyor.
Bloomberg aynı anda Genai’yi birden fazla belgeye uygulama yolları üzerinde çalıştı.
Barlow, “Müşterilerin hatalar için çok düşük bir toleransa sahip olduklarını biliyoruz, bu yüzden onlara birden fazla belgede çok doğru özetleme verebileceğimizden emin olmak istiyoruz ve bunu yoğun vektör arama sistemleri gibi farklı yollar araştırıyoruz” diyor Barlow.
Bu sistemler, ilgili kelimeleri anlamak için istatistiksel modelleri kullanabilir. Örneğin, AI’yı ararsanız, makine öğrenimine referanslar araması gerektiğini de anlayacaktır.
Bu, 2024’ün başlarında, insanlar bu veritabanlarına bakarken, Barlow’un Computer Weekly’ye söylediği son teknoloji.
“Makine mühendisi olmayı bekleyen Virginia Tech’e gittim. Oda arkadaşım bir bilgisayar bilimcisiydi. Fortran programlama ödevlerinde ona ve diğerlerine yardım ettim ve programlamanın yetenek ve ilgimin olduğu yer olduğunu fark ettim. Makine mühendisliği okumak yerine bilgisayar mühendisliği derecesi aldım.”
Wayne Barlow, Bloomberg
Bloomberg’in müşterilerle çok belgeli yeteneklerle ilgili projelerde yakın çalıştığını söylüyor. “Çok belgeli geliştirme ile müşterilerimizle çok yakın ortaklık içinde çalıştık. Dışarı çıktık ve biraz geri bildirim aldık ve performansa sahip olduğumuzdan emin olduk, ancak olan bu gerçekten büyük AI’da büyük bir değişiklik.”
Barlow’un ekibinin bir projesi, şu anda geç beta aşamasında üzerinde çalışıyor, müşterilerin basit bir semantik arama sistemi veya bir dizin sistemi yerine eşanlamlı olarak genai’ye özgü sorular sormalarına izin verecek.
“Bu, soruyu en iyi şekilde cevaplayacak ve daha sonra bir özet verecek tüm bu farklı koleksiyonlardaki tüm belgeleri bulmaya çalışan bir aracı sistemdir” diyor.
Mobilden beri görülmeyen değişim hızı
Barlow, web’in, akıllı telefonların ve onlarla birlikte gelen her şeyin benzer şekilde önemli patlamalar olduğunu söylese de, değişimin hızının o kadar hızlı olduğu bir zamanı hatırlayamıyor.
“Bugün AI’nın hızında bir şey olup olmadığından emin değilim” diyor. “Bunu farklı kıldığını düşündüğüm şey, sağlayıcılar arasında çok fazla rekabet var. Yeterli rekabet var, ama çok fazla değil, bu yüzden bu LLM’lerin çok sayıda sağlayıcısını görüyorsunuz ve birbirlerinin performansını sıçrayacaklar.”
Barlow, sadece yazılım ve LLM’lerin kendileri hakkında beklentiler olmadığını, aynı zamanda bu özelliği yönlendiren donanımın, yongalardaki ve grafiklerdeki ilerlemelerle olduğunu söylüyor.
Herkesin teknolojinin daha ucuz hale gelmesine bahis oynadığını da ekliyor. “Daha ucuz dediğimde, sadece dolar miktarları demek istemiyorum – aynı zamanda güç kullanımı da demek istiyorum.”
Barlow’un kariyeri farklı bir üniversite oda arkadaşı olsaydı farklı olabilirdi. “Oda arkadaşım bir bilgisayar bilimcisiydi. Oda arkadaşım bir bilgisayar bilimcisiydi. Fortran programlama ödevleriyle ona ve diğerlerine yardımcı oldum ve programlamanın yetenek ve ilgimin olduğu yer olduğunu fark ettim. Makine mühendisliği okumak yerine, bu süre zarfında bir bilgisayar mühendisliği derecesi aldım.”
Barlow ayrıca Washington DC’deki Deniz Araştırma Laboratuvarı’nda staj yaptı ve Virginia Tech’de kızılötesi füze simülasyonu üzerinde çalıştı. “Gerçekte olduğundan daha eğlenceli geliyor” diyor.