Perkembangan dan kemajuan kecerdasan buatan (AI) telah berdampak signifikan terhadap pemrosesan bahasa alami (natural language processing/NLP) dalam berbagai bidang. Peningkatan ini juga telah menyebabkan munculnya model bahasa besar yang dapat digunakan dalam sektor keuangan. Namun, untuk mengembangkan model bahasa ekonomi open-source yang efektif dan efisien, diperlukan pengumpulan data berkualitas tinggi, relevan, dan terkini.
Penggunaan model bahasa dalam sektor keuangan memiliki beberapa kendala. Mulai dari kesulitan dalam mendapatkan data, mempertahankan berbagai bentuk dan jenis data, hingga menghadapi masalah kualitas data yang tidak konsisten serta kebutuhan akan informasi terkini.
Salah satu tantangan dalam mengumpulkan data keuangan adalah sumber datanya yang beragam, seperti platform web, API, dokumen PDF, dan foto. Untuk melatih model bahasa khusus untuk industri perbankan, model berlisensi seperti BloombergGPT menggunakan akses eksklusif mereka terhadap data yang spesifik. Namun, kebutuhan akan alternatif yang lebih terbuka dan inklusif semakin meningkat mengingat keterbatasan aksesibilitas dan keterbukaan dalam proses pengumpulan dan pelatihan data mereka. Sebagai tanggapan atas kebutuhan ini, para peneliti dari Universitas Columbia dan Universitas New York (Shanghai) membahas masalah serupa dengan data keuangan dan menyediakan FinGPT, suatu kerangka kerja open-source end-to-end untuk model bahasa ekonomi besar (FinLLMs).
FinGPT menekankan pentingnya pengumpulan, pembersihan, dan pra-pemrosesan data dalam menciptakan FinLLMs open-source menggunakan pendekatan yang berpusat pada data. FinGPT bertujuan untuk memajukan penelitian keuangan, kerjasama, dan inovasi dengan mempromosikan aksesibilitas data dan menjadi dasar bagi praktik keuangan terbuka. Berikut adalah ringkasan kontribusi mereka:
1. Demokratisasi: Kerangka kerja open-source FinGPT bertujuan untuk demokratisasi akses ke data keuangan dan FinLLMs dengan menampilkan potensi yang belum terealisasi dari keuangan yang tersedia.
2. Pendekatan berpusat pada data: Dalam mengakui nilai kurasi data, FinGPT mengambil pendekatan berpusat pada data dan menggunakan teknik pembersihan dan pra-pemrosesan yang ketat untuk menangani berbagai format dan jenis data, sehingga menghasilkan data berkualitas tinggi.
FinGPT mengadopsi kerangka kerja full-stack untuk FinLLMs dengan empat lapisan yang merupakan kerangka kerja end-to-end.
Lapisan sumber data: Dengan menangkap informasi secara real-time, lapisan ini memastikan cakupan pasar yang komprehensif sambil mengatasi sensitivitas temporal data keuangan.
Lapisan rekayasa data: Lapisan ini mengatasi kesulitan inherent dari sensitivitas temporal yang tinggi dan rasio sinyal-ke-noise yang rendah dalam data keuangan. Lapisan ini siap untuk pemrosesan data NLP secara real-time.
Lapisan LLMs: Lapisan ini fokus pada berbagai pendekatan fine-tuning, mengurangi karakter yang sangat dinamis dari data keuangan dan memastikan kebenaran dan relevansi model.
Lapisan aplikasi: Lapisan ini menyoroti potensi FinGPT dalam industri keuangan dengan menampilkan aplikasi dunia nyata dan demo.
Mereka ingin FinGPT menjadi katalis untuk mendorong inovasi dalam industri keuangan. Selain kontribusi teknisnya, FinGPT juga mendorong lingkungan open-source untuk FinLLMs, mendorong pemrosesan real-time dan adaptasi khusus pengguna. FinGPT berada dalam posisi untuk mengubah pengetahuan dan penggunaan FinLLMs dengan mendorong ekosistem kerjasama yang kuat dalam komunitas AI4Finance yang open-source. Mereka berencana untuk segera merilis model yang telah dilatih.
Dengan adanya FinGPT, diharapkan akses ke data keuangan dan model bahasa ekonomi akan menjadi lebih demokratis. FinGPT juga membuka peluang untuk penelitian lebih lanjut, kerjasama, dan inovasi di bidang keuangan dengan mempromosikan praktik keuangan terbuka. Dalam jangka panjang, FinGPT memiliki potensi untuk mengubah cara pemrosesan dan penggunaan FinLLMs dengan menciptakan ekosistem kerjasama yang kuat di komunitas AI4Finance yang open-source.
Tantangan Penggunaan Model Bahasa di Sektor Keuangan
Penggunaan model bahasa di sektor keuangan tidaklah mudah. Para pengembang model harus menghadapi berbagai tantangan, mulai dari kesulitan mendapatkan data yang relevan hingga masalah dengan kualitas data yang tidak konsisten. Selain itu, pengumpulan data keuangan yang bersifat historis atau khusus juga menjadi tantangan tersendiri karena berbagai sumber datanya yang beragam, seperti platform web, API, dokumen PDF, dan foto.
Untuk mengatasi tantangan ini, model-model berlisensi seperti BloombergGPT telah menggunakan akses eksklusif mereka terhadap data yang spesifik. Namun, hal ini menyebabkan keterbatasan aksesibilitas dan keterbukaan dalam proses pengumpulan dan pelatihan data mereka. Oleh karena itu, kebutuhan akan alternatif yang lebih terbuka dan inklusif semakin meningkat.
FinGPT adalah salah satu upaya untuk mengatasi kendala-kendala tersebut. FinGPT adalah kerangka kerja open-source yang dirancang khusus untuk menciptakan model bahasa ekonomi besar (FinLLMs). FinGPT mengambil pendekatan berpusat pada data dengan melakukan pengumpulan, pembersihan, dan pra-pemrosesan data secara ketat. Hal ini bertujuan untuk menghasilkan data berkualitas tinggi yang dapat digunakan dalam pengembangan model bahasa ekonomi.
Dengan FinGPT, diharapkan akses ke data keuangan dan model bahasa ekonomi akan lebih demokratis. FinGPT juga berpotensi menjembatani kolaborasi dan inovasi di industri keuangan dengan mempromosikan praktik keuangan terbuka. Melalui FinGPT, penelitian keuangan dapat maju lebih jauh, dan kerjasama antar pemangku kepentingan di industri keuangan dapat terwujud.
Potensi FinGPT dalam Industri Keuangan
FinGPT adalah kerangka kerja yang memiliki potensi besar dalam industri keuangan. Dengan menggunakan pendekatan berpusat pada data, FinGPT mampu mengumpulkan, membersihkan, dan pra-memroses data keuangan dengan baik. Hal ini memungkinkan pengembangan model bahasa ekonomi berkualitas tinggi yang dapat digunakan dalam berbagai aplikasi di industri keuangan.
FinGPT juga menawarkan empat lapisan dalam kerangka kerjanya, mulai dari lapisan sumber data hingga lapisan aplikasi. Lapisan-lapisan ini memastikan pemrosesan data keuangan secara real-time dan mengurangi karakter yang sangat dinamis dari data keuangan. Hal ini penting untuk memastikan kebenaran dan relevansi model yang dikembangkan menggunakan FinGPT.
Dengan adanya FinGPT, diharapkan industri keuangan dapat mengembangkan inovasi baru yang didukung oleh pengolahan bahasa alami. Penggunaan model bahasa ekonomi juga dapat menciptakan efisiensi dan keakuratan
Disarikan dari: Source