Apa Itu Model Bahasa Besar (LLM)?

Apa Itu Model Bahasa Besar?

Model bahasa besar (LLM) adalah model deep learning yang dirancang untuk memahami, menerjemahkan, dan menghasilkan bahasa seperti manusia. LLM dilatih berdasarkan data domain publik dengan jutaan atau miliaran parameter, yang memungkinkan teks yang dihasilkannya terdengar seperti ditulis oleh manusia.

LLM digunakan dalam domain pemrosesan bahasa alami (Natural Language Processing atau NLP) yang lebih luas, yang merupakan cabang dari artificial intelligence (AI) yang berkaitan dengan interaksi antara komputer dan bahasa manusia. NLP digunakan untuk menganalisis, memahami, dan menghasilkan bahasa manusia, memungkinkan mesin untuk membaca dan menginterpretasikan teks, ucapan, dan bentuk komunikasi lainnya.

LLM berfungsi sebagai landasan teknologi di balik beberapa alat AI generatif (GenAI) berbasis teks yang paling banyak digunakan saat ini, seperti ChatGPT, Google Bard, dan Jasper. Sebagian besar peningkatan penggunaan dan investasi komersial baru-baru ini dalam AI generatif dapat dikaitkan dengan kemajuan teknologi dalam model bahasa besar, seperti ketersediaan arsitektur model transformer, inovasi algoritmik baru seperti mekanisme perhatian dan teknik optimisasi, serta kemudahan akses kerangka kerja sumber terbuka seperti TensorFlow dan PyTorch.

Model Bahasa Besar vs. AI Generatif

Secara luas, AI generatif mengacu pada solusi AI yang digunakan untuk menghasilkan atau membuat konten—baik itu berupa kata tertulis, gambar, video, atau audio. LLM adalah bagian yang lebih khusus dari AI generatif yang berfokus pada analisis dan pembuatan teks menggunakan teknik pemrosesan bahasa alami.

LLM sering memainkan peran mendasar dalam memungkinkan solusi AI generatif. Di sini, LLM digunakan sebagai mekanisme antara pengguna dan model AI, yang memungkinkan sistem untuk memahami perintah input pengguna dan memberikan output konten yang sesuai.

Mengapa Model Bahasa Penting?

Model bahasa besar dan kecil memungkinkan AI untuk berinteraksi dengan manusia. Model ini mendukung banyak inovasi AI seperti bot percakapan, asisten AI, dan layanan transkripsi otomatis. LLM memungkinkan sistem AI untuk memahami maksud manusia dan merespons dengan akurat.

Karena LLM dapat memproses konten tertulis dalam jumlah besar lebih cepat daripada manusia, ini menjadikan LLM alat yang kuat untuk bidang-bidang seperti peninjauan dokumen atau penelitian hukum. Melalui kemampuan analisis canggih ini, LLM dapat mendukung pengambilan keputusan yang lebih baik dan memaksimalkan produktivitas untuk berbagai kasus penggunaan dan industri.

Manfaat Model Bahasa Besar

Perusahaan yang menerapkan LLM akan mendapatkan banyak manfaat berikut:

• Operasi yang disederhanakan: LLM memungkinkan otomatisasi tugas rutin dan berulang, yang membantu meningkatkan produktivitas karyawan, meningkatkan efisiensi, dan menurunkan biaya.
• Inovasi dan pengembangan produk yang dipercepat: LLM dapat menampilkan wawasan penting tentang umpan balik dan preferensi konsumen serta memberikan rekomendasi tentang cara menyempurnakan produk yang ada atau apakah produk baru diperlukan.
• Wawasan bisnis: NLP, yang didukung oleh LLM, dapat menganalisis dan mengekstrak wawasan dari data bisnis yang tidak terstruktur dengan cepat dan akurat untuk memungkinkan perusahaan membuat keputusan berdasarkan data dengan lebih cepat, mengotomatiskan tugas berulang, dan membantu mengenali peluang untuk mendapatkan keunggulan kompetitif.
• Skalabilitas dan fleksibilitas: LLM dapat ditingkatkan skalanya untuk menangani jumlah data yang sangat besar, yang berarti solusi ini dapat digunakan untuk beberapa aplikasi. Selain itu, karena LLM adalah model fondasi, model ini dapat menjadi titik awal yang baik untuk membangun model spesifik tugas melalui pelatihan dan penyempurnaan.

LLM memberikan manfaat yang jauh melampaui lingkup bisnis. Pengguna juga mendapatkan manfaat yang cukup besar ketika LLM diimplementasikan di perusahaan dan aplikasi berbasis LLM siap tersedia:

• Pengalaman pengguna yang lebih baik: LLM dapat memunculkan wawasan baru dan menciptakan antarmuka yang lebih intuitif untuk produk dan layanan, menjadikannya lebih mudah digunakan dan dipahami oleh pelanggan.
• Layanan pelanggan yang lebih baik: LLM dapat digunakan untuk membuat bot percakapan dan asisten virtual yang memahami dan merespons pertanyaan pelanggan dalam bahasa yang lebih alami, meningkatkan efisiensi dan efektivitas layanan pelanggan.
• Rekomendasi personalisasi: LLM dapat menganalisis preferensi dan perilaku pelanggan serta membuat rekomendasi produk dan layanan yang lebih dipersonalisasi.
• Akses lebih mudah ke informasi: LLM dapat memudahkan pelanggan dalam menemukan informasi yang mereka perlukan dengan memungkinkan pelanggan mencari informasi menggunakan pertanyaan dalam bahasa alami.

Tantangan Model Bahasa Besar

Meskipun penggunaan LLM membawa manfaat yang cukup besar bagi bisnis dan pengguna, terdapat tantangan dan risiko yang tidak dapat diabaikan:

• Bias: LLM dilatih dan belajar dari data yang ada yang mungkin berisi bias. Oleh karena itu, ada kemungkinan bahwa LLM mewarisi bias tersebut dan membawanya dalam teks berikutnya yang dihasilkan.
• Dampak lingkungan dari pelatihan: Pelatihan LLM yang besar memerlukan sumber daya komputasi yang juga besar sehingga berpotensi meninggalkan dampak lingkungan yang merugikan dan berjangka panjang. Misalnya, penelitian menunjukkan bahwa pelatihan satu LLM umum, seperti Representasi Enkoder Dua Arah dari Transformer (Bidirectional Encoder Representations from Transformers atau BERT) yang diperkenalkan oleh Google, pada GPU dapat memancarkan jumlah CO2 setara dengan yang dipancarkan oleh lima mobil selama usia pakainya.¹ Usaha telah dilakukan untuk mengurangi dampak ini dan membuat AI lebih berkelanjutan serta menggunakan AI untuk meningkatkan upaya keberlanjutan bisnis secara keseluruhan.
• Ketertafsiran: Saat ini sulit untuk memahami proses pembuatan keputusan LLM dan menafsirkan bagaimana ia sampai pada output yang dihasilkan. Hal ini disebabkan oleh banyak faktor, termasuk sifat kompleks dan skala LLM yang begitu besar, ukuran dan keragaman kumpulan data yang digunakan dalam pelatihan, serta kurangnya alat bantu keterjelasan yang matang saat ini. Namun, upaya dalam komunitas AI sedang dilakukan untuk meningkatkan transparansi dan keterjelasan dalam model AI.
• Penggunaan AI yang bertanggung jawab: Tantangan lain dalam menggunakan AI mencakup implikasi etika dan sosial. Pemimpin dalam inovasi AI berkolaborasi dan berkomitmen untuk menjalankan praktik AI bertanggung jawab yang transparan, inklusif, dan akuntabel untuk membantu menumbuhkan kesadaran tentang potensi dampak AI terhadap masyarakat dan memastikan bahwa kemajuan AI terus meningkatkan masyarakat.

Cara Kerja Model Bahasa Besar

Model bahasa besar menggunakan jaringan neural mendalam untuk memproses dan menghasilkan teks. Model tersebut dilatih dengan jutaan atau triliunan kata untuk belajar menemukan pola dan struktur data agar dapat menghasilkan teks baru yang menyerupai manusia.

LLM berbasis pada arsitektur deep learning yang disebut transformer. Transformer memungkinkan model untuk memproses urutan input secara paralel, yang meningkatkan performa dan kecepatan dibandingkan dengan jaringan neural tradisional. Transformer didasarkan pada mekanisme perhatian mandiri multilapis, yang merupakan kunci untuk memungkinkan LLM memproses output yang relevan secara kontekstual dan koheren. Dengan mekanisme perhatian mandiri, model dapat menimbang pentingnya kata-kata yang berbeda dalam urutan untuk mencatat hubungan di antara kata-kata tersebut.

Faktor Apa yang Menjadikan Model Bahasa Besar yang Hebat?

Membuat LLM berkualitas tinggi dimulai dengan kumpulan data yang disediakan dan digunakan dalam pelatihan model. Semakin beragam dan komprehensif kumpulan data tersebut, semakin baik LLM dalam menghasilkan teks yang relevan secara kontekstual dan mirip manusia.

Kumpulan data pelatihan yang beragam dan komprehensif biasanya mengekstrak data dari berbagai sumber di internet, seperti artikel, situs web, buku, atau sumber daya tekstual lainnya yang disediakan oleh orang atau perusahaan yang mengembangkan model.

Satu kekhawatiran tentang menggunakan sumber data pelatihan dari seluruh internet adalah risiko LLM akan menghasilkan teks yang menyesatkan atau bias. Karena LLM belajar berdasarkan data yang dipaparkan padanya dalam pelatihan, jika ada informasi bias, ada kemungkinan teks yang dihasilkan LLM akan mewarisi bias tersebut.

Pembelajaran penguatan dari umpan balik manusia (Reinforcement Learning from Human Feedback atau RLHF) adalah proses yang dapat membantu meningkatkan kualitas respons LLM. Dalam RLHF, setelah model menghasilkan respons, manusia meninjau jawaban dan menilai kualitasnya. Jika jawabannya berkualitas rendah, manusia akan membuatkan jawaban yang lebih baik. Semua jawaban yang disediakan manusia kemudian dimasukkan kembali ke dalam kumpulan data pelatihan untuk melatih ulang model dengan jawaban yang berkualitas tinggi.

Selain itu, kemunculan dan adopsi pembuatan yang diperkaya pengambilan (Retrieval-Augmented Generation atau RAG) membantu LLM menghadirkan respons AI yang lebih akurat dan relevan. Dalam metodologi RAG, model bahasa besar fondasi terhubung dengan basis pengetahuan—sering kali data spesifik milik perusahaan—untuk menyuntikkan informasi terbaru yang relevan secara kontekstual.

Bagaimana Model Bahasa Besar Dilatih

Pelatihan LLM memerlukan volume data dan sumber daya komputasi yang cukup besar, terutama untuk model yang menggunakan banyak parameter. Bergantung pada kasus penggunaan yang dimaksudkan untuk LLM, model dapat dilatih dengan kumpulan data tujuan umum yang mencakup berbagai data atau pada kumpulan data yang relatif kecil yang difokuskan pada satu tujuan atau area topik. Sering kali, organisasi dapat memulai dengan LLM yang lebih umum, juga dikenal sebagai model fondasi, dan menyempurnakannya dengan melatihnya pada data spesifik bidang subjek yang unik yang mereka miliki.

Kumpulan data pelatihan untuk LLM biasanya merupakan kumpulan teks yang sangat besar yang dapat mencakup buku, artikel, situs web, penelitian ilmiah, dan dokumen tertulis lainnya. Data ini digunakan untuk membantu model memahami bahasa manusia dan membuat respons yang akurat dan menyerupai manusia. Biasanya, pelatihan LLM dilakukan di lingkungan pusat data yang canggih, seperti cloud publik atau pusat data yang berperforma tinggi, yang dapat memberikan performa komputasi ekstrem dalam bentuk akselerasi AI khusus.

Bagaimana Model Bahasa Besar Digunakan

Model bahasa besar digunakan dalam berbagai cara oleh perusahaan, profesional, dan pengguna sehari-hari. LLM populer, seperti Generative Pre-trained Transformer (GPT) oleh OpenAI, telah dilatih dengan kumpulan data yang sangat besar dan beragam dari internet, yang berarti LLM ini sering kali digunakan untuk menyelesaikan berbagai macam tugas tanpa pelatihan untuk tugas spesifik tertentu. Perusahaan juga dapat menyempurnakan dan menerapkan LLM untuk menjalankan aplikasi spesifik tugas di seluruh industri.

Pembuatan Teks

LLM dapat membantu meningkatkan produktivitas dengan membuat draf awal berbagai jenis komunikasi bisnis dan pribadi, seperti email, kerangka penulisan, dan materi pemasaran, sebagai respons terhadap perintah pengguna. Di berbagai industri, LLM digunakan untuk memperkaya pengalaman pelanggan dengan menyesuaikan kampanye pemasaran dan komunikasi untuk keterlibatan yang lebih baik.

Merangkum Konten

LLM sering digunakan untuk membuat rangkuman dokumen panjang atau kumpulan dokumen atau data. Misalnya, dalam layanan kesehatan, LLM digunakan untuk memproses dan menganalisis teks medis, seperti catatan kesehatan elektronik, untuk menghasilkan laporan bagi penyedia layanan tentang kesehatan pasien atau pola pengobatan.

Dalam dunia pendidikan, AI generatif yang didukung oleh LLM dapat memberikan wawasan yang unik untuk pengajar dan staf administrasi dengan membuat ringkasan yang menganalisis ujian serta tugas siswa dan kelas.

Organisasi layanan keuangan menggunakan LLM untuk menganalisis artikel berita keuangan dan postingan media sosial untuk mengidentifikasi sentimen dan membuat prediksi tentang harga saham.

Bot Percakapan AI

LLM memungkinkan bot percakapan AI untuk merespons pertanyaan pengguna dalam bahasa yang seperti manusia.

Di seluruh industri, termasuk manufaktur, perbankan, dan sektor energi, perusahaan menerapkan bot percakapan yang didukung AI generatif, asisten pribadi spesifik perusahaan, dan portal layanan mandiri untuk membantu meningkatkan dukungan dan kepuasan pelanggan sekaligus mengurangi panggilan telepon langsung untuk memaksimalkan waktu karyawan dan meningkatkan efisiensi.

Menulis Kode

Dengan mempelajari pola dari basis kode dan dokumentasi yang ada, LLM dapat digunakan untuk meningkatkan produktivitas pengembang dengan menghasilkan kode. Setelah dilatih menggunakan informasi ini, LLM dapat menghasilkan fungsi, kelas, atau seluruh program berdasarkan spesifikasi atau perintah menggunakan bahasa alami.

Pengambilan Informasi

Inti dari banyak aplikasi LLM—termasuk bot percakapan, sistem layanan pelanggan, dan alat perangkum konten—adalah kemampuan untuk menemukan dan mengambil informasi dari sistem yang berbeda sebagai respons suatu pertanyaan.

Mesin pencari populer menggunakan LLM untuk membantu meningkatkan efektivitas dan relevansi jawaban suatu kueri penelusuran. Karyawan di perusahaan dengan mesin pencari internal yang terhubung ke basis data RAG dapat secara cepat menelusuri seluruh pustaka aset konten perusahaan mereka untuk mengambil sumber daya yang sangat relevan yang mereka butuhkan.

Contoh Model Bahasa Besar

Dalam lanskap AI yang terus berkembang saat ini, contoh LLM dapat dilihat di sekitar Anda—mulai dari bot percakapan yang mendukung perbankan Anda hingga asisten AI yang melakukan terjemahan real-time melalui ponsel Anda.

Sebagian besar LLM yang paling penting saat ini tersedia untuk eksperimen dan integrasi. Beberapa model paling populer meliputi:

• ChatGPT, model percakapan yang didukung AI milik OpenAI, menggunakan LLM untuk memberikan informasi tentang berbagai topik.
• BERT, model bahasa yang diperkenalkan oleh Google, dikenal karena secara signifikan mengubah cara mesin memahami dan memproses teks.
• T5, atau transformer transfer teks ke teks, dikembangkan oleh Google AI dan merupakan model bahasa yang canggih dan serbaguna untuk aplikasi berbasis teks.
• Llama, dikembangkan oleh Meta AI, adalah rangkaian LLM sumber terbuka yang dirancang untuk skalabilitas dan efisiensi.
• XLNet, model bahasa canggih yang dikembangkan oleh Google dan Carnegie Mellon University, unggul dalam tugas pemrosesan bahasa alami menggunakan pendekatan inovatif untuk prapelatihan.

Masa Depan Model Bahasa Besar

Sama seperti masa depan teknologi AI yang berkembang dan berubah dengan cepat, begitu juga dengan masa depan LLM. Peneliti terus mencari cara baru untuk menyempurnakan LLM berdasarkan batasan dan tantangan yang ada saat ini. Berikut ini beberapa bidang yang menjadi fokus:

• Meningkatkan efisiensi: Seiring berkembangnya LLM dalam ukuran, kompleksitas, dan kemampuan, konsumsi energinya juga akan meningkat. Peneliti mengembangkan cara untuk membuat LLM lebih efisien, sehingga mengurangi persyaratan komputasi dan dampaknya terhadap lingkungan.
• Mengurangi bias: Para peneliti mengambil pendekatan yang beragam untuk mengurangi bias karena ini adalah tantangan yang kompleks dan berkelanjutan. Pendekatan ini termasuk namun tidak terbatas pada mengkurasi dan mendiversifikasi kumpulan data, membentuk kemitraan industri dan akademia untuk berbagi alat dan praktik terbaik, melakukan studi pengguna dan mengumpulkan umpan balik dari beragam kelompok pengguna untuk mengidentifikasi bias dan menyempurnakan model secara berulang, serta menerapkan teknik yang mendeteksi dan memfilter konten yang bias.
• Menjelajahi jenis arsitektur baru: Perusahaan besar secara aktif meneliti arsitektur LLM baru, menjalankan prapelatihan untuk model tersebut, dan berupaya membuatnya tersedia untuk digunakan dan disesuaikan oleh semua orang.

Tata Kelola Model Bahasa Besar

LLM memerlukan pengelolaan pengembangan, penerapan, dan penggunaan yang cermat untuk mematuhi pedoman peraturan dan menyelaraskan dengan prinsip AI yang bertanggung jawab.

Keberhasilan tata kelola LLM menuntut pembuatan kerangka kerja, kebijakan, dan pedoman etika yang cermat. Kebijakan tata kelola ini dapat membantu organisasi mengelola faktor pertimbangan utama seperti memastikan hanya data yang sesuai yang digunakan untuk pelatihan, memverifikasi akurasi dan transparansi model, serta menjalankan semua beban kerja AI pada infrastruktur yang terlindungi secara memadai, baik di cloud ataupun secara lokal. Tata kelola LLM juga melibatkan pengambilan langkah untuk memastikan bahwa model memberikan respons yang adil, berkesetaraan, dan tidak bias.