Apa itu Large Language Model?
Large Language Model (LLM) adalah jenis kecerdasan buatan canggih yang dilatih dengan jumlah data teks yang sangat besar untuk memahami, menghasilkan, dan memproses bahasa manusia. LLM mendukung banyak aplikasi AI modern seperti chatbot, alat terjemahan, dan sistem pembuatan konten. Dengan mempelajari pola dari miliaran kata, large language model dapat memberikan jawaban yang akurat, membuat teks seperti manusia, dan mendukung berbagai tugas di berbagai industri.
Large Language Models (LLM) adalah sistem AI yang dilatih dengan dataset teks yang sangat besar untuk memahami dan menghasilkan bahasa seperti manusia. Secara sederhana, LLM telah diberi makan juta-an atau milyar-an kata (seringkali dari Internet) sehingga dapat memprediksi dan menghasilkan teks dalam konteks. Model ini biasanya dibangun menggunakan jaringan saraf deep learning – paling umum dengan arsitektur transformer. Karena skalanya, LLM dapat melakukan banyak tugas bahasa (mengobrol, menerjemahkan, menulis) tanpa harus diprogram secara eksplisit untuk masing-masing tugas.
Fitur Utama Large Language Models
Fitur utama dari large language models meliputi:
Data Pelatihan yang Sangat Besar
LLM dilatih pada korpus teks yang sangat luas (milyaran halaman). Set pelatihan "besar" ini memberi mereka pengetahuan luas tentang tata bahasa dan fakta.
Arsitektur Transformer
Mereka menggunakan jaringan saraf transformer dengan self-attention, yang berarti setiap kata dalam kalimat dibandingkan dengan setiap kata lain secara paralel. Ini memungkinkan model belajar konteks secara efisien.
Milyaran Parameter
Model ini mengandung jutaan atau milyaran bobot (parameter). Parameter ini menangkap pola kompleks dalam bahasa. Contohnya, GPT-3 memiliki 175 milyar parameter.
Pembelajaran Mandiri
LLM belajar dengan memprediksi kata yang hilang dalam teks tanpa label manusia. Misalnya, selama pelatihan model mencoba menebak kata berikutnya dalam kalimat. Dengan melakukan ini berulang kali pada data besar, model menginternalisasi tata bahasa, fakta, dan bahkan beberapa penalaran.
Fine-tuning dan Prompting
Setelah pelatihan awal, LLM dapat disesuaikan untuk tugas tertentu atau diarahkan dengan prompt. Ini berarti model yang sama dapat beradaptasi dengan tugas baru seperti tanya jawab medis atau penulisan kreatif dengan menyesuaikan menggunakan dataset yang lebih kecil atau instruksi cerdas.
Bersama-sama, fitur-fitur ini memungkinkan LLM memahami dan menghasilkan teks seperti manusia. Dalam praktiknya, LLM yang terlatih dengan baik dapat menafsirkan konteks, melengkapi kalimat, dan menghasilkan respons lancar pada banyak topik (dari obrolan santai hingga subjek teknis) tanpa rekayasa tugas khusus.
Cara Kerja LLM: Arsitektur Transformer
LLM biasanya menggunakan arsitektur jaringan transformer. Arsitektur ini adalah jaringan saraf dalam dengan banyak lapisan node yang terhubung. Komponen kunci adalah self-attention, yang memungkinkan model memberi bobot pentingnya setiap kata relatif terhadap semua kata lain dalam kalimat secara bersamaan.
Pemrosesan Berurutan
- Memproses kata satu per satu
- Pelatihan lebih lambat di GPU
- Pemahaman konteks terbatas
Pemrosesan Paralel
- Memproses seluruh input secara bersamaan
- Pelatihan jauh lebih cepat di GPU
- Pemahaman konteks yang unggul
Tidak seperti model berurutan lama (seperti RNN), transformer memproses seluruh input secara paralel, memungkinkan pelatihan jauh lebih cepat di GPU. Selama pelatihan, LLM menyesuaikan milyaran parameternya dengan mencoba memprediksi setiap kata berikutnya dalam korpus teks yang sangat besar.
Seiring waktu, proses ini mengajarkan model tata bahasa dan hubungan semantik. Hasilnya adalah model yang, diberikan prompt, dapat menghasilkan bahasa yang koheren dan relevan secara kontekstual secara mandiri.
Aplikasi LLM
Karena mereka memahami dan menghasilkan bahasa alami, LLM memiliki banyak aplikasi di berbagai industri. Beberapa penggunaan umum adalah:
AI Percakapan
Pembuatan Konten
Terjemahan dan Ringkasan
Menjawab Pertanyaan
Pembuatan Kode
Riset dan Analisis
Misalnya, GPT-3.5 dan GPT-4 di balik ChatGPT memiliki ratusan milyar parameter, sementara model Google (PaLM dan Gemini) dan lainnya beroperasi serupa. Pengembang sering berinteraksi dengan LLM ini melalui layanan cloud atau perpustakaan, menyesuaikannya untuk tugas spesifik seperti ringkasan dokumen atau bantuan pengkodean.
Tantangan dan Pertimbangan
LLM sangat kuat, tetapi tidak sempurna. Karena mereka belajar dari teks dunia nyata, mereka dapat mereproduksi bias yang ada dalam data pelatihan mereka. LLM mungkin menghasilkan konten yang bias secara budaya, atau mengeluarkan bahasa yang menyinggung atau stereotip jika tidak disaring dengan hati-hati.
Masalah Bias
Halusinasi
Kebutuhan Sumber Daya
Verifikasi Akurasi
Masalah lain adalah halusinasi: model dapat menghasilkan jawaban yang terdengar lancar tetapi sepenuhnya salah atau dibuat-buat. Misalnya, LLM mungkin dengan percaya diri menciptakan fakta atau nama palsu. Kesalahan ini terjadi karena model pada dasarnya menebak kelanjutan teks yang paling masuk akal, bukan memverifikasi fakta.
Meski begitu, pengguna LLM harus sadar bahwa hasil harus diperiksa untuk akurasi dan bias. Selain itu, pelatihan dan menjalankan LLM membutuhkan sumber daya komputasi besar (GPU/TPU kuat dan banyak data), yang bisa mahal.
Ringkasan dan Pandangan Masa Depan
Singkatnya, large language model adalah sistem AI berbasis transformer yang dilatih dengan jumlah data teks yang sangat besar. Model ini telah mempelajari pola bahasa melalui pelatihan mandiri, memberinya kemampuan untuk menghasilkan teks yang lancar dan relevan secara kontekstual. Karena skalanya, LLM dapat menangani berbagai tugas bahasa – dari mengobrol dan menulis hingga menerjemahkan dan mengkode – seringkali setara atau melebihi tingkat kefasihan manusia.
Model-model ini siap mengubah cara kita berinteraksi dengan teknologi dan mengakses informasi.
— Para peneliti AI terkemuka
Hingga tahun 2025, LLM terus berkembang (termasuk ekstensi multimodal yang menangani gambar atau audio) dan tetap menjadi ujung tombak inovasi AI, menjadikannya komponen sentral dalam aplikasi AI modern.
