Model Bahasa Besar (LLM) adalah sistem AI yang dilatih menggunakan kumpulan data teks yang sangat besar untuk memahami dan menghasilkan bahasa yang menyerupai manusia. Secara sederhana, LLM telah diberi makan jutaan atau miliaran kata (seringkali dari Internet) sehingga dapat memprediksi dan menghasilkan teks sesuai 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 perlu diprogram secara khusus untuk masing-masing tugas.

Fitur utama dari model bahasa besar meliputi:

• Data pelatihan yang sangat besar: LLM dilatih dengan korpus teks yang luas (miliaran 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 kata lain secara paralel. Ini memungkinkan model mempelajari konteks dengan efisien.
• Miliaran parameter: Model ini memiliki jutaan atau miliaran bobot (parameter). Parameter ini menangkap pola kompleks dalam bahasa. Misalnya, GPT-3 memiliki 175 miliar parameter.
• Pembelajaran tanpa pengawasan: LLM belajar dengan memprediksi kata yang hilang dalam teks tanpa label manusia. Contohnya, 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 kemampuan 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 untuk tugas baru seperti tanya jawab medis atau penulisan kreatif dengan menyesuaikan menggunakan dataset yang lebih kecil atau instruksi khusus.

Secara keseluruhan, fitur-fitur ini memungkinkan LLM memahami dan menghasilkan teks seperti manusia. Dalam praktiknya, LLM yang terlatih dengan baik dapat memahami konteks, melengkapi kalimat, dan menghasilkan respons yang lancar dalam berbagai topik (dari obrolan santai hingga subjek teknis) tanpa rekayasa khusus untuk tiap tugas.

LLM biasanya menggunakan arsitektur jaringan transformer. Arsitektur ini adalah jaringan saraf dalam dengan banyak lapisan node yang saling terhubung. Komponen kunci adalah self-attention, yang memungkinkan model memberi bobot pentingnya setiap kata relatif terhadap kata lain dalam kalimat secara bersamaan.

Berbeda dengan model berurutan lama (seperti RNN), transformer memproses seluruh input secara paralel, memungkinkan pelatihan jauh lebih cepat pada GPU. Selama pelatihan, LLM menyesuaikan miliaran 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, ketika diberi 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 (Chatbot dan Asisten): LLM mendukung chatbot canggih yang dapat melakukan percakapan terbuka atau menjawab pertanyaan. Contohnya, asisten virtual seperti bot dukungan pelanggan atau alat seperti Siri dan Alexa menggunakan LLM untuk memahami pertanyaan dan merespons secara alami.
• Pembuatan Konten: Mereka dapat menulis email, artikel, salinan pemasaran, bahkan puisi dan kode. Misalnya, dengan topik tertentu, ChatGPT (berbasis model GPT) dapat membuat draf esai atau cerita. Perusahaan menggunakan LLM untuk mengotomatisasi penulisan blog, iklan, dan laporan.
• Terjemahan dan Ringkasan: LLM menerjemahkan teks antar bahasa dan merangkum dokumen panjang. Setelah melihat contoh paralel selama pelatihan, model dapat menghasilkan teks lancar dalam bahasa lain atau meringkas laporan 20 halaman menjadi beberapa paragraf.
• Menjawab Pertanyaan: Dengan pertanyaan yang diberikan, LLM dapat memberikan jawaban faktual atau penjelasan berdasarkan pengetahuannya. Ini mendukung antarmuka pencarian tanya jawab dan tutor virtual. Model seperti ChatGPT, misalnya, dapat menjawab trivia atau menjelaskan konsep dengan bahasa sederhana.
• Pembuatan Kode: Beberapa LLM khusus untuk bekerja dengan kode. Mereka dapat menulis potongan kode dari deskripsi, menemukan bug, atau menerjemahkan antar bahasa pemrograman. (GitHub Copilot menggunakan LLM yang dilatih pada kode untuk membantu pengembang.)
• Riset dan Analisis: Mereka membantu peneliti dengan mengekstrak wawasan dari kumpulan data teks besar, memberi tag konten, atau melakukan analisis sentimen pada umpan balik pelanggan. Di banyak bidang, LLM mempercepat tugas seperti tinjauan literatur atau pengorganisasian data dengan memahami isi dokumen.

Contoh populer model bahasa besar termasuk ChatGPT / GPT-4 (OpenAI), Bard (PaLM Google), LLaMA (Meta), Claude (Anthropic), dan Bing Chat (berbasis GPT Microsoft). Masing-masing model ini dilatih dengan dataset besar dan dapat diakses melalui API atau antarmuka web.

Misalnya, GPT-3.5 dan GPT-4 yang mendukung ChatGPT memiliki ratusan miliar parameter, sementara model Google (PaLM dan Gemini) dan lainnya beroperasi serupa. Pengembang sering berinteraksi dengan LLM ini melalui layanan cloud atau pustaka, menyesuaikannya untuk tugas spesifik seperti ringkasan dokumen atau bantuan pemrograman.

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. LLM mungkin menghasilkan konten yang bias secara budaya, atau mengeluarkan bahasa yang menyinggung atau stereotip jika tidak disaring dengan hati-hati.

Masalah lain adalah halusinasi: model dapat menghasilkan jawaban yang terdengar lancar tetapi sepenuhnya salah atau dibuat-buat. Misalnya, LLM mungkin dengan percaya diri mengarang fakta palsu atau nama. Kesalahan ini terjadi karena model pada dasarnya menebak kelanjutan teks yang paling masuk akal, bukan memverifikasi fakta.

Pengembang mengurangi masalah ini dengan fine-tuning menggunakan umpan balik manusia, menyaring output, dan menerapkan teknik seperti pembelajaran penguatan dari penilaian manusia. 

Meski demikian, pengguna LLM harus menyadari bahwa hasilnya perlu diperiksa keakuratan dan biasnya. Selain itu, pelatihan dan pengoperasian LLM membutuhkan sumber daya komputasi besar (GPU/TPU kuat dan data banyak), yang bisa mahal.

>>>Klik untuk melihat:

Apa itu Neural Network?

Apa itu Natural Language Processing?

Singkatnya, model bahasa besar adalah sistem AI berbasis transformer yang dilatih dengan data teks dalam jumlah sangat besar. Model ini mempelajari pola bahasa melalui pelatihan tanpa pengawasan, sehingga mampu menghasilkan teks yang lancar dan relevan secara kontekstual. Karena skalanya, LLM dapat menangani berbagai tugas bahasa – mulai dari mengobrol dan menulis hingga menerjemahkan dan membuat kode – seringkali dengan tingkat kefasihan yang setara atau melebihi manusia.

Seperti yang disimpulkan oleh para peneliti AI terkemuka, model ini siap mengubah cara kita berinteraksi dengan teknologi dan mengakses informasi. Hingga tahun 2025, LLM terus berkembang (termasuk ekstensi multimodal yang menangani gambar atau audio) dan tetap menjadi ujung tombak inovasi AI, menjadikannya komponen utama aplikasi AI modern.

Ikuti INVIAI untuk mendapatkan informasi berguna lainnya!