 |
| Pengertian LLM, Cara Kerja Dan Contoh Pada AI |
Pengertian LLM pada AI
LLM (Large Language Model) adalah jenis model kecerdasan buatan yang dirancang untuk memahami dan menghasilkan bahasa manusia. Model ini dilatih menggunakan sejumlah besar data teks dan memiliki banyak parameter yang memungkinkan pemahaman dan prediksi konteks serta struktur bahasa. Berikut adalah beberapa poin penting tentang LLM:
Skala Besar: LLM memiliki miliaran parameter, yang berarti mereka dapat memproses dan menyimpan informasi dalam jumlah besar. Contoh terkenal dari LLM adalah GPT-3 dan GPT-4 dari OpenAI.
Kemampuan Generatif: LLM dapat menghasilkan teks yang menyerupai tulisan manusia. Mereka digunakan untuk berbagai tugas seperti menulis artikel, membuat dialog, menerjemahkan bahasa, dan lain-lain.
Pembelajaran Mendalam: Model ini menggunakan teknik pembelajaran mendalam (deep learning) dan arsitektur jaringan saraf (neural networks), khususnya transformer, untuk mempelajari hubungan antar kata dalam konteks yang luas.
Penerapan Luas: LLM digunakan dalam berbagai aplikasi seperti chatbot, penulisan konten otomatis, analisis sentimen, pembuatan kode, dan bahkan dalam bidang kreatif seperti penulisan cerita dan puisi.
Pemahaman Konteks: Salah satu kekuatan utama LLM adalah kemampuannya untuk memahami konteks dan niuansa bahasa, sehingga dapat memberikan respons yang relevan dan kohesif.
Pengembangan LLM memerlukan komputasi yang sangat besar dan akses ke dataset yang sangat besar untuk melatih model ini dengan baik. Hasilnya adalah model yang sangat fleksibel dan mampu mengerjakan berbagai tugas yang berkaitan dengan bahasa.
Cara Kerja LLM
Large Language Model (LLM) bekerja melalui serangkaian langkah yang melibatkan pemrosesan data, pelatihan model, dan penggunaan untuk tugas-tugas tertentu. Berikut adalah penjelasan cara kerja LLM secara umum:
1. Pengumpulan Data
LLM dilatih menggunakan sejumlah besar data teks yang diambil dari berbagai sumber seperti buku, artikel, situs web, dan lainnya. Data ini mencakup berbagai topik dan gaya bahasa.
2. Prapemrosesan Data
Data teks yang dikumpulkan harus diproses terlebih dahulu sebelum digunakan untuk melatih model. Langkah prapemrosesan meliputi:
- Tokenisasi: Memecah teks menjadi unit-unit kecil seperti kata atau sub-kata.
- Normalisasi: Mengubah teks menjadi bentuk standar, seperti mengubah semua huruf menjadi huruf kecil, menghapus tanda baca, dll.
- Penghapusan Stop Words: Menghapus kata-kata umum yang tidak membawa banyak informasi (opsional tergantung pada aplikasi).
3. Pembelajaran Mendalam
LLM menggunakan arsitektur jaringan saraf yang kompleks, khususnya transformer, yang terdiri dari beberapa lapisan perhatian (attention layers). Berikut adalah beberapa konsep penting dalam pembelajaran mendalam untuk LLM:
- Embedding: Kata-kata dalam teks diubah menjadi representasi vektor yang dapat diproses oleh jaringan saraf.
- Attention Mechanism: Mekanisme ini memungkinkan model untuk fokus pada bagian-bagian tertentu dari teks saat memproses informasi, sehingga dapat menangkap konteks lebih baik.
- Transformer: Arsitektur yang memungkinkan pemrosesan paralel dari semua kata dalam sebuah kalimat, meningkatkan efisiensi pelatihan dan inferensi.
4. Pelatihan Model
Model dilatih menggunakan metode pembelajaran terawasi (supervised learning) atau tidak terawasi (unsupervised learning). Pada dasarnya, model belajar untuk memprediksi kata berikutnya dalam sebuah kalimat berdasarkan konteks sebelumnya. Proses ini melibatkan langkah-langkah:
- Inisialisasi Parameter: Parameter model diinisialisasi secara acak.
- Forward Pass: Teks input diproses melalui jaringan saraf untuk menghasilkan output prediksi.
- Loss Calculation: Perbedaan antara prediksi model dan kata sebenarnya diukur menggunakan fungsi loss.
- Backward Pass (Backpropagation): Gradien dari fungsi loss dihitung dan digunakan untuk memperbarui parameter model guna mengurangi kesalahan prediksi.
5. Fine-Tuning
Setelah pelatihan awal, model sering kali disesuaikan (fine-tuned) dengan dataset khusus untuk tugas tertentu, seperti menjawab pertanyaan, menerjemahkan bahasa, atau menghasilkan teks.
6. Inferensi
Setelah model dilatih, ia dapat digunakan untuk menghasilkan teks atau melakukan tugas lain. Input teks diberikan kepada model, yang kemudian memprosesnya untuk menghasilkan output yang sesuai. Inferensi dapat berupa:
- Generasi Teks: Membuat teks baru berdasarkan prompt tertentu.
- Pemahaman Teks: Menjawab pertanyaan atau meringkas teks.
- Analisis Sentimen: Menilai sentimen dari sebuah teks.
7. Evaluasi dan Pengembangan Berkelanjutan
Model dievaluasi berdasarkan akurasi dan relevansi output yang dihasilkan. Pengembangan berkelanjutan melibatkan penyesuaian model dan pelatihan ulang dengan data baru untuk meningkatkan kinerja dan kemampuan.
Contoh LLM
Beberapa contoh Large Language Models (LLM) yang terkenal meliputi:
1. GPT-3 (Generative Pre-trained Transformer 3)
- Dikembangkan oleh: OpenAI
- Parameter: 175 miliar
- Kemampuan: GPT-3 mampu menghasilkan teks yang sangat mirip dengan tulisan manusia, termasuk esai, puisi, dialog, dan lain-lain. Ini juga dapat digunakan untuk penerjemahan bahasa, penulisan kode, dan berbagai tugas lain yang memerlukan pemahaman bahasa alami.
- Aplikasi: Chatbot, penulisan konten, alat bantu coding, dan lain-lain.
2. GPT-4
- Dikembangkan oleh: OpenAI
- Parameter: Tidak diungkapkan secara resmi, tetapi diharapkan lebih besar dari GPT-3.
- Kemampuan: Peningkatan kemampuan dibandingkan GPT-3, dengan pemahaman dan generasi bahasa yang lebih baik, termasuk dalam konteks yang lebih kompleks dan berbagai bahasa.
- Aplikasi: Sama seperti GPT-3, dengan peningkatan dalam akurasi dan koherensi teks yang dihasilkan.
3. BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers)
- Dikembangkan oleh: Google AI
- Parameter: BERT-Large memiliki 345 juta parameter.
- Kemampuan: Fokus pada pemahaman bahasa alami dengan cara melihat konteks dari kedua arah (sebelum dan sesudah kata). Sangat efektif untuk tugas-tugas seperti pemahaman teks, klasifikasi teks, dan menjawab pertanyaan.
- Aplikasi: Peningkatan hasil pencarian Google, chatbots, alat analisis teks, dan lain-lain.
4. T5 (Text-To-Text Transfer Transformer)
- Dikembangkan oleh: Google Research
- Parameter: T5-11B memiliki 11 miliar parameter.
- Kemampuan: Semua tugas diperlakukan sebagai masalah konversi teks ke teks. Ini termasuk penjawaban pertanyaan, summarization, terjemahan, dan banyak lagi.
- Aplikasi: Multi-tasking NLP tasks dalam satu model yang seragam.
5. RoBERTa (Robustly Optimized BERT Pretraining Approach)
- Dikembangkan oleh: Facebook AI
- Parameter: Versi besar memiliki 355 juta parameter.
- Kemampuan: Versi yang lebih dioptimalkan dari BERT, dengan pelatihan yang lebih lama dan pada dataset yang lebih besar, menghasilkan performa yang lebih baik dalam banyak tugas NLP.
- Aplikasi: Sama seperti BERT, digunakan dalam berbagai aplikasi NLP untuk peningkatan akurasi dan performa.
6. XLNet
- Dikembangkan oleh: Google Brain dan Carnegie Mellon University
- Parameter: XLNet-Large memiliki 340 juta parameter.
- Kemampuan: Menggabungkan keuntungan dari model autoregressive dan autoencoding, memberikan kinerja yang lebih baik dibandingkan BERT dalam banyak benchmark NLP.
- Aplikasi: Peningkatan kinerja dalam pemahaman bahasa dan generasi teks.
7. Megatron-Turing NLG
- Dikembangkan oleh: NVIDIA dan Microsoft
- Parameter: 530 miliar
- Kemampuan: Salah satu model bahasa terbesar dengan kemampuan generasi teks yang sangat maju dan pemahaman konteks yang luas.
- Aplikasi: Penulisan konten otomatis, alat bantu coding, penelitian ilmiah, dan lain-lain.
8. Claude
- Dikembangkan oleh: Anthropic
- Parameter: Tidak diungkapkan secara resmi.
- Kemampuan: Dirancang dengan fokus pada keselamatan dan kemampuan interpretasi. Menghasilkan teks yang koheren dan relevan dengan keamanan dan etika yang ditingkatkan.
- Aplikasi: Chatbots, penulisan konten, aplikasi asisten virtual.
Model-model ini mewakili kemajuan terbaru dalam pemrosesan bahasa alami (NLP) dan telah menunjukkan kinerja luar biasa dalam berbagai tugas bahasa.
0 Comments