Model Bahasa Besar (LLM): Apa Itu dan Cara Kerjanya

Diterbitkan: 2024-06-17

Di bidang kecerdasan buatan (AI) yang berubah dengan cepat, model bahasa besar (LLM) dengan cepat menjadi teknologi dasar. Dalam artikel ini, Anda akan mempelajari lebih lanjut tentang apa itu LLM, cara kerjanya, berbagai penerapannya, serta kelebihan dan keterbatasannya. Anda juga akan mendapatkan wawasan tentang masa depan teknologi canggih ini.

Daftar isi

  • Apa itu LLM?
  • Bagaimana LLM bekerja
  • Kasus penggunaan LLM
  • Contoh LLM
  • Tantangan
  • Masa depan LLM
  • Kesimpulan

Apa yang dimaksud dengan model bahasa besar?

Model bahasa besar (LLM) adalah aplikasi pembelajaran mesin (ML), cabang AI yang berfokus pada pembuatan sistem yang dapat belajar dan mengambil keputusan berdasarkan data. LLM dibangun menggunakan pembelajaran mendalam, sejenis pembelajaran mesin yang menggunakan jaringan saraf dengan banyak lapisan untuk mengenali dan memodelkan pola kompleks dalam kumpulan data yang sangat besar. Teknik pembelajaran mendalam memungkinkan LLM memahami konteks kompleks, semantik, dan sintaksis dalam bahasa manusia.

LLM dianggap “besar” karena arsitekturnya yang kompleks. Beberapa memiliki hingga 100 miliar parameter dan memerlukan 200 gigabyte untuk beroperasi. Dengan jaringan saraf berlapis-lapis yang dilatih pada kumpulan data besar, LLM unggul dalam terjemahan bahasa, pembuatan konten yang beragam, dan percakapan mirip manusia. Selain itu, LLM dapat merangkum dokumen yang panjang dengan cepat, memberikan bimbingan pendidikan, dan membantu peneliti dengan menghasilkan ide-ide baru berdasarkan literatur yang ada.

Cara kerja model bahasa besar

Anda dapat memahami cara kerja LLM dengan melihat data pelatihannya, metode yang digunakan untuk melatihnya, dan arsitekturnya. Setiap faktor memengaruhi seberapa baik performa model dan apa yang dapat dilakukannya.

Sumber data

LLM dilatih pada kumpulan data besar, yang memungkinkan model memahami dan menghasilkan konten yang relevan dengan konteks. Kumpulan data yang dikurasi digunakan untuk melatih LLM untuk tugas tertentu. Misalnya, LLM untuk industri hukum mungkin dilatih tentang teks hukum, kasus hukum, dan undang-undang untuk memastikan LLM menghasilkan konten yang akurat dan sesuai. Kumpulan data sering kali dikurasi dan dibersihkan sebelum model dilatih untuk memastikan keadilan dan netralitas dalam konten yang dihasilkan dan menghapus konten sensitif atau bias.

Proses pelatihan

Melatih LLM seperti GPT (transformator terlatih generatif) melibatkan penyetelan jutaan atau miliaran parameter yang menentukan cara model memproses dan menghasilkan bahasa. Parameter adalah nilai yang dipelajari dan disesuaikan model selama pelatihan untuk meningkatkan performa.

Fase pelatihan memerlukan perangkat keras khusus, seperti unit pemrosesan grafis (GPU), dan data berkualitas tinggi dalam jumlah besar. LLM terus belajar dan berkembang selama putaran umpan balik pelatihan. Dalam loop pelatihan umpan balik, keluaran model dievaluasi oleh manusia dan digunakan untuk menyesuaikan parameternya. Hal ini memungkinkan LLM untuk menangani seluk-beluk bahasa manusia dengan lebih baik dari waktu ke waktu. Hal ini, pada gilirannya, membuat LLM lebih efektif dalam menjalankan tugasnya dan kecil kemungkinannya untuk menghasilkan konten berkualitas rendah.

Proses pelatihan untuk LLM dapat bersifat komputasi intensif dan memerlukan sejumlah besar daya komputasi dan energi. Akibatnya, pelatihan LLM dengan banyak parameter biasanya memerlukan modal, sumber daya komputasi, dan bakat teknik yang signifikan. Untuk mengatasi tantangan ini, banyak organisasi, termasuk Grammarly, sedang menyelidiki teknik yang lebih efisien dan hemat biaya, seperti pelatihan berbasis aturan.

Arsitektur

Arsitektur LLM terutama didasarkan pada model transformator, sejenis jaringan saraf yang menggunakan mekanisme yang disebut perhatian dan perhatian diri untuk mempertimbangkan pentingnya kata-kata yang berbeda dalam sebuah kalimat. Fleksibilitas yang diberikan oleh arsitektur ini memungkinkan LLM menghasilkan teks yang lebih realistis dan akurat.

Dalam model transformator, setiap kata dalam sebuah kalimat diberi bobot perhatian yang menentukan seberapa besar pengaruhnya terhadap kata lain dalam kalimat tersebut. Hal ini memungkinkan model untuk menangkap ketergantungan jangka panjang dan hubungan antar kata, yang penting untuk menghasilkan teks yang koheren dan sesuai konteks.

Arsitektur transformator juga mencakup mekanisme perhatian mandiri, yang memungkinkan model menghubungkan berbagai posisi berbeda dari suatu rangkaian untuk menghitung representasi rangkaian tersebut. Hal ini membantu model lebih memahami konteks dan makna rangkaian kata atau token.

Kasus penggunaan LLM

Dengan kemampuan pemrosesan bahasa alami (NLP) yang kuat, LLM memiliki beragam aplikasi, seperti:

  • Dialog percakapan
  • Klasifikasi teks
  • Terjemahan bahasa
  • Meringkas dokumen berukuran besar
  • Pembuatan konten tertulis
  • Pembuatan kode

Aplikasi canggih ini mendukung beragam kasus penggunaan, termasuk:

  • Layanan pelanggan:Mendukung chatbot dan asisten virtual yang dapat terlibat dalam percakapan bahasa alami dengan pelanggan, menjawab pertanyaan mereka, dan memberikan dukungan.
  • Pemrograman:Menghasilkan cuplikan kode, menjelaskan kode, mengkonversi antar bahasa, dan membantu tugas debugging dan pengembangan perangkat lunak.
  • Penelitian dan analisis:Meringkas dan mensintesis informasi dari teks berukuran besar, menghasilkan wawasan dan hipotesis, dan membantu tinjauan literatur dan tugas penelitian.
  • Pendidikan dan bimbingan belajar:Memberikan pengalaman belajar yang dipersonalisasi, menjawab pertanyaan, dan menghasilkan konten pendidikan yang disesuaikan dengan kebutuhan masing-masing siswa.
  • Aplikasi kreatif:Menghasilkan konten kreatif seperti puisi, lirik lagu, dan seni visual berdasarkan petunjuk teks atau deskripsi.
  • Pembuatan konten:Menulis dan mengedit artikel, cerita, laporan, skrip, dan bentuk konten lainnya.

Bekerja lebih cerdas dengan Grammarly
Mitra penulisan AI bagi siapa saja yang memiliki pekerjaan yang harus diselesaikan

Contoh model bahasa besar

LLM hadir dalam berbagai bentuk dan ukuran, masing-masing dengan kekuatan dan inovasi unik. Di bawah ini adalah deskripsi dari beberapa model yang paling terkenal.

GPT

Transformator terlatih generatif (GPT) adalah serangkaian model yang dikembangkan oleh OpenAI. Model ini mendukung aplikasi ChatGPT yang populer dan terkenal karena menghasilkan teks yang koheren dan relevan secara kontekstual.

Gemini

Gemini adalah rangkaian LLM yang dikembangkan oleh Google DeepMind, yang mampu mempertahankan konteks dalam percakapan yang lebih lama. Kemampuan dan integrasi ini ke dalam ekosistem Google yang lebih besar mendukung aplikasi seperti asisten virtual dan bot layanan pelanggan.

LLaMa

LLaMa (Large Language Model Meta AI) adalah rangkaian model sumber terbuka yang dibuat oleh Meta. LLaMa adalah model kecil yang dirancang agar efisien dan berkinerja dengan sumber daya komputasi terbatas.

Claude

Claude adalah serangkaian model yang dikembangkan oleh Anthropic, dirancang dengan penekanan kuat pada AI yang etis dan penerapan yang aman. Dinamakan setelah Claude Shannon, bapak teori informasi, Claude terkenal karena kemampuannya menghindari pembuatan konten yang berbahaya atau bias.

Keuntungan LLM

LLM menawarkan keuntungan besar bagi berbagai industri, seperti:

  • Layanan Kesehatan:LLM dapat menyusun laporan medis, membantu diagnosis medis, dan menyediakan interaksi pasien yang dipersonalisasi.
  • Keuangan:LLM dapat melakukan analisis, menghasilkan laporan, dan membantu dalam deteksi penipuan.
  • Ritel:LLM dapat meningkatkan layanan pelanggan dengan tanggapan instan terhadap pertanyaan pelanggan dan rekomendasi produk.

Secara umum, LLM menawarkan banyak keuntungan, termasuk kemampuan untuk:

  • Otomatiskan tugas-tugas penting dan rutin seperti penulisan, analisis data, dan interaksi layanan pelanggan, sehingga membebaskan manusia untuk fokus pada tugas-tugas tingkat tinggi yang memerlukan kreativitas, pemikiran kritis, dan pengambilan keputusan.
  • Skalakan dengan cepat, menangani pelanggan, data, atau tugas dalam jumlah besar tanpa memerlukan sumber daya manusia tambahan.
  • Berikan interaksi yang dipersonalisasi berdasarkan konteks pengguna, sehingga memungkinkan pengalaman yang lebih disesuaikan dan relevan.
  • Menghasilkan konten yang beragam dan kreatif, berpotensi melahirkan ide-ide baru dan menumbuhkan inovasi di berbagai bidang.
  • Menjembatani hambatan bahasa dengan menyediakan terjemahan yang akurat dan kontekstual, memfasilitasi komunikasi dan kolaborasi dalam berbagai bahasa dan budaya.

Tantangan LLM

Meskipun memiliki banyak keunggulan, LLM menghadapi beberapa tantangan utama, termasuk akurasi respons, bias, dan kebutuhan sumber daya yang besar. Tantangan-tantangan ini menyoroti kompleksitas dan potensi kendala yang terkait dengan LLM dan merupakan fokus penelitian yang sedang berlangsung di lapangan.

Berikut adalah beberapa tantangan utama yang dihadapi oleh LLM:

  • LLM dapat memperkuat dan memperkuat bias dalam data pelatihan mereka, yang berpotensi melanggengkan stereotip berbahaya atau pola diskriminatif. Kurasi dan pembersihan data pelatihan yang cermat sangat penting untuk mengurangi masalah ini.
  • Memahami mengapa LLM menghasilkan keluarannya bisa jadi sulit karena kompleksitas model dan kurangnya transparansi dalam proses pengambilan keputusan. Kurangnya interpretasi dapat menimbulkan kekhawatiran mengenai kepercayaan dan akuntabilitas.
  • LLM memerlukan daya komputasi dalam jumlah besar untuk melatih dan mengoperasikannya, yang dapat memakan banyak biaya dan sumber daya. Dampak lingkungan dari konsumsi energi yang diperlukan untuk pelatihan dan operasi LLM juga menjadi perhatian.
  • LLM dapat menghasilkan keluaran yang meyakinkan namun secara faktual salah atau menyesatkan, berpotensi menyebarkan informasi yang salah jika tidak dipantau atau diperiksa faktanya dengan baik.
  • LLM mungkin kesulitan dengan tugas-tugas yang memerlukan pengetahuan spesifik domain yang mendalam atau kemampuan penalaran di luar pengenalan pola dalam data teks.

Masa depan LLM

Masa depan LLM menjanjikan, dengan penelitian yang sedang berlangsung berfokus pada mengurangi bias keluaran dan meningkatkan transparansi pengambilan keputusan. LLM masa depan diharapkan lebih canggih, akurat, dan mampu menghasilkan teks yang lebih kompleks.

Perkembangan potensial utama dalam LLM meliputi:

  • Pemrosesan multimodal:LLM akan mampu memproses dan menghasilkan tidak hanya teks tetapi juga gambar, audio, dan video, memungkinkan aplikasi yang lebih komprehensif dan interaktif.
  • Peningkatan pemahaman dan penalaran:Peningkatan kemampuan untuk memahami dan bernalar tentang konsep-konsep abstrak, hubungan sebab akibat, dan pengetahuan dunia nyata akan menghasilkan interaksi yang lebih cerdas dan sadar konteks.
  • Pelatihan terdesentralisasi dengan privasi:Pelatihan LLM tentang sumber data terdesentralisasi sambil menjaga privasi dan keamanan data akan memungkinkan data pelatihan yang lebih beragam dan representatif.
  • Pengurangan bias dan transparansi keluaran:Penelitian berkelanjutan di bidang ini akan memastikan bahwa LLM dapat dipercaya dan digunakan secara bertanggung jawab, karena kita lebih memahami mengapa LLM menghasilkan keluaran tertentu.
  • Keahlian khusus domain:LLM akan disesuaikan dengan domain atau industri tertentu, memperoleh pengetahuan dan kemampuan khusus untuk tugas-tugas seperti analisis hukum, diagnosis medis, atau penelitian ilmiah.

Kesimpulan

LLM jelas merupakan teknologi AI yang menjanjikan dan kuat. Dengan memahami kemampuan dan keterbatasannya, seseorang dapat lebih memahami dampaknya terhadap teknologi dan masyarakat. Kami mendorong Anda untuk menjelajahi pembelajaran mesin, jaringan saraf, dan aspek AI lainnya untuk sepenuhnya memahami potensi teknologi ini.