Key Notes
- Large Language Model (LLM) adalah model AI yang dirancang untuk memproses dan menghasilkan bahasa.
- LLM mempelajari pola dan hubungan bahasa melalui proses training menggunakan data dalam skala besar.
- Teks diproses dalam unit-unit yang disebut token, yang tidak selalu sama dengan satu kata.
- Saat menghasilkan teks, LLM menggunakan konteks untuk memperkirakan token yang sesuai berikutnya secara berulang.
- LLM banyak digunakan untuk mendukung aplikasi AI generatif berbasis bahasa, termasuk tanya-jawab, rangkuman, dan pembuatan teks.
- Jawaban LLM dapat terdengar meyakinkan tetapi tetap mengandung kekeliruan, sehingga informasi penting perlu diverifikasi.
Meski namanya terdengar teknis, konsep dasar LLM bisa dipahami tanpa harus mempelajari matematika machine learning terlebih dahulu. Dengan mengenal cara model mempelajari pola bahasa, memproses token, dan menghasilkan output, kamu juga bisa memahami mengapa hasil AI dapat terlihat begitu natural sekaligus mengetahui keterbatasannya.
Apa Itu Large Language Model (LLM)?
Large Language Model (LLM) adalah model AI berskala besar yang mempelajari pola dan hubungan dalam data bahasa sehingga dapat memproses serta menghasilkan bahasa berdasarkan konteks. Dalam praktiknya, model bahasa bekerja dengan unit yang disebut token dan memperkirakan token atau rangkaian token yang sesuai dengan konteks yang sedang diproses.
Nama Large Language Model dapat dipahami dari tiga bagian. Large merujuk pada skala model yang besar, termasuk jumlah parameter, data yang digunakan dalam proses pengembangan, dan kebutuhan komputasinya. Istilah ini tidak harus dipahami sebagai satu batas jumlah parameter tertentu yang berlaku untuk semua LLM.
Language menunjukkan bahwa model berurusan dengan pola dalam bahasa, sedangkan model mengacu pada sistem yang mempelajari pola dari data sehingga dapat membuat prediksi ketika menerima input.
Jadi, LLM bukan sekadar tempat penyimpanan kumpulan jawaban. Model menggunakan pola yang dipelajari untuk menentukan output yang sesuai dengan input dan konteks yang diberikan.
Hubungan LLM dengan AI dan Generative AI
LLM berada di dalam ekosistem Artificial Intelligence yang jauh lebih luas. AI mencakup berbagai teknologi yang memungkinkan mesin melakukan tugas seperti mengenali pola, membuat prediksi, memproses bahasa, dan menghasilkan konten.
Generative AI lebih spesifik karena berhubungan dengan sistem yang dapat menghasilkan konten. Konten tersebut tidak hanya berupa teks, tetapi juga dapat berupa gambar, audio, video, dan format lainnya.
LLM merupakan salah satu jenis model yang banyak digunakan untuk kemampuan generatif berbasis bahasa. Karena itu, istilah LLM dan generative AI sering muncul bersamaan, tetapi keduanya tidak memiliki arti yang sama.
Bagaimana Cara Kerja Large Language Model?
Cara kerja Large Language Model sebenarnya melibatkan proses yang kompleks. Untuk memahami konsep dasarnya, kamu dapat memisahkannya menjadi dua kondisi: ketika model belajar melalui training dan ketika model yang sudah dilatih digunakan untuk memproses input serta menghasilkan output .
Pelatihan Menggunakan Data Teks
Pada tahap training, model mempelajari pola dan hubungan yang terdapat dalam data. Parameter di dalam model disesuaikan selama proses tersebut agar model semakin baik dalam mengenali pola yang berguna untuk memprediksi bahasa.
Proses ini berbeda dari sekadar menyimpan setiap kalimat sebagai kumpulan jawaban siap pakai. Model membangun representasi statistik dari pola yang dipelajarinya. Karena itu, ketika menerima input baru, model dapat menghasilkan rangkaian yang tidak harus identik dengan contoh tertentu dalam data training.
Setelah model selesai dilatih, model dapat digunakan untuk memproses prompt baru. Tahap penggunaan model yang sudah terlatih untuk menghasilkan prediksi atau output sering disebut inference.
Token dan Prediksi Token Berikutnya
LLM tidak selalu membaca sebuah kalimat sebagai kumpulan kata utuh. Teks terlebih dahulu direpresentasikan dalam unit yang disebut token. Menurut Google Developers , token dapat berupa kata, bagian dari kata, atau karakter, bergantung pada cara teks direpresentasikan oleh model.
Sebagai analogi sederhana, bayangkan kalimat:
“Hari ini cuaca sangat ...”
Berdasarkan token sebelumnya dan konteks yang tersedia, model menghitung kemungkinan token yang dapat muncul berikutnya. Token terpilih kemudian menjadi bagian dari konteks untuk prediksi berikutnya. Proses tersebut dilakukan berulang sehingga terbentuk output yang lebih panjang.
Namun, LLM bukan sekadar fitur autocomplete sederhana. Model modern menggunakan jaringan neural berskala besar dan konteks yang lebih luas untuk menangkap hubungan kompleks dalam bahasa. Analogi prediksi kata hanya membantu menjelaskan salah satu prinsip dasar proses generasi teks.
Transformer dan Attention
Banyak LLM modern dibangun menggunakan arsitektur transformer. Salah satu konsep penting dalam transformer adalah self-attention, yang membantu model mempertimbangkan hubungan antartoken ketika memproses sebuah rangkaian.
Konteks sangat penting karena kata atau rangkaian kata dapat memiliki arti berbeda bergantung pada informasi di sekitarnya. Mekanisme tersebut membantu model memberi bobot pada bagian konteks yang relevan ketika menghasilkan representasi dan prediksi.
Meski demikian, kemampuan mengolah konteks bukan berarti LLM memahami bahasa dan dunia dengan cara yang sama seperti manusia.
Apa Saja Contoh Penggunaan LLM?
Kemampuan memproses dan menghasilkan bahasa membuat LLM dapat diterapkan pada berbagai pekerjaan berbasis teks. Fungsi yang tersedia tetap bergantung pada model dan aplikasi yang digunakan, sehingga tidak semua sistem memiliki kemampuan atau kualitas hasil yang sama.
Menjawab Pertanyaan dan Membuat Teks
Salah satu penggunaan yang mudah dikenali adalah sistem tanya-jawab. Pengguna dapat memberikan pertanyaan dalam bahasa natural dan memperoleh respons yang dihasilkan berdasarkan input serta konteks percakapan.
Language model juga dapat digunakan untuk menghasilkan draft tulisan, merangkum teks, menerjemahkan bahasa, atau membantu menjelaskan informasi yang kompleks dengan format yang lebih mudah dibaca.
Membantu Coding dan Mengolah Informasi
LLM juga dapat digunakan dalam aplikasi yang membantu pekerjaan dengan kode, misalnya menjelaskan potongan kode atau membuat draft kode berdasarkan instruksi pengguna.
Pada pengolahan informasi, aplikasi berbasis LLM dapat dimanfaatkan untuk membantu merangkum, mengklasifikasikan, atau mengekstrak informasi dari teks. Hasilnya tetap perlu diperiksa, terutama ketika digunakan untuk mengambil keputusan atau mengolah informasi penting.
Kode yang terlihat benar juga belum tentu bebas dari kesalahan, sama seperti teks yang terdengar meyakinkan belum tentu faktual.
Mendukung Berbagai Aplikasi AI Generatif
LLM menjadi salah satu teknologi penting dalam berbagai aplikasi generative AI berbasis bahasa. Model dapat menjadi komponen yang memproses instruksi pengguna dan menghasilkan respons dalam bentuk bahasa.
Namun, cakupan generative AI lebih luas daripada LLM. Ada sistem generatif yang berfokus pada gambar, audio, video, maupun kombinasi beberapa jenis data.
IBM juga menjelaskan generative AI sebagai teknologi yang dapat menghasilkan berbagai jenis konten, termasuk teks, gambar, video, dan audio. Karena itu, tidak semua pembahasan generative AI dapat disamakan dengan Large Language Model.
Apa Kelebihan dan Keterbatasan LLM?
Salah satu kelebihan LLM adalah fleksibilitasnya untuk menangani beragam tugas berbasis bahasa. Model yang sama dapat digunakan dalam berbagai aplikasi, meskipun kemampuan aktualnya bergantung pada model, konfigurasi sistem, konteks, dan cara pengguna memberikan instruksi.
Namun, kelancaran bahasa tidak sama dengan jaminan kebenaran. LLM menghasilkan output berdasarkan pola dan prediksi, sehingga sebuah jawaban dapat terlihat sangat meyakinkan meskipun mengandung informasi yang keliru.
| Aspek | Kelebihan/Potensi | Keterbatasan |
|---|---|---|
| Bahasa | Memproses dan menghasilkan teks | Dapat menghasilkan informasi keliru |
| Konteks | Memanfaatkan konteks dalam input | Kemampuan mempertahankan konteks memiliki batas |
| Penggunaan | Fleksibel untuk berbagai tugas bahasa | Hasil bergantung pada model dan penggunaannya |
| Informasi | Memanfaatkan pola yang dipelajari | Tidak menjamin informasi selalu benar atau mutakhir |
Karena itu, informasi penting dari LLM sebaiknya diverifikasi menggunakan sumber yang tepercaya. Semakin tinggi dampak sebuah keputusan, semakin penting pula proses pemeriksaannya.
Apa Perbedaan LLM, Generative AI, dan Chatbot?
LLM, generative AI, dan chatbot sering muncul dalam pembahasan yang sama, tetapi ketiganya bukan istilah yang identik.
LLM adalah Model Bahasa
LLM merupakan model yang berfokus pada pemrosesan dan generasi bahasa. Model tersebut dapat menjadi salah satu komponen teknologi di balik sebuah aplikasi.
Generative AI Memiliki Cakupan Lebih Luas
Generative AI mengacu pada sistem atau model yang dapat menghasilkan konten. Cakupannya tidak terbatas pada bahasa karena konten generatif juga dapat berupa gambar, audio, video, dan format lainnya.
Dengan demikian, LLM dapat digunakan dalam sistem generative AI berbasis bahasa, tetapi generative AI secara keseluruhan tidak terbatas pada LLM.
Chatbot adalah Bentuk Aplikasi
Chatbot merupakan bentuk aplikasi atau antarmuka yang memungkinkan pengguna berinteraksi melalui percakapan. Sebuah chatbot dapat menggunakan LLM sebagai teknologi di belakangnya, tetapi chatbot dan LLM bukan hal yang sama. Tidak semua chatbot juga harus menggunakan Large Language Model.
Secara sederhana, LLM adalah model bahasa, generative AI merupakan kategori teknologi generatif yang lebih luas, sedangkan chatbot merupakan salah satu bentuk aplikasi yang dapat memanfaatkan teknologi tersebut.
Mengapa Penting Memahami LLM?
Memahami dasar LLM membantu kamu menggunakan teknologi AI dengan ekspektasi yang lebih realistis. Kamu dapat mengetahui mengapa sebuah model mampu menghasilkan bahasa yang terlihat natural sekaligus memahami mengapa hasil tersebut masih bisa keliru.
Pengetahuan ini juga membantu kamu lebih kritis ketika menggunakan AI untuk belajar, bekerja, mencari informasi, atau membuat konten. Alih-alih menganggap setiap respons sebagai fakta, kamu dapat menilai kapan informasi perlu diperiksa kembali menggunakan sumber lain.
Kesimpulan
Jadi, Large Language Model (LLM) adalah model AI berskala besar yang mempelajari pola bahasa dan menggunakan konteks untuk memproses serta menghasilkan rangkaian token. Teknologi ini dapat mendukung tanya-jawab, penulisan, rangkuman, coding, dan berbagai aplikasi AI generatif berbasis bahasa.
Meski kemampuannya luas, output LLM tidak otomatis benar. Memahami cara kerja sekaligus keterbatasannya membantu kamu menggunakan teknologi ini secara lebih kritis dan sesuai kebutuhan.
Bagi brand, UMKM, atau agensi yang ingin memperkenalkan produk, layanan, atau pembahasan teknologi melalui artikel yang relevan dengan pembaca MTalkblog, kamu dapat melihat layanan content placement MTalkblog untuk mengetahui informasi kerja sama yang tersedia.
FAQ tentang Large Language Model
Apakah ChatGPT termasuk LLM?
ChatGPT adalah aplikasi AI berbasis percakapan yang memanfaatkan model bahasa dalam keluarga GPT. Jadi, lebih tepat membedakan ChatGPT sebagai aplikasi dengan model bahasa yang bekerja di balik layanan tersebut. Prinsip ini sama seperti perbedaan chatbot dan LLM yang dibahas sebelumnya.
Apa perbedaan LLM dan AI?
AI memiliki cakupan lebih luas daripada LLM. Artificial intelligence mencakup berbagai teknologi untuk melakukan tugas seperti mengenali pola, membuat prediksi, memproses bahasa, dan menghasilkan konten. LLM merupakan salah satu jenis model dalam ekosistem AI yang berfokus pada kemampuan berbasis bahasa.
Apakah LLM hanya bisa menghasilkan teks?
LLM berfokus pada pemrosesan bahasa, tetapi penggunaannya tidak berhenti pada membuat tulisan. Model bahasa dapat membantu merangkum, menerjemahkan, mengklasifikasikan, mengekstrak informasi, dan menjawab pertanyaan. LLM juga dapat menjadi bagian dari sistem multimodal yang memproses lebih dari satu jenis data.
Dari mana LLM mendapatkan informasi?
Informasi yang digunakan sebuah sistem berbasis LLM dapat berasal dari pola yang dipelajari selama training dan konteks yang diberikan ketika model digunakan. Pada implementasi tertentu, LLM juga dapat dihubungkan dengan sumber eksternal. Karena itu, tidak tepat menganggap setiap jawaban LLM selalu berasal dari pencarian internet secara langsung.
Apakah jawaban LLM selalu akurat?
Tidak. LLM dapat menghasilkan jawaban yang terdengar lancar dan meyakinkan tetapi mengandung informasi yang keliru. Untuk informasi penting, periksa kembali output menggunakan sumber tepercaya. Kelancaran bahasa sebaiknya tidak digunakan sebagai ukuran bahwa sebuah jawaban pasti benar.
Apakah LLM dapat menggantikan manusia?
Tidak ada dasar untuk menyimpulkan bahwa LLM dapat menggantikan manusia secara menyeluruh. Teknologi ini dapat membantu berbagai tugas seperti menulis draft, merangkum informasi, dan mengolah bahasa, tetapi masih memiliki keterbatasan. Pengawasan dan penilaian manusia tetap penting, terutama untuk keputusan yang membutuhkan akurasi, konteks, atau pertimbangan khusus.