Model Bahasa Besar: Apa Itu dan Bagaimana Cara Kerjanya

Istilah LLM atau “Large Language Model” semakin sering digunakan akhir-akhir ini. Kebanyakan orang tahu bahwa mereka terhubung dengan kecerdasan buatan, tetapi hanya itu saja.

Banyak sistem kecerdasan buatan yang canggih saat ini – mulai dari ChatGPT milik OpenAI hingga BERT milik Google – didasarkan pada model bahasa yang besar, yang kebetulan merupakan sumber kekuatannya. Namun, apa yang membedakan LLM ini dari teknologi kecerdasan buatan sebelumnya?

Model bahasa besar, seperti namanya, berukuran sangat besar. Model ini merupakan sistem AI yang dilatih dengan data dalam jumlah yang sangat besar, yang membuatnya sangat efisien dalam menangani bahasa manusia. Artikel ini menjelaskan caranya.

Apa Itu Model Bahasa Besar?

Model bahasa besar adalah jenis sistem kecerdasan buatan yang dilatih untuk mengenali, mereplikasi, memprediksi, dan memanipulasi teks atau konten lainnya. Model bahasa besar modern terdiri dari jaringan saraf AI dengan miliaran atau lebih parameter dan sering dilatih menggunakan petabyte data.

Model bahasa yang besar dapat memahami banyak hal seperti manusia, meskipun tidak semuanya. Namun, tidak seperti kebanyakan manusia, model bahasa yang besar dapat memiliki pengetahuan yang lebih luas tentang hampir semua hal, sehingga tampak seperti komputer yang mengetahui segalanya.

Model bahasa yang besar saat ini dimungkinkan karena banyaknya informasi digital di Internet, biaya komputasi yang lebih rendah, dan peningkatan daya komputasi baik CPU maupun prosesor paralel GPU.

Bagaimana Model Bahasa Besar Bekerja?

Di permukaan, model bahasa besar seperti ChatGPT mudah digunakan. Yang perlu Anda lakukan hanyalah mengetik beberapa teks dan aplikasi akan membalasnya – mulai dari pertanyaan hingga semua jenis permintaan.

Namun, di balik permukaannya, ada banyak hal yang terjadi untuk menghasilkan hasil yang tampaknya mudah seperti yang biasa dihasilkan model bahasa besar. Misalnya, sistem harus dibuat, dilatih, dan disempurnakan terlebih dahulu untuk menghasilkan hasil seperti ChatGPT.

Jadi, berikut ini sekilas tentang berbagai proses yang memungkinkan terciptanya model bahasa besar.

• Mendesain:Desain model bahasa yang besar akan menentukan cara kerjanya, algoritma dan metode pelatihan mana yang akan digunakan, serta waktu dan biaya untuk pelatihan dan pemeliharaan keseluruhan.
• transformer: Sebagian besar model bahasa besar dibangun menggunakan model pembelajaran mendalam transformer. Transformer bermanfaat karena memiliki mekanisme self-attention yang membuatnya lebih peka terhadap konteks dan karenanya, memerlukan waktu pelatihan yang lebih sedikit dibandingkan dengan model lama.
• Pra-pelatihan & Data: Dari Wikipedia hingga basis data besar dan sumber data unik lainnya, kuantitas dan kualitas data yang digunakan dalam pelatihan model bahasa besar akan menentukan kemampuan output-nya. Pra-pelatihan memberi model bahasa besar informasi dasar yang dibutuhkannya untuk memahami teks tertulis, bahasa, konteks, dan sebagainya. Sebagian besar pra-pelatihan LLM dilakukan menggunakan data tak berlabel baik dalam mode pembelajaran semi-supervised maupun self-supervised.
• Mencari setelan: Setelah tahap pra-pelatihan LLM, langkah selanjutnya biasanya adalah penyempurnaan khusus domain untuk mengubahnya menjadi alat yang lebih berguna untuk tujuan tertentu seperti mengobrol, penelitian bisnis, penyelesaian kode, dan sebagainya. Ini adalah tahap di mana alat seperti GitHub Copilot dan ChatGPT milik OpenAI dikembangkan.

Model Bahasa Besar & Alat Perangkat Lunak

Model bahasa yang besar juga dapat terhubung ke sistem perangkat lunak atau platform lain melalui plugin dan integrasi API. Hal ini memungkinkan LLM untuk melakukan aktivitas di dunia nyata, seperti memeriksa waktu, melakukan aritmatika, menjelajahi web, dan berinteraksi dengan aplikasi web melalui platform seperti Zapier.

Ini adalah area yang sedang berkembang dan kemungkinannya sangat besar. Misalnya, yang harus Anda lakukan hanyalah memberikan instruksi, dan LLM dapat mencarikan sesuatu untuk Anda di web, membuat reservasi, memantau topik berita terkini, melakukan belanja, dan sebagainya.

Istilah & Label LLM

Tidak ada metode khusus untuk mengembangkan model bahasa yang besar, sehingga kelompok pengembang berakhir dengan model yang berbeda yang menggunakan pendekatan yang sedikit berbeda untuk mencapai tujuan yang sama. Situasi ini telah memunculkan berbagai label, karena mereka mencoba untuk menggambarkan cara kerja setiap model. Berikut ini adalah beberapa istilah tersebut dan artinya.

• Model tanpa tembakan: Model bahasa besar yang telah dilatih sebelumnya yang mampu membuat klasifikasi di luar set pelatihan dasarnya dan memberikan hasil yang cukup akurat untuk penggunaan umum.
• Model yang Disempurnakan:Model spesifik domain.
• Model Multi-moda: Mampu memahami dan memproduksi jenis media selain teks, seperti gambar.
• GPT: Transformator Pra-terlatih Generatif.
• T5: Transformator Transfer Teks-ke-Teks.
• BART:Transformator Dua Arah dan Regresi Otomatis.
• BERTI: Representasi Encoder Dua Arah dari Transformer.
• RobertTa: Pendekatan BERT yang Dioptimalkan secara Kuat.
• CTRL:Model Bahasa Transformator Bersyarat.
• LlaMA:Model Bahasa Besar Meta AI.
• Turing Bahasa Belanda: Pembangkitan Bahasa Alami.
• MDA: Model Bahasa untuk Aplikasi Dialog.
• ELECTRA: Mempelajari Encoder yang Mengklasifikasikan Penggantian Token Secara Akurat Secara Efisien.

Penerapan Model Bahasa Besar

Model bahasa yang besar dapat diterapkan secara bermanfaat di banyak bidang untuk bisnis, pengembangan, dan penelitian. Manfaat nyata muncul setelah penyempurnaan, yang sepenuhnya bergantung pada tujuan perancangan model. Berikut ini adalah berbagai bidang penerapannya.

1. Terjemahan Bahasa: Model bahasa besar bekerja dengan baik dengan berbagai bahasa. Model ini dapat menerjemahkan kalimat sederhana ke dalam kode komputer atau bahkan menghasilkan berbagai terjemahan bahasa manusia sekaligus.
2. Pembuatan Konten:Dari pembuatan teks hingga gambar dan seterusnya, LLM dapat digunakan secara menguntungkan untuk menghasilkan semua jenis konten, termasuk deskripsi produk, konten pemasaran, email perusahaan, dan bahkan dokumen hukum.
3. Asisten Virtual: Pemahaman mereka yang baik terhadap bahasa manusia menjadikan LLM sebagai asisten virtual yang ideal. Mereka dapat menerima bahasa manusia sebagai perintah dan menggunakannya untuk menulis sesuatu, melakukan tindakan daring, melakukan penelitian, dan banyak lagi.
4. Obrolan & Percakapan: Mereka juga merupakan mitra ngobrol yang hebat, seperti yang ditunjukkan oleh model ChatGPT yang populer.
5. Menjawab pertanyaan:Model bahasa yang besar menyerap banyak informasi selama pelatihan, dan ini membuat mereka mampu menjawab sebagian besar pertanyaan pengetahuan umum.
6. Ringkasan Konten: Mereka juga dapat meringkas konten teks yang besar menjadi bentuk yang lebih pendek. Model transformer sangat hebat dalam hal ini.
7. Analisa keuangan: BloombergGPT adalah contoh hebat mengenai hal ini.
8. Pembuatan Kode:Pemrogram komputer menjadi lebih efisien dengan kopilot yang didukung oleh model bahasa besar yang disesuaikan untuk pemrograman.
9. Layanan Transkripsi:LLM memudahkan pelaksanaan transkripsi teks-ke-ucapan dan ucapan-ke-teks dengan cepat.
10. Menulis Ulang Konten: Baik dalam bahasa yang sama atau dalam gaya yang berbeda.
11. Analisis Sentimen: LLM dapat digunakan untuk secara efektif menyimpulkan sentimen yang tertanam dalam komunikasi manusia. Hal ini dapat diterapkan secara menguntungkan oleh tim pemasaran yang mempelajari pelanggan mereka.
12. Pengambilan InformasiPemahaman mereka yang baik terhadap bahasa manusia menjadikan LLM sebagai bagian penting dari mesin pencari modern.
13. Pendidikan:Dari alat pembelajaran interaktif hingga sistem bimbingan dan penilaian yang lebih cerdas dan personal, potensi penerapan LLM dalam pendidikan sangat luas.

Manfaat Model Bahasa Besar

Meskipun banyak tantangan yang ditimbulkan oleh pengembangan model bahasa yang besar, manfaatnya banyak dan sepadan dengan kesulitannya. Berikut adalah manfaat utamanya.

• Pemahaman Bahasa yang Kaya: LLM dapat memahami dan menanggapi bahasa Anda seolah-olah Anda sedang berbicara dengan manusia lain. Hal ini membuat LLM sangat berharga sebagai penghubung antara manusia dan dunia komputer.
• Kreativitas:Transformator pra-terlatih generatif telah membuktikan kemampuannya dalam menghasilkan keluaran teks yang mengesankan seperti oleh ChatGPT dan gambar, seperti Difusi Stabil.
• Multifungsi:Model zero-shot adalah alat serbaguna yang dapat digunakan untuk banyak tugas dan proyek yang memerlukan lingkungan dan aplikasi yang berbeda.
• Kemampuan Penyetelan Halus: Setiap organisasi dapat menggunakan model yang telah dilatih sebelumnya dan menyempurnakannya untuk menangani tugas dan proses dalam alur kerja mereka. Dan ini termasuk mengintegrasikan budaya dan etika organisasi seperti pencitraan merek, slogan, dan pendekatan.

Tantangan

Model bahasa yang besar menghadirkan banyak tantangan, yang menjadikannya domain sebagian besar perusahaan yang memiliki dana yang cukup. Berikut ini adalah masalah utama yang dihadapi pengembang dengan LLM.

• Biaya Pengembangan & Pemeliharaan:Model bahasa yang besar mahal untuk dikembangkan dan dipelihara.
• Skala & Kompleksitas: Namanya sudah menjelaskan semuanya. Model bahasa yang besar itu sangat besar dan kompleks. Anda memerlukan tim yang baik untuk membangun dan mengelolanya.
• Bias & Ketidakakuratan:Mengingat besarnya ukuran pembelajaran tanpa pengawasan yang mereka jalani, model bahasa yang besar dapat mencakup banyak bias dan ketidakakuratan saat mereka menemukannya.

Daftar Model Bahasa Besar yang Populer

S / N	Nama	Tahun	Pengembang	Ukuran Korpus	Parameter Teknis	Lisensi
1.	GPT-4	2023	OpenAI	tidak diketahui	~ 1 triliun	API publik
2.	PanGu-Σ	2023	Huawei	329 miliar token	1 triliun	hak milik
3.	MT-NLG	2021	Microsoft/Nvidia	338 miliar token	530 miliar	Terbatas
4.	Buka Asisten	2023	LAION	1.5 triliun token	17 miliar	Apache 2.0
5.	BloombergGPT	2023	Bloomberg L.P.	700+ miliar token	50 miliar	hak milik
6.	Panggilan	2023	meta	1.4 triliun	65 miliar	Terbatas
7.	Galactica	2022	meta	106 miliar token	120 miliar	Bahasa Indonesia: CC BY NC
8.	Cerebra-GPT	2023	Otak besar	-	13 miliar	Apache 2.0
9.	BERKEMBANG	2022	HugginFace & Co	350 miliar token	175 miliar	AI yang bertanggung jawab
10.	GPT-Neo	2021	Eleuther AI	825 GB	2.7 miliar	MIT
11.	elang	2023	IIT	1 triliun token	40 miliar	Apache 2.0
12.	GLAM	2021	Google	1.6 triliun token	1.2 triliun	hak milik
13.	GPT-3	2020	OpenAI	300 miliar token	175 miliar	API publik
14.	BERTI	2018	Google	3.3 miliar	340 juta	Apache
15.	AlexaTM	2022	Amazon	1.3 triliun	20 miliar	API publik
16.	YaLM	2022	Yandex	1.7 TB	100 miliar	Apache 2.0

LLM sumber terbuka

Banyak model bahasa besar yang populer merupakan proyek sumber terbuka, meskipun kompleksitas dan biayanya yang besar membuat banyak pengembang tidak mungkin mengadopsinya. Namun, Anda tetap dapat menjalankan model yang telah dilatih untuk tujuan penelitian atau produksi pada infrastruktur pengembangnya. Beberapa model gratis, sementara yang lain terjangkau. Sini adalah daftar yang bagus.

Daftar Sumber Daya LLM Teratas

Berikut ini adalah daftar sumber daya web teratas untuk mempelajari segala hal tentang dan mengikuti perkembangan model bahasa besar dan industri AI.

• OpenAI:Pengembang ChatGPT, GPT-4, dan Dall-E
• Wajah Huggin: Situs web populer untuk hal-hal terkait AI mulai dari pemrosesan bahasa alami (NLP) hingga model bahasa besar
• Blog Google AI: Menawarkan informasi, pembaruan penelitian, studi, dan artikel dari tim penelitian Google.
• GitHub: Platform hosting kode populer dengan banyak proyek sumber terbuka dan kode-kodenya.
• Nvidia: Pembuat perangkat keras komputasi paralel
• Antologi ACLPlatform besar dengan 80 ribu+ makalah tentang pemrosesan bahasa alami dan linguistik komputasional.
• Neuropsikolog: Konferensi sistem pemrosesan informasi saraf.
• Medium: Platform blog dengan banyak blog AI dan pembelajaran mesin dari berbagai pakar dan peneliti.
• ArXiv: Repositori ilmiah utama dengan semua jenis makalah penelitian, termasuk AI dan model bahasa besar.

Pertanyaan yang Sering Diajukan

Berikut ini beberapa pertanyaan yang sering diajukan tentang model bahasa besar.

Kesimpulan

Menyelesaikan penjelajahan model bahasa besar dan apa saja model tersebut, Anda akan setuju bahwa model tersebut sedang mengubah dunia dan akan tetap ada.

Meskipun kemampuan teknis organisasi Anda menentukan apakah Anda dapat berpartisipasi di sini atau tidak, bisnis Anda selalu dapat memanfaatkan banyak manfaatnya AI generatif disediakan oleh model bahasa besar.