HomeNetrayMengenal Large Language Model, Sistem Pemrosesan Bahasa Di Balik ChatGPT

Mengenal Large Language Model, Sistem Pemrosesan Bahasa Di Balik ChatGPT

Published on

Large language model (LLM) adalah sistem kecerdasan buatan menggunakan teknologi transformasi yang dilatih dengan volume data yang besar untuk memahami, menghasilkan, dan memanipulasi bahasa alami dalam berbagai konteks dan tugas. Teknologi ini mengubah kata dalam kalimat menjadi token yang kemudian dipahami secara serempak (multi head attention), mengerti relasi antar kata, hingga akhirnya dapat memahami teks lebih cepat, dalam, dan efisien.

Sederhananya, sistem ini memberikan mesin kemampuan untuk membaca, menulis, dan memahami teks dengan cara yang mirip dengan manusia, tetapi dengan skala yang jauh lebih besar. Dengan menggunakan teknologi seperti transformasi, LLM dapat digunakan untuk berbagai tugas, mulai dari menerjemahkan teks hingga menjawab pertanyaan dan menghasilkan teks baru yang koheren. 

Konsep model bahasa berukuran besar sebenarnya sudah ada sejak beberapa tahun yang lalu, tetapi mulai menarik perhatian publik setelah kemunculan model seperti GPT (Generative Pre-trained Transformer) yang diperkenalkan oleh OpenAI pada 2018 (GPT 1) dalam bentuk produk bernama ChatGPT. Eksistensi ChatGPT pada akhirnya menjadikan istilah “large language model” ini semakin populer dan memperkuat tren atau minat pengembangan model ini.

GPT-1 memiliki sekitar 117 juta parameter yang merupakan jumlah yang signifikan pada saat itu. Jumlah ini mengalami pembaharuan yang signifikan pada GPT-3 (2020) yang memiliki 175 miliar parameter. Sejak saat itu, large language model menjadi subjek utama penelitian dan pengembangan di dunia kecerdasan buatan. Bahkan menjadi arus mainstream pengembangan kecerdasan buatan gugus linguistik.

Lalu apakah ada model bahasa lain selain LLM? Semisal bagaimana dengan model-model bahasa yang lebih kecil? Jawaban singkatnya tentu saja ada. Beberapa model populer sebelum era LLM seperti model berbasis aturan (rule-based) dan model berbasis statistik seperti model bahasa n-gram sebetulnya juga masih digunakan dalam berbagai aplikasi.

Namun, karena memiliki keterbatasan dalam memahami dan memproduksi bahasa manusia yang kompleks, mereka hanya digunakan dalam aplikasi tertentu yang tidak memerlukan keakuratan tinggi atau mempertimbangkan ukuran model dan kecepatan pemrosesan sebagai faktor utama. 

Sebaliknya, LLM dipilih karena memiliki kemampuan yang lebih baik dalam pemahaman bahasa. Model-model besar memiliki kapasitas untuk memahami konteks bahasa manusia dengan lebih baik, termasuk nuansa, konteks, dan bahasa non-literal. Sehingga memungkinkan pembuatan konten yang lebih berkualitas dan lebih mirip dengan teks manusia, baik dalam hal kejelasan maupun kreativitas. 

Selain itu, LLM mendukung efisiensi karena dengan satu model besar, Anda dapat menangani berbagai tugas pemrosesan bahasa alami tanpa perlu membangun model terpisah untuk setiap tugas. Ini dapat menghemat waktu dan sumber daya komputasi. LLMs juga dapat digunakan untuk berbagai tugas pemrosesan bahasa alami, termasuk analisis sentimen, klasifikasi teks, pemahaman pertanyaan, dan masih banyak lagi.

large language model
Gambar 1. Ilustrasi mesin pintar oleh Pete Linforth dari Pixabay

Implementasi Large Language Model, Tak Melulu ChatGPT

Penggunaan large language model telah diimplementasikan dalam berbagai produk dan aplikasi di berbagai industri seperti berikut:

  1. Asisten Virtual dan Chatbot: Produk seperti Google Assistant, Amazon Alexa, dan chatbot perusahaan menggunakan large language model untuk memahami pertanyaan dan permintaan pengguna serta memberikan respons yang sesuai.
  2. Penerjemahan Otomatis: Layanan seperti Google Translate mengandalkan large language model untuk meningkatkan akurasi dan kualitas penerjemahan antar bahasa.
  3. Produksi Konten: Platform blogging, media sosial, dan situs web berita menggunakan large language model untuk menghasilkan konten, mengedit artikel, dan menyajikan berita.
  4. Analisis Sentimen: Perusahaan memanfaatkan large language model untuk menganalisis sentimen publik terhadap merek, produk, atau layanan mereka di media sosial dan platform daring lainnya.
  5. Rekomendasi Produk: Situs e-commerce menggunakan large language model untuk menganalisis preferensi pengguna dan memberikan rekomendasi produk yang sesuai.
  6. Pengenalan Suara: Aplikasi pengenalan suara seperti Siri, Cortana, dan lainnya menggunakan large language model untuk memahami perintah suara pengguna.
  7. Analisis Teks Hukum dan Medis: Di bidang hukum dan kesehatan, large language model digunakan untuk menganalisis dokumen hukum dan catatan medis untuk mencari informasi penting.
  8. Pendidikan dan Pelatihan: Platform pembelajaran online menggunakan large language model untuk memberikan umpan balik kepada siswa, membuat konten pembelajaran yang disesuaikan, dan menyediakan bantuan belajar.
  9. Penelitian dan Pengembangan: Para peneliti dan pengembang menggunakan large language model untuk melakukan penelitian dalam berbagai bidang seperti linguistik, sastra, dan ilmu komputer.
  10. Analisis Data: Large language model digunakan untuk menganalisis dan merangkum data besar dari berbagai sumber, seperti survei, ulasan produk, dan berita.

Netray tengah mengembangkan produk berbasis large language model untuk memberikan Anda hasil yang lebih baik dalam menangani nuansa bahasa yang kompleks dan konteks yang luas. Ikuti update dari Netray dan nantikan manfaat yang luar biasa dari penggunaan model berbasis LLM bersama Netray.

Editor: Ananditya Paradhi

More like this

6 Studi yang Bisa Menggunakan Media Monitoring untuk Riset Akademik

Sebagai sebuah tools analisis, media monitoring dapat digunakan dalam berbagai bidang riset. Meski kerap...

Alasan Media Monitoring Bermanfaat untuk Riset Akademik

Media monitoring memiliki banyak manfaat yang penting, terutama dalam konteks bisnis, organisasi, dan riset....

Visualisasi Data: Memahami Data Besar dengan Mudah dan Menarik

Visualisasi data menjadi hal yang penting dalam proses memahami big data. Beberapa contoh bentuk visualisasi data: histogram, scatter plot, heatmap, line chart, bar chart, maps, network graph, word cloud, geospatioal, dan visualitation.
%d bloggers like this: