Large Language Model (LLM) merupakan suatu bentuk model deep learning yang memiliki dimensi sangat besar dan telah mengalami proses pelatihan menggunakan sejumlah besar data sebelumnya. Model ini didasarkan pada arsitektur Transformator, yang terdiri dari jaringan neural yang terdiri dari enkoder dan dekoder dengan kemampuan perhatian yang independen. Fungsi utama dari enkoder dan dekoder adalah untuk mengekstraksi makna dari rangkaian teks serta memahami relasi antara kata dan frasa di dalamnya.
Transformator LLM mampu melakukan pelatihan tanpa supervisi, walaupun lebih tepatnya adalah bahwa transformator tersebut mengalami pembelajaran mandiri. Proses ini memungkinkan transformator untuk memperoleh pemahaman terhadap struktur tata bahasa, bahasa, dan pengetahuan dasar.
Berbeda dengan jaringan neural berulang (RNN) yang sebelumnya memproses input secara berurutan, transformator mampu memproses seluruh urutan secara paralel. Kelebihan ini memungkinkan para peneliti data untuk menggunakan GPU dalam pelatihan LLM berbasis transformator, yang menghasilkan pengurangan signifikan dalam waktu pelatihan.
Arsitektur transformator dalam jaringan neural memungkinkan penggunaan model yang sangat besar, sering kali dengan ratusan miliar parameter. Model besar semacam itu mampu menyerap sejumlah besar data, yang sering kali bersumber dari internet, termasuk sumber seperti Common Crawl yang mencakup lebih dari 50 miliar halaman web, dan Wikipedia yang memiliki sekitar 57 juta halaman.
Large Language Model dan Cara Kerjanya
Faktor utama dalam operasi LLM adalah strategi mereka dalam merepresentasikan kata-kata. Pendekatan machine learning sebelumnya menggunakan tabel numerik untuk merepresentasikan masing-masing kata, namun, pendekatan semacam ini tidak mampu memahami hubungan antara kata-kata yang memiliki makna serupa.
Untuk mengatasi keterbatasan ini, digunakanlah vektor multidimensi, dikenal sebagai embedding kata, yang memungkinkan representasi kata-kata sehingga kata-kata dengan makna kontekstual yang serupa atau hubungan lainnya menjadi berdekatan dalam ruang vektor.
Dengan memanfaatkan embedding kata, transformator dapat melakukan pengolahan awal teks sebagai representasi numerik melalui dekoder, sehingga memahami konteks kata dan frasa yang memiliki makna serupa serta hubungan lain antara kata-kata, seperti bagian ucapan. LLM kemudian menggunakan pengetahuan bahasa ini melalui dekoder untuk menghasilkan hasil yang unik.
Pentingnya LLM
Model bahasa besar menunjukkan tingkat fleksibilitas yang luar biasa. Sebuah model dapat menangani berbagai tugas yang berbeda sepenuhnya, seperti menjawab pertanyaan, merangkum dokumen, menerjemahkan bahasa, dan melengkapi kalimat. Large Language Model memiliki potensi untuk mengubah cara konten dibuat serta bagaimana orang menggunakan mesin pencari dan asisten virtual.
Meskipun belum mencapai tingkat kesempurnaan, LLM menampilkan kemampuan yang mengagumkan dalam membuat prediksi berdasarkan jumlah prompt atau input yang relatif kecil. LLM dapat dimanfaatkan oleh AI generatif (kecerdasan buatan) untuk menciptakan konten berdasarkan input prompt dalam bahasa manusia.
LLM memiliki skala yang sangat besar. Dengan miliaran parameter yang dapat dipertimbangkan dan berbagai kemungkinan penggunaan, beberapa contohnya meliputi:
- Model GPT-3 dari OpenAI memiliki 175 miliar parameter. Model sejenisnya, seperti ChatGPT, dapat mengenali pola dari data dan menghasilkan output yang alami dan mudah dipahami. Meskipun ukuran Claude 2 tidak diketahui, model ini mampu menerima input hingga 100 ribu token di setiap prompt. Sehingga dapat menangani lebih dari ratusan halaman dokumentasi teknis atau bahkan keseluruhan buku.
- Model Jurassic-1 dari AI21 Labs memiliki 178 miliar parameter dan kosakata token yang mencakup 250.000 bagian kata, serta memiliki kemampuan percakapan yang serupa.
- Model Command dari Cohere juga memiliki kemampuan serupa dan dapat beroperasi dalam lebih dari 100 bahasa yang berbeda.
- Paradigm dari LightOn menawarkan model fondasi dengan kemampuan yang diklaim melebihi GPT-3. Semua LLM ini dilengkapi dengan API yang memungkinkan pengembang membuat aplikasi AI generatif yang unik.
Aplikasi LLM
Large Language Model memiliki beragam aplikasi praktis:
- Copywriting, Claude, Llama 2, Cohere Command, dan Jurassiccan menciptakan salinan asli, sedangkan AI21 Wordspice menyesuaikan kalimat untuk meningkatkan gaya.
- Menjawab basis pengetahuan, misalnya, taman bermain AI21 Studio menjawab pertanyaan pengetahuan umum.
- Klasifikasi teks, LLM mengelompokkan teks berdasarkan makna atau sentimen, berguna untuk mengukur sentimen pelanggan dan pencarian dokumen.
- Pembuatan kode, LLM seperti Amazon CodeWhisperer dan GitHub Copilot menciptakan kode dalam berbagai bahasa pemrograman.
- Pembuatan teks, LLM melengkapi kalimat, menulis dokumentasi produk, atau cerita pendek seperti Alexa Create.
Jadi, Large Language Model mengubah Natural Language Processing (NLP) dan Artificial Intelligence (AI), berpotensi memengaruhi kehidupan manusia. Mereka menunjukkan potensi data yang luar biasa. Bootcamp Algoritma Data Science menawarkan program untuk karir di dunia data. Bergabunglah sekarang untuk menjadi data scientist handal.
