LLM adalah singkatan dari Large Language Model, yang juga disebut sebagai model bahasa besar, dan merupakan model bahasa yang terdiri dari jaringan saraf buatan dengan miliaran parameter. Ini adalah teknologi kecerdasan buatan yang mampu memahami dan menghasilkan bahasa manusia.

Fitur Utama LLM

● Pembelajaran dari sejumlah besar data teks: Berfungsi dengan mempelajari sejumlah besar data teks seperti dokumen internet, buku, artikel, dll.

● Melakukan berbagai tugas: Dapat melakukan berbagai tugas seperti menghasilkan kalimat, memberikan jawaban, meringkas teks, dan menerjemahkan.

● Penggunaan bahasa yang mirip manusia: Dapat menghasilkan kalimat yang secara gramatikal dan semantik benar, mirip dengan manusia.

Elemen Inti dan Cara Kerja LLM

Model bahasa besar (LLM) adalah elemen inti dari teknologi chatbot kecerdasan buatan. Dilatih menggunakan sejumlah besar data teks melalui pembelajaran mandiri atau semi-supervised learning, dan telah digunakan dalam berbagai tugas pemrosesan bahasa alami sejak tahun 2018.

Cara kerja LLM didasarkan pada tiga elemen inti: tokenisasi, model transformer, dan prompt.

1. Tokenisasi

Tokenisasi adalah proses inti dalam pemrosesan bahasa alami untuk mengubah bahasa manusia menjadi urutan yang dapat dipahami oleh sistem mesin tingkat rendah. Ini termasuk menetapkan nilai numerik ke komponen seperti kata, kalimat, dll., dan mengodekannya untuk analisis yang cepat. Ini mirip dengan versi AI dari fonetik, dan tujuan tokenisasi adalah untuk memungkinkan kecerdasan buatan untuk memprediksi struktur kalimat dan membuat vektor konteks untuk proses pembelajaran.

2. Model Transformer

Model transformer adalah model jaringan saraf yang menganalisis data berurutan untuk memprediksi kemungkinan kata-kata yang mengikuti satu sama lain. Model ini terdiri dari lapisan yang melakukan analisis pada setiap kata, dan melalui algoritma, menentukan kompatibilitas antara kata-kata. Model ini mempelajari bahasa itu sendiri, tetapi mempelajari bahasa yang ditulis oleh manusia melalui algoritma, dan mempelajari gaya penulisan standar untuk topik tertentu.

3. Prompt

Prompt adalah informasi yang diberikan oleh pengembang kepada LLM untuk melakukan analisis informasi dan tugas tokenisasi. Prompt bertindak sebagai data pembelajaran yang membantu LLM berfungsi dengan tepat dalam berbagai kasus penggunaan. Semakin akurat prompt, semakin akurat LLM dalam memprediksi kata berikutnya dan menyusun kalimat. Oleh karena itu, sangat penting untuk memilih prompt yang tepat untuk pembelajaran AI deep learning yang efektif.

Area Aplikasi LLM

● Chatbot kecerdasan buatan: Digunakan sebagai teknologi inti chatbot kecerdasan buatan untuk memungkinkan percakapan yang alami dengan pengguna.

● Terjemahan otomatis: Memahami dan menerjemahkan makna antar bahasa secara akurat untuk meningkatkan akurasi sistem terjemahan otomatis.

● Pembuatan teks: Dapat secara otomatis menghasilkan teks dalam berbagai format seperti berita, blog, dan novel.

● Tanya jawab: Dapat memberikan jawaban yang akurat dan bermanfaat untuk pertanyaan pengguna.

● Ringkasan: Dapat memahami teks panjang dan meringkasnya untuk disampaikan kepada pengguna.

● Penulisan kode: Dapat memahami bahasa pemrograman dan secara otomatis menghasilkan kode.

Keuntungan LLM

● Kemampuan pemrosesan bahasa yang mirip manusia: Dapat memahami konteks dan menghasilkan teks yang bermakna.

● Dapat diterapkan pada berbagai tugas: Memiliki potensi untuk diterapkan dalam berbagai bidang.

● Kemampuan belajar: Dapat belajar dan berkembang secara berkelanjutan.

Kerugian LLM

● Biaya komputasi tinggi: Membutuhkan banyak sumber daya komputasi untuk pelatihan dan eksekusi.

● Bias: Dapat mencerminkan bias yang ada di data pelatihan.

● Masalah etika: Dapat menyebabkan masalah etika seperti berita palsu, ujaran kebencian, dll.

Perkembangan Teknologi LLM dan Prospek Masa Depan

Teknologi LLM masih belum sempurna tetapi berkembang pesat. Diharapkan dapat berkembang menjadi lebih canggih dan dapat melakukan berbagai tugas di masa mendatang, dan perkembangan teknologi LLM diperkirakan akan berdampak besar pada berbagai bidang seperti chatbot kecerdasan buatan, terjemahan otomatis, dan pembuatan teks.