Apa itu Large Language Models (LLM)?
Large language models (LLM) adalah sistem artificial intelligence yang mampu memahami dan menghasilkan human language dengan cara memproses data teks dalam jumlah besar.
LLM menggunakan model transformer, yang terdiri dari neural networks dengan kemampuan self-attention, memungkinkan untuk memahami hubungan antara kata dan frasa dalam teks.
LLM dilatih dengan data teks yang sangat besar, sehingga bisa menangkap pola-pola rumit dalam bahasa dan melakukan berbagai tugas terkait bahasa. Dengan miliaran parameter, LLM mampu menghasilkan respons yang koheren dan relevan secara kontekstual, menerjemahkan bahasa, merangkum teks, menjawab pertanyaan, bahkan membantu dalam creative writing.
Hubungan LLM dengan Artificial Intelligence
Large language models (LLM) memiliki hubungan erat dengan artificial intelligence (AI).
LLM merupakan salah satu aplikasi canggih dari AI yang berfokus pada pemahaman dan generasi bahasa manusia. Dalam AI, large language models berperan sebagai sistem yang dapat memproses, memahami, dan menghasilkan teks dengan cara mirip pemahaman manusia.
Hal ini dicapai melalui penggunaan model-model deep learning (khususnya model transformer), yang memungkinkan LLM untuk menganalisis dan memproduksi bahasa dengan memanfaatkan artificial neural network.
Dengan demikian, LLM menjadi alat yang sangat berharga dalam AI, membantu mesin bekerja lebih baik dalam memahami dan berinteraksi dengan manusia melalui bahasa.
Contoh Penerapan Large Language Models
Contoh penerapan LLM mencakup berbagai bidang, yaitu:
- Pencarian informasi: large language models dipakai dalam mesin pencari Google untuk menghasilkan informasi sebagai respons terhadap query user. Sistem ini dapat mengambil informasi, merangkumnya, dan menyampaikan dengan gaya percakapan.
- Analisis sentimen: sebagai bagian dari aplikasi natural language processing (NLP), LLM membantu bisnis menganalisis sentimen data teks agar bisa memahami persepsi pelanggan dan tren pasar.
- Text generation: LLM seperti ChatGPT juga sering dimanfaatkan untuk menghasilkan teks berdasarkan input yang diberikan. Sistem akan menghasilkan contoh teks ketika diminta, seperti menulis puisi atau konten kreatif lainnya.
- Code generation: dalam code generation, LLM memahami pola dan memungkinkan pembuatan kode pemrograman dari prompt natural language.
- Chatbots: LLM memungkinkan chatbots customer service untuk berinteraksi dengan pelanggan, memahami arti pertanyaan atau tanggapan mereka, dan memberikan respons yang sesuai.
- Kesehatan: LLM memiliki kemampuan untuk memahami struktur protein, molekul, DNA, dan RNA, membantu dalam pengembangan vaksin, menemukan obat, dan pencegahan penyakit.
FAQ (Frequently Asked Question)
Apa saja tantangan dalam pengembangan Large Language Models?
Elastic dan Tech Target menjelaskan beberapa tantangan dan limitasi dalam large language models:
- Halusinasi: salah satu tantangan utama adalah kemampuan LLM untuk menghasilkan output yang tidak akurat atau tidak sesuai dengan search intent, dikenal sebagai "halusinasi". Hal ini terjadi saat LLM menghasilkan jawaban salah atau membuat klaim tidak berdasar, seperti mengklaim memiliki emosi atau berinteraksi secara manusiawi.
- Risiko keamanan: LLM dapat menimbulkan risiko keamanan serius jika tidak dikelola atau diawasi dengan benar. Sistem ini berpotensi membocorkan informasi pribadi, terlibat dalam penipuan phishing, dan menghasilkan spam.
- Bias: output LLM dipengaruhi oleh data yang digunakan untuk melatihnya. Jika data tersebut mewakili demografi tunggal atau kurang beragam, output yang dihasilkan juga kurang beragam. Hal ini menimbulkan masalah bias yang dapat memengaruhi keakuratan hasil.
- Masalah consent: LLM dilatih dengan triliunan dataset, beberapa di antaranya mungkin tidak diperoleh secara konsensual. Saat mengumpulkan data dari internet, LLM mengabaikan lisensi hak cipta, plagiat konten tertulis, dan menggunakan kembali konten tanpa izin dari pemilik atau seniman asli.
- Skalabilitas: menyediakan sumber daya yang cukup untuk melatih dan memelihara LLM skala besar menjadi tantangan yang signifikan. Prosesnya melibatkan investasi besar dalam hal waktu, biaya, dan sumber daya teknis.
