LLM adalah sejenis AI generatif yang banyak dipakai untuk kebutuhan bisnis atau industri tertentu. Nah, penggunaannya ternyata bisa meningkatkan kemampuan natural language understanding (NLU) sekaligus natural language processing (NLP). Perkembangannya terus terjadi di bidang machine learning, algoritma, sampai arsitektur.
Kali ini, kamu akan belajar lebih jauh tentang Large Language Model (LLM) sebagai sistem kecerdasan teknologi. Yuk, baca selangkapnya lewat artikel di bawah ini!
LLM Adalah AI Program Canggih Masa Kini
Dilansir dari IBM, Large language model merupakan fondasi yang dilatih dengan data dalam jumlah sangat besar. Tujuannya supaya LLM ini bisa menggerakkan berbagai kasus, aplikasi, dan tugas-tugas berbasis data.
Sampai sekarang, LLM sudah menjadi terobosan signifikan dalam NLP dan AI supaya mudah diakses publik lewat interface, seperti Chat GPT. Contoh lainnya termasuk Llama dari Meta dan model PaLM.
Kumpulan data besar dan kompleks dapat digunakan untuk melatih LLM, termasuk programming language. Bahkan, beberapa juga membantu programmer menjalankan coding. Selebihnya, kamu bisa gunakan LLM untuk:
- Sentiment analysis
- Riset DNA
- Chatbot
- Customer service
- Pencarian online
Baca juga: 10 Rekomendasi Tools AI untuk Bisnis dan Contoh Penerapannya
Cara Kerja Large Language Model
Machine learning dan deep learning
Di level paling dasar, LLM dibangun lewat machine learning. Sebagai subset AI, machine learning bertugas mempraktikkan input data dalam jumlah besar. Prosesnya berlanjut ke pelatihan program supaya bisa mengidentifikasi fitur-fitur tanpa campur tangan manusia.
LLM juga menggunakan jenis machine learning yang dikenal sebagai deep learning. Nah, model deep learning akan melatih diri sendiri untuk mengenali perbedaan tanpa kontrol manusia juga. Mungkin sebagian kecil saja yang perlu disesuaikan oleh manusia.
Deep learning memakai sistem probabilitas untuk belajar. Misalnya, kamu memasukkan kalimat berbahasa Inggris. Deep learning bisa memahami bahwa isinya adalah bahasa Inggris lewat analisis huruf di tiap kata.
Kalau bicara soal realistis, model deep learning nggak bisa menyimpulkan sesuatu dalam satu kalimat. Hal yang berbeda bisa terjadi kalau deep learning ditugaskan menyeleksi triliunan kalimat.
Deep learning bisa belajar cukup banyak untuk memprediksi cara menyelesaikan kalimat rumpang atau menghasilkan kalimat sendiri.
Neural networks
Jenis pembelajaran yang bisa diatasi deep learning harus terhubung juga dengan neural networks. Cara kerjanya sama seperti otak manusia yang terdiri dari hubungan neuron. Terutama ketika neuron terhubung untuk mengirimkan sinyal satu sama lain.
Anatomi neural networks biasanya termasuk simpul-simpul network dan punya beberapa lapisan, yaitu input, output, dan satu atau lebih diantara keduanya. Layer-layer tersebut bakal meneruskan informasi kalau keluarannya melewati threshold tertentu.
Transformer model
Jenis neural networks yang dipakai secara spesifik oleh LLM adalah transformer model. Sistem ini bisa mempelajari konteks, terutama dalam hal bahasa manusia. Transformer model memakai teknik matematika yang disebut self-attention.
Tujuannya mendeteksi elemen-elemen dalam suatu urutan yang masih berhubungan satu sama lain. Konteksnya jadi lebih baik ketimbang model machine learning lainnya.
Contohnya, ketika diminta untuk memahami hubungan akhir kalimat ke awal kalimat atau hubungan antarparagraf. Adanya transformer model memungkinkan tafsiran bahasa manusia, bahkan ketika bahasanya nggak jelas atau nggak bisa didefinisikan dengan baik.
Kasus lainnya berupa susunan atau kombinasi yang masih jarang ditemui atau dikontekstualisasi dengan cara baru.
Baca juga: 4 Perbedaan AI dan Machine Learning dan Persamaannya, Simak!
Kelebihan LLM
Large language models punya potensi yang luar biasa, apalagi untuk perusahaan atau bisnis yang menghasilkan data berjumlah besar.
Punya kemampuan NLP tingkat tinggi
NLP menaikkan kemampuan mesin AI untuk memahami teks dan kata-kata yang diucapkan manusia. Sebelum ada LLM, rata-rata perusahaan memakai algoritma machine learning ganda untuk melatih mesin mempelajari bahsa manusia.
Beruntungnya, ada LLM yang membuat prosesnya jauh lebih singkat dan mudah. AI-powered-machines bisa naik kelas untuk menelaah teks manusia.
Kemampuan generatif lebih mumpuni
Kemampuan berbahasa dan bincang-bincang AI ternyata disebabkan oleh LLM. Large language model punya kemampuan generatif lebih kuat untuk menganalisis data dan informasi dalam jumlah besar. Setelah menyeleksi, LLM juga bekerja menghasilkan wawasan atau insight.
Insight baru ini bisa dipakai untuk menaikkan kapasitas interaksi manusia dengan mesin dan menghasilkan keakuratan sesuai perintah prompting.
Mendukung efisiensi kerja
LLM bisa memahami bahasa manusia sehingga terlalu ideal untuk menyelesaikan tugas monoton atau butuh banyak tenaga. Para profesional di bidang banking ternyata bisa mengoperasikan LLM untuk otomatisasi dan data processing.
Aspek penerjemahan bahasa
Large language model biasa dipakai menerjemahkan teks antarbahasa. Algoritma deep learning dan neural networks bekerjasama mempelajari struktur bahasa.
Hasilnya? Sudah pasti memudahkan komunikasi dan menghilangkan language barrier.
Baca juga: 20+ Tools AI Selain ChatGPT yang BIsa Kita Gunakan
Contoh Large Language Models
GPT-4
Merupakan seri terbesar dari Open AI GPT. Sistem kerjanya bisia menganalisis, membaca, dan menyusun hingga 25 ribu kata. Biasanya, GPT-4 banyak digunakan untuk:
- Menghasilkan coding: Cukup upload webpage diagram untuk mendapatkan HTML
- Draft alt text: Output alt text yang informatif sesuai gambar blog post
- Caption writing: Membantu menulis caption sesuai tone media sosial
Claude 3
Termasuk AI transformer model yang punya tiga tier untuk kamu gunakan, yaitu:
- Claude 3 Opus: Direkomendasikan untuk otomatisasi kerja, riset, dan data processing. Cocok buat perusahaan yang butuh kemampuan AI secara in-depth
- Claude 3 Sonnet: Alternatif yang lebih terjangkau untuk data processing, pilihan saran, perkiraan, dan ekstraksi teks lewat gambar
- Claude 3 Haiku: Umumnya dipakai untuk penerjemahan, manajemen editorial, dan data processing yang tidak terstruktur
Gemini
Contoh berikutnya dari AI dengan LLM adalah Gemini. Bisa diakses secara gratis untuk memenuhi kebutuhan prompting, upload dan membuat foto, serta mencari layanan atau apps dari Google.
Kalau memakai fitur berbayar, kamu bisa dapat versi yang lebih advance. Contohnya, mempertahankan chat panjang dan pemakaian lintas aplikasi pada Gmail dan Docs.
Llama 3
Termasuk LLM dari Meta AI terbaru yang punya transformer architecture. Versi terkininya lebih dikondisikan untuk mengikuti perintah manusia sehingga cocok sebagai chatbot.
Llama 3 bisa digunakan secara publik di AWS, Databricks, Google Cloud, Hugging Face, Kaggle, Microsoft Azure, hingga hardware platform seperti NVIDIA dan Qualcomm.
Contoh Penerapan Nyata Large Language Model
Content creation
- LLM adalah model yang pas untuk membantu drafting, editing, dan memperbaiki konten tertulis, baik blog atau paper ilmiah. Perbaikan dilakukan lewat text-based prompting. Contoh: LLM pada Grammarly untuk memberikan saran grammar, perbaikan punctuation, dan meningkatkan kualitas penulisan.
- Menghasilkan puisi, cerita, atau script dari prompt kreatif. Penulis bisa terbantu lewat brainstorming atau melengkapi kebutuhan proyeknya. Contoh: AI Dungeon punya story mode yang cerdas menyusun cerita interaktif dengan narasi kreatif.
- Menyusun marketing content, termasuk deskripsi produk, social media post, dan iklan. Contoh: Penggunaan Copy.ai dengan fitur-fitur terbaik untuk content marketing.
- Penerjemahan bahasa yang berbeda sembari menyeleksi arti dan konteksnya. Contoh: DeepL Translator memakai LLM untuk melatih data linguistik.
Baca juga: AI Marketing: Tools, Contoh Penggunaan, dan Manfaat
Customer support dan chatbot
- Virtual assistant untuk merespon query, manajemen tugas, dan mengontrol smart device. Contoh: Amazon Alexa dan Google Assistant yang terhubung komunikasi dua arah dalam home automation.
- Respons personal berdasarkan riwayat preferensi customer untuk meningkatkan customer experience. Contoh: Zendesk memakai LLM untuk meningkatkan mutu customer support.
Pengembangan software
- Membantu developer lewat code snippets, menyediakan suggestion, dan menulis fungsi lewat prompt deskriptif. Contoh: Code Llama yang menyediakan output dari prompting coding dan NLP.
- Dokumentasi coding, termasuk API references, manual user, dan code comments berdasarkan sumbernya. Contoh: TabNine meng-update dan merevisi dokumentasi coding secara berkala.
Kesimpulan
LLM adalah teknologi yang memudahkan pekerjaan manusia di berbagai sektor. Kunci utamanya adalah pemahaman terhadap bahasa dan perintah manusia yang lebih interaktif. Dengan begitu, kamu bisa mendapatkan suggestions yang luas dan akurat sesuai input yang diinginkan.
Large language model bisa kamu rasakan sendiri manfaatnya bersama AI Belajarlagi. Serangkaian fitur dari AI Belajarlagi sudah powered by artificial intelligence lainnya, seperti Chat GPT dan Perplexity. Mulai dari 99 ribu saja untuk nikmati pengalaman teknologi terbaik. Yuk, langganan sekarang!
Referensi:
https://www.ibm.com/topics/large-language-models
https://www.cloudflare.com/en-gb/learning/ai/what-is-large-language-model/
https://emeritus.org/blog/ai-and-ml-large-language-models/
