Mengenal Large Language Models (LLM), Fondasi Generative Artificial Intelligence

Volubit.id — Large Language Model atau LLM adalah algoritma kecerdasan buatan/artificial intelligence (AI) yang menggunakan teknik deep learning dan data dalam skala sangat besar untuk memahami, merangkum, menghasilkan, dan memprediksi konten berbasis teks.

LLM merupakan bagian dari generative AI, jenis AI yang dirancang khusus untuk menghasilkan konten baru, terutama dalam bentuk teks.

Sejak ribuan tahun lalu, manusia mengembangkan bahasa lisan untuk berkomunikasi. Bahasa menjadi fondasi dari semua bentuk komunikasi, baik antarmanusia maupun antara manusia dan teknologi.

Dalam dunia AI, model bahasa berperan sebagai sistem yang memungkinkan mesin memahami dan menghasilkan konsep serta gagasan baru secara linguistik.

Model bahasa pertama dalam sejarah AI muncul pada 1966, yaitu model Eliza yang dikembangkan di Massachusetts Institute of Technology (MIT), Amerika Serikat (AS).

Semua model bahasa diawali dengan pelatihan menggunakan kumpulan data tertentu, kemudian memanfaatkan teknik inferensi untuk memahami hubungan antardata dan akhirnya menghasilkan konten baru.

Model ini sering digunakan dalam aplikasi natural language processing (NLP). Pengguna memberikan pertanyaan dalam bahasa alami untuk mendapatkan respons dari mesin.

LLM adalah perkembangan lanjutan dari model bahasa tradisional. Model ini dilatih dengan data dalam jumlah sangat besar, hingga miliaran parameter.

Parameter adalah variabel dalam model pembelajaran mesin yang digunakan untuk membuat prediksi atau menghasilkan konten baru. Semakin banyak parameter, semakin tinggi potensi model untuk menghasilkan hasil yang akurat.

LLM modern mulai berkembang sejak 2017, berkat arsitektur baru bernama transformer, yaitu jaringan neural yang mampu memproses dan memahami hubungan antarkata dengan sangat efisien melalui mekanisme yang disebut self-attention.

Beberapa LLM bahkan dikategorikan sebagai foundation model atau model dasar yang dapat dikembangkan lebih lanjut untuk berbagai aplikasi khusus. Istilah ini dipopulerkan oleh Stanford Institute for Human-Centered Artificial Intelligence pada 2021.

Contoh LLM di antaranya, GPT-4, Language Model for Dialogue Applications (LaMDa), Claude, Galactica, dan lainnya.

Cara Kerja Large Language Model

LLM bekerja melalui serangkaian tahapan kompleks yang memungkinkan mesin memahami dan menghasilkan bahasa secara alami. Prosesnya dimulai dengan pelatihan awal menggunakan pendekatan unsupervised learning.

Model dilatih dengan data tak berlabel dalam jumlah sangat besar (corpus), bahkan bisa mencapai skala petabyte. Tujuannya agar model mampu mengenali pola, struktur, dan hubungan antarkata serta konsep dalam bahasa.

Setelah itu, model dapat melalui tahap penyempurnaan (self-supervised learning), yaitu pelatihan lanjutan menggunakan sebagian data yang sudah diberi label untuk meningkatkan akurasi dan pemahaman terhadap makna serta konteks.

Langkah berikutnya adalah pemrosesan melalui arsitektur transformer, yaitu jenis jaringan saraf yang memungkinkan model mengenali hubungan antarkata dalam sebuah kalimat dengan menggunakan mekanisme self-attention.

Mekanisme ini memberikan skor atau bobot (weight) pada setiap benda (token) dalam konteks tertentu sehingga model bisa memahami makna kata dalam hubungannya dengan kata lain.

Setelah melalui seluruh proses pelatihan ini, LLM berada pada tahap inferensi, yaitu kemampuan untuk menghasilkan respons berdasarkan permintaan (prompt) dari pengguna.

Respons ini bisa berupa jawaban atas pertanyaan, teks yang dihasilkan secara otomatis, ringkasan, terjemahan, maupun analisis sentimen terhadap suatu pernyataan.

Fungsi Large Language Model

LLM dapat digunakan untuk berbagai tugas dalam natural language processing, berikut di antaranya, dikutip dari techtarget.

• Membuat teks, seperti menulis artikel, cerita, atau dokumen sesuai topik yang dipelajari
• Mengalihkan atau menerjemahkan teks dari satu bahasa ke bahasa lain
• Meringkas dokumen panjang menjadi poin-poin penting
• Mengubah gaya atau struktur sebuah teks dengan menuliskan slang
• Mengelompokkan teks sesuai topik atau jenisnya
• Menganalisis sentimen atau menilai nada atau emosi dari suatu pernyataan
• Digunakan dalam chatbot seperti ChatGPT untuk memberikan respons yang alami

ChatGPT, yang dikembangkan oleh OpenAI, adalah salah satu chatbot LLM paling populer. Saat ini, versi gratisnya berbasis GPT-4.1 mini, sementara versi berbayar menggunakan GPT-4.1.

Jenis-Jenis Large Language Model

• Zero-shot model, dapat digunakan tanpa pelatihan tambahan untuk kasus umum. Contoh: GPT-3
• Fine-tuned/domain-specific model, model yang disesuaikan untuk kebutuhan tertentu, seperti OpenAI Codex untuk pemrograman
• Language representation model, Contoh: BERT dari Google, cocok untuk klasifikasi teks
• Multimodal model, dapat memahami teks dan gambar. Contoh: GPT-4

Keunggulan dan Keterbatasan Large Language Model

Salah satu keunggulan utamanya adalah fleksibilitas, karena satu model LLM dapat digunakan untuk berbagai macam tugas, mulai dari pembuatan teks hingga terjemahan dan analisis sentimen. Selain itu, LLM juga dikenal memiliki kinerja tinggi, yang mampu memberikan respons secara cepat dengan latensi yang rendah.

Seiring bertambahnya jumlah parameter dan volume data pelatihan, model ini juga menunjukkan tingkat akurasi yang semakin tinggi. Kemampuannya dalam mengotomatisasi tugas-tugas rutin membantu meningkatkan efisiensi waktu bagi pengguna, terutama di lingkungan bisnis.

Keunggulan lainnya terletak pada kemudahan pelatihan, karena banyak LLM dilatih menggunakan data tak berlabel yang lebih mudah dan murah diperoleh dibandingkan data berlabel.

Namun, di balik kemampuannya yang canggih, LLM juga memiliki sejumlah keterbatasan. Salah satunya adalah biaya pengembangan dan operasional yang sangat tinggi, karena membutuhkan perangkat keras kelas atas dan data dalam jumlah besar.

Selain itu, LLM berisiko mengalami bias data jika data pelatihan mengandung kecenderungan tertentu yang tidak disaring dengan baik. Isu etika dan privasi juga menjadi perhatian, karena LLM berpotensi menghasilkan konten berbahaya atau menyalahgunakan data sensitif.

Di sisi lain, proses kerja LLM yang kompleks membuatnya kurang transparan sehingga sulit menjelaskan bagaimana suatu jawaban dihasilkan.

Selain itu, adanya glitch tokens atau prompt yang dapat membuat model berperilaku tidak semestinya, menunjukkan adanya celah keamanan, termasuk risiko penyalahgunaan dalam serangan phishing yang semakin canggih.