Large Language Models: Memasuki Era Kecerdasan Buatan yang 'Lebih Manusia'

Ilustrasi Artificial Intelligence (AI). Foto: Shutterstock

Large Language Models (LLMs) menjadi wujud dari ledakan pengembangan sistem Natural Language Processing (NLP) berkat hadirnya teknologi. Model-model ini telah mengubah cara kita berinteraksi dengan teknologi dan memiliki implikasi besar untuk masa depan komunikasi dan kreativitas.

Salah satu inovasi paling signifikan dalam beberapa tahun terakhir adalah munculnya Large Language Models (LLMs) seperti GPT-3, yang mampu menghasilkan teks mirip manusia dengan akurasi yang luar biasa. Model ini, yang berisi 175 miliar parameter, dilatih pada korpus teks yang sangat besar dari internet dan mampu menghasilkan berbagai output, dari paragraf yang koheren hingga esai, artikel berita, dan bahkan puisi.

Salah satu implikasi yang paling menarik dari model-model ini adalah potensi untuk mengubah cara kita berkomunikasi satu sama lain. Bayangkan kita dapat berbicara dengan mesin yang tidak hanya dapat memahami kata-kata Anda tetapi juga dapat menghasilkan respons yang tidak dapat dibedakan dari manusia. Hal ini sudah kita rasakan dengan hadirnya chatbot seperti "ChatGPT" yang didukung oleh GPT-3 dari OpenAI, yang dapat terlibat dalam berbagai percakapan, mulai dari percakapan kecil yang santai hingga diskusi yang lebih teknis.

Berkenalan dengan Large Language Models (LLMs)

Large Language Models (LLMs) atau Model Bahasa Besar merupakan suatu jenis algoritma kecerdasan buatan yang dibuat dengan cara mempelajari data dalam jumlah yang sangat besar. Pada dasarnya, LLMs mempelajari bahasa alami melalui teknik pembelajaran mesin yang disebut pembelajaran tanpa pengawasan (Unsupervised Learning). Dengan metode ini, LLMs dapat mengidentifikasi pola dan struktur bahasa yang kompleks, dan menggunakannya untuk menghasilkan teks baru yang memiliki kualitas yang baik. Dengan kata lain, LLMs memungkinkan kita untuk membuat model bahasa yang lebih canggih dan kompleks.

Seperti yang kita tahu cara kerja dari LLMs cukup kompleks sehingga menimbulkan tantangan tersendiri, seperti menskalakan dan memelihara LLMs yang akan menjadi sulit dan mahal. Ketika membangun Large Language Models seringkali membutuhkan waktu pelatihan berbulan-bulan dan biaya yang tidak sedikit. Skalanya yang besar memerlukan keahlian teknis, termasuk pemahaman yang kuat tentang Deep Learning, model transformator, dan perangkat lunak serta perangkat keras terdistribusi.

Namun tentu saja tantangan besar tadi akan sebanding dengan potensi benefit yang dapat diperoleh ketika berhasil memajukan pengembangan dan membangun sumber daya ke model bahasa besar.

Perusahaan Teknologi Besar di Dunia Berlomba Berinovasi dalam Large Language Models

Ilustrasi Artificial Intelligence (AI). Foto: Shutterstock

Sejumlah perusahaan teknologi terbesar di dunia seperti OpenAI, Google, dan Baidu telah menjadi pionir dalam membangun dan mendukung Large Language Models (LLMs) - pondasi utama dari generative Al. LLMs yang terdiri dari miliaran parameter telah merevolusi Artificial Intelligence ke tingkat yang lebih lanjut dengan kemampuan Natural Language Processing yang belum pernah ada sebelumnya.

Salah satu contoh LLMs yang paling terkenal adalah GPT-3 milik OpenAI, yang telah menarik perhatian besar karena kemampuannya untuk menghasilkan teks yang mirip dengan manusia. GPT-3 adalah salah satu LLMs terbesar hingga saat ini, dengan 175 miliar parameter, dan telah digunakan untuk berbagai aplikasi, mulai dari terjemahan bahasa hingga chatbot.

Google, raksasa perusahaan teknologi ini juga memberikan kontribusi besar dalam pengembangan LLMs. Model-model populer seperti BERT, LAMDA, dan PALM, telah berperan penting dalam tugas NLP, termasuk terjemahan bahasa dan analisis sentimen. Google juga telah memperkenalkan Google BARD, sebuah LLMs yang dirancang untuk untuk menciptakan dialog yang lebih realistis dalam chatbot dan asisten suara.

Meta, sebelumnya dikenal sebagai Facebook, juga telah membuat kemajuan yang signifikan dalam bidang LLMs dengan model ROBERTA dan OPT-175B. Model-model ini telah digunakan untuk berbagai tugas NLP, seperti terjemahan bahasa, ringkasan, dan jawaban pertanyaan.

Baidu, mesin pencari terkemuka di Cina, juga aktif mengembangkan LLMs. Model ERNIE-nya, yang didasarkan pada pendekatan pre-training skala besar, telah digunakan untuk berbagai tugas NLP, termasuk analisis sentimen dan pengenalan entitas bernama. Baidu juga memperkenalkan ERNIE Bot, sebuah chatbot yang dapat menjawab pertanyaan-pertanyaan kompleks dengan mengintegrasikan berbagai sumber informasi.

Munculnya LLMs secara fundamental telah mengubah lanskap Artificial Intelligence, terlihat dari banyaknya perusahaan teknologi yang turut mengembangkan inovasi AI. LLMs terlihat sangat menjanjikan dalam bidang Natural Language Processing, Text Summarization, dan menjawab pertanyaan. Dengan kemajuan lebih lanjut dalam teknologi LLMs, kita dapat melihat aplikasi yang lebih inovatif yang dapat mengubah cara kita berinteraksi dengan teknologi satu sama lain.

Meskipun demikian, masih ada kekhawatiran seputar penggunaan LLMs, terutama seputar potensi penyebaran informasi yang keliru dan bias. Karena LLMs dilatih pada kumpulan data besar yang mungkin mengandung bias atau ketidakakuratan, ada risiko bahwa bias ini dapat dipertahankan oleh model. Oleh karena itu, sangat penting bagi pengembang untuk mengambil langkah-langkah untuk memastikan bahwa LLMs dilatih pada kumpulan data yang beragam dan representatif dan bahwa hasil keluaran dievaluasi secara ketat untuk mengurangi risiko.