Penggunaan Model Foundation & Model AI Generatif dalam Domain Bahasa

Model-model AI generatif telah menjadi fokus perbincangan intens dalam beberapa bulan terakhir. Model bahasa besar, atau LLM (Large Language Models), seperti chatGPT, telah menggemparkan dunia dengan kemampuannya. Model ini tidak hanya mampu menulis puisi, tetapi juga membantu merencanakan liburan mendatang, menciptakan perubahan besar dalam dunia AI, dan potensinya untuk memberikan nilai tambah bagi perusahaan. Artikel ini akan membahas secara mendalam tentang model AI generatif dan bagaimana penggunaannya dapat menciptakan nilai dalam dunia bisnis.

Apa itu Model AI Generatif?

Model AI generatif adalah bagian dari kelas model yang disebut "foundation models." Tim dari Stanford pertama kali memperkenalkan istilah "foundation models" saat mereka memahami bahwa AI sedang bergerak menuju paradigma baru. Sebelumnya, aplikasi AI dibangun dengan melatih berbagai model AI yang berbeda, di mana setiap model dilatih dengan data yang sangat spesifik untuk tugas yang sangat khusus. Namun, sekarang kita melihat pergeseran menuju paradigma baru di mana kita memiliki model dasar yang dapat mendukung berbagai kasus penggunaan dan aplikasi. Model yang sama dapat diadaptasi untuk berbagai tugas, membuatnya sangat fleksibel dan efisien.

Generative AI: Kekuatan Model

Apa yang memberikan kekuatan pada model ini adalah pelatihannya pada jumlah data yang sangat besar, tanpa supervisi, pada data yang tidak terstruktur. Contohnya, dalam domain bahasa, model ini dilatih dengan memberikan sejumlah besar kalimat (terabytes data) dan diprogram untuk memprediksi kata terakhir dari kalimat berdasarkan kata-kata sebelumnya. Kemampuan generatif model ini untuk memprediksi dan menghasilkan kata berikutnya berdasarkan kata sebelumnya adalah alasan mengapa model foundation masuk ke dalam bidang AI yang disebut "generative AI" karena kita menghasilkan sesuatu yang baru, dalam hal ini, kata berikutnya dalam sebuah kalimat.

Tuning: Menyesuaikan Model dengan Tugas Spesifik

Meskipun model-model ini pada dasarnya dilatih untuk generasi kata berikutnya dalam kalimat, kita dapat mengambil model-model ini dan, dengan memasukkan sedikit data berlabel, kita dapat menyesuaikannya untuk melakukan tugas NLP tradisional seperti klasifikasi atau pengenalan entitas bernama. Proses ini disebut "tuning." Dengan memasukkan sedikit data, kita memperbarui parameter model sehingga dapat melakukan tugas alami yang sangat spesifik.

Penggunaan Model Foundation dalam Kasus Data Rendah

Meskipun Anda mungkin memiliki sedikit data, Anda masih dapat menggunakan model foundation. Dalam proses yang disebut "prompting" atau "prompt engineering," Anda dapat menerapkan model-model ini untuk beberapa tugas yang sama. Sebagai contoh, Anda dapat memberikan model kalimat dan kemudian bertanya: Apakah kalimat ini memiliki sentimen positif atau negatif? Model akan mencoba menyelesaikan kalimat dengan menghasilkan kata-kata, dan kata berikutnya dalam kalimat akan menjadi jawaban untuk masalah klasifikasi Anda.

Kelebihan dan Kekurangan Model Foundation

Keuntungan utama model foundation adalah performanya yang sangat tinggi. Model-model ini telah melihat begitu banyak data sehingga, ketika diterapkan pada tugas-tugas kecil, mereka dapat jauh lebih unggul dibandingkan model yang hanya dilatih dengan beberapa poin data. Keuntungan kedua adalah peningkatan produktivitas. Melalui prompting atau tuning, Anda memerlukan jauh lebih sedikit data berlabel untuk mendapatkan model yang sesuai dengan tugas tertentu dibandingkan jika Anda harus memulai dari awal.

Namun, ada beberapa kelemahan yang perlu diperhatikan. Kelemahan pertama adalah biaya komputasi yang tinggi. Model-model ini sangat mahal untuk dilatih, sehingga perusahaan kecil mungkin kesulitan untuk melatih model foundation mereka sendiri. Mereka juga mahal untuk dijalankan ketika sudah mencapai ukuran besar.

Kelemahan kedua berkaitan dengan kepercayaan. Model-model ini dilatih pada data yang sangat besar yang seringkali diambil dari internet. Data yang sangat besar ini juga datang dengan biaya, terutama dalam domain bahasa. Banyak model ini dilatih dengan data bahasa yang diambil dari internet, dan ada begitu banyak data yang digunakan sehingga sangat sulit bagi manusia untuk memverifikasi setiap data point untuk memastikan bahwa data tersebut tidak bias dan tidak mengandung konten berbahaya.

Perkembangan Model Foundation

Meskipun ada kelemahan, potensi teknologi ini sangat besar, dan peneliti di berbagai tempat terus berupaya meningkatkan efisiensi dan keandalan model foundation agar lebih relevan dalam konteks bisnis. Sebagai salah satu pemain utama dalam pengembangan teknologi ini, IBM terus berinovasi dalam berbagai domain, mulai dari bahasa hingga pengolahan citra, pengembangan kode, kimia, dan bahkan penelitian iklim. Ini adalah perkembangan yang sangat menarik dalam dunia AI dan bisnis.

Kesimpulan

Meskipun artikel ini hanya membahas penggunaan model foundation dalam domain bahasa, model foundation dapat diterapkan dalam banyak domain lain, seperti visi komputer, pengembangan kode, kimia, dan penelitian iklim. Inovasi terus berlanjut di berbagai domain ini, dan kita akan melihat lebih banyak penggunaan model foundation dalam berbagai aplikasi di masa depan. Model AI generatif membuka pintu untuk menghadirkan nilai tambah yang signifikan bagi bisnis dan mempercepat kemajuan teknologi AI secara keseluruhan.

Jika Anda tertarik untuk mempelajari lebih jauh mengenai AI generatif, serta ingin menjelajahi lebih dalam tentang data science dan penerapannya dalam industri serta ingin mengubahnya menjadi karir yang cemerlang hingga menjadi #JadiTalentaData, maka Anda dapat mendaftar dalam Bootcamp Algoritma Data Science. Bootcamp ini menyajikan serangkaian program yang akan membimbing Anda untuk memahami seluruh aspek dunia data dalam industri yang Anda minati. Tunggu apa lagi, mari bergabung dengan Algoritma sekarang!