Large Language Model atau LLM telah menjadi istilah populer seiring dengan berkembangnya kemajuan teknologi. LLM adalah sebuah inovasi dalam bidang kecerdasan buatan (AI) yang telah mengubah cara kita berinteraksi dengan teknologi dan informasi. LLM dirancang untuk memahami serta menghasilkan teks dalam bahasa manusia. Dengan kemampuan ini, LLM dapat dimanfaatkan untuk berbagai keperluan, termasuk pembuatan konten, penerjemahan bahasa, dan lain-lain. Artikel ini akan membahas secara mendalam tentang pengertian LLM, berbagai jenisnya, cara kerja, serta contohnya.
LLM Adalah
Secara umum, LLM adalah sebuah teknologi artificial intelligence (AI) yang dirancang untuk memahami dan menghasilkan teks yang menyerupai bahasa manusia, dengan memanfaatkan data teks dalam skala yang sangat besar. Dengan demikian, model ini dapat memahami konteks kalimat, mengenali pola dan struktur bahasa, serta menulis teks yang koheren seperti manusia. Hal ini karena LLM dirancang berlandaskan arsitektur transformer, yang memungkinkan pemrosesan dan pemahaman hubungan antar kata dalam kalimat atau bahkan paragraf yang lebih panjang.
Cara Kerja LLM
Large Language Model (LLM) bekerja dengan memanfaatkan teknologi machine learning, yang melibatkan penyediaan dataset kepada program untuk dilatih tanpa campur tangan manusia secara langsung. Dalam konteks LLM, machine learning diterapkan melalui deep learning, yang menggunakan jaringan saraf tiruan untuk menganalisis dan memproses teks secara lebih kompleks. Hal ini karena model mampu berlatih secara mandiri untuk menganalisis pola dan karakteristik dari data teks, serta dapat memprediksi cara logis untuk menyelesaikan kalimat yang tidak lengkap, bahkan juga mampu untuk menciptakan kalimat baru.
Oleh karena itu, agar deep learning bisa berlangsung, LLM dirancang dengan jaringan saraf buatan yang menyerupai struktur otak manusia, salah satunya disebut sebagai transformer. Jaringan saraf buatan ini, terutama model transformer, dapat memahami konteks kata dalam sebuah teks dengan mempertimbangkan hubungan antar kata dalam berbagai posisi (self-attention), sehingga mampu menangani bahasa yang ambigu dengan lebih baik.
Jenis-Jenis LLM
Berdasarkan kapabilitas dan arsitekturnya, LLM dapat dikategorikan ke dalam beberapa jenis:
1. Generative Models
Generative models LLM adalah jenis LLM yang lebih berfokus pada penciptaan teks baru, mulai dari menulis puisi dan konten kreatif, menjawab pertanyaan, menerjemahkan bahasa, hingga membuat kode program dalam berbagai bahasa. Contohnya adalah GPT-4 dan Bard.
2. Discriminative Models
Tipe LLM ini memiliki kemampuan yang lebih baik dalam mengklasifikasikan atau mengevaluasi teks, contohnya dalam menyelesaikan tugas analisis sentimen, deteksi spam, pengelompokan kategori, dan lain-lain. Contoh discriminative models adalah RoBERTa (Robustly optimized BERT approach) dan BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers).
3. Multimodal
Adapun jenis LLM multimodal yang tidak hanya mampu memproses teks, tetapi juga berbagai format lainnya seperti gambar, video, dan audio. Jenis LLM ini dapat dimanfaatkan untuk memahami konteks yang lebih kompleks dan memberikan hasil yang lebih bervariasi. Contohnya dalam menciptakan gambar berdasarkan deskripsi teks, membuat ringkasan video secara otomatis, dan lain-lain. Beberapa contoh LLM multimodal yaitu CLIP dan Dall-E.
4. Domain-Specific LLM
Jenis LLM ini dilatih khusus menggunakan data yang spesifik untuk bidang atau domain tertentu, seperti kesehatan, keuangan, hingga hukum. Pendekatan ini memungkinkan LLM untuk mencapai kinerja yang lebih optimal, seperti memberikan informasi yang tepat dan mendukung tugas-tugas profesional secara efektif. Salah satu contoh LLM dalam kategori ini adalah BloombergGPT yang ditujukan untuk sektor keuangan.
5. Interactive LLM
Interactive LLM adalah jenis LLM yang dirancang untuk berkomunikasi dengan pengguna secara natural dan responsif. Tipe LLM ini memiliki kemampuan untuk mengingat dan memahami konteks dari percakapan sebelumnya. Dengan demikian, interactive LLM mampu memberikan respons yang relevan dan konsisten selama interaksi berlangsung. Selain itu, tipe LLM ini juga dapat mengajukan pertanyaan untuk klarifikasi dan memberikan jawaban yang dipersonalisasi sesuai dengan kebutuhan pengguna. Salah satu LLM interaktif yaitu ChatGPT.
Contoh Penerapan LLM
LLM adalah teknologi yang mampu memberikan dampak signifikan terhadap kinerja bisnis, misalnya melalui pengembangan chatbot dan virtual assistant yang lebih cerdas dan responsif. Selain dapat memberikan jawaban yang relevan dan natural, teknologi ini juga memiliki kemampuan untuk belajar dari interaksi sebelumnya, sehingga mampu meningkatkan kinerjanya secara berkelanjutan. Salah satu penerapan LLM yang populer adalah chatbot layanan pelanggan yang tidak hanya mampu menjawab pertanyaan, tetapi juga dapat menghadirkan rekomendasi produk yang sesuai dengan kebutuhan pelanggan. Salah satu contoh penerapan LLM adalah chatbot layanan pelanggan berbasis Generative AI. Chatbot yang dikembangkan oleh 3Dolphins Gen AI memiliki pemahaman kontekstual yang tinggi, memungkinkan interaksi yang lebih natural dan personal dengan pengguna. Dengan teknologi ini, bisnis dapat meningkatkan efisiensi layanan pelanggan serta memberikan respons yang lebih cepat dan relevan sesuai kebutuhan pengguna.
Kesimpulan
LLM adalah teknologi yang telah merevolusi cara kita berinteraksi dengan mesin, memungkinkan kecerdasan buatan (AI) untuk menghasilkan teks dengan cara yang lebih alami. Terdapat berbagai jenis LLM berdasarkan kapabilitasnya, mulai dari Generative LLM hingga Interactive LLM. Setiap jenis memiliki keunggulan yang dapat menciptakan peluang baru di berbagai sektor bisnis. Sebagai contoh, penerapan LLM dalam chatbot berbasis Gen AI, seperti yang ditawarkan oleh 3Dolphins Gen AI, memungkinkan chatbot tersebut untuk memberikan jawaban yang cepat, natural, dan akurat terhadap pertanyaan pengguna, serta tersedia sepanjang waktu selama 24/7. Dengan memanfaatkan teknologi LLM, seperti chatbot Gen AI dari 3Dolphins, tentunya Anda dapat merasakan dampak positif yang signifikan terhadap pertumbuhan bisnis Anda.
