Apa Itu LLM? Pengertian, Cara Kerja, Contoh, dan Bedanya dengan AI
drberita.id -Apa itu LLM? Istilah ini semakin sering terdengar seiring meningkatnya penggunaan teknologi kecerdasan buatan atau artificial intelligence (AI), terutama pada layanan seperti ChatGPT, Gemini, dan Claude.
LLM merupakan singkatan dari Large Language Model, yaitu model AI yang dirancang untuk memahami dan menghasilkan bahasa berdasarkan pola yang dipelajari dari data dalam jumlah besar.
Dengan kemampuan tersebut, LLM dapat digunakan untuk berbagai kebutuhan, mulai dari menjawab pertanyaan, membuat teks, merangkum informasi, menerjemahkan bahasa, hingga membantu menulis kode pemrograman.
Meski sering dikaitkan dengan AI, LLM sebenarnya bukan sinonim dari AI. LLM merupakan salah satu jenis model yang berada di dalam ekosistem AI.
Kenapa Disebut Large Language Model?
Istilah Large Language Model terdiri dari tiga kata yang masing-masing menggambarkan karakteristik model tersebut.
Large
Kata "Large" mengacu pada skala model yang menggunakan data dan parameter dalam jumlah sangat besar selama proses pelatihan.
Parameter merupakan nilai yang dipelajari model untuk mengenali pola dan hubungan dalam data. Pada LLM modern, jumlah parameter dapat mencapai miliaran atau bahkan lebih.
Language
"Language" menunjukkan fokus utama model, yaitu memproses bahasa manusia.
LLM dapat dilatih untuk memahami berbagai bahasa, seperti bahasa Indonesia, Inggris, Jepang, dan bahasa lainnya.
Perkembangan teknologi juga membuat sejumlah model modern mampu menangani lebih dari sekadar teks. Model tertentu dapat digunakan untuk bekerja dengan kode, gambar, audio, dan berbagai jenis informasi lainnya.
Model
Sementara itu, "Model" merupakan sistem yang mempelajari pola dari data untuk menghasilkan keluaran berdasarkan informasi atau konteks yang diberikan pengguna.
Dengan kata lain, LLM belajar dari data dalam jumlah besar untuk mengenali pola bahasa dan menggunakannya ketika menghasilkan respons.
Bagaimana Cara Kerja LLM?
Cara kerja LLM sebenarnya cukup kompleks karena melibatkan berbagai proses matematika dan teknologi pemrosesan bahasa.
Namun, konsep dasarnya dapat dibuat lebih sederhana. LLM dapat dianalogikan seperti seseorang yang telah mempelajari sangat banyak buku dan menemukan berbagai pola penggunaan bahasa.
Ketika pengguna memberikan pertanyaan, teks tersebut diproses menjadi unit yang disebut token. Model kemudian menganalisis hubungan antar-token dan memprediksi token berikutnya berdasarkan pola yang telah dipelajari.
Secara sederhana, alurnya dapat digambarkan sebagai:
Teks → token → diproses model → prediksi → respons.
Beberapa teknologi penting yang digunakan dalam LLM antara lain:
Transformer
Transformer merupakan arsitektur model yang memungkinkan sistem memproses hubungan antarbagian dalam sebuah teks sehingga konteks dapat dianalisis secara lebih efektif.
Attention
Attention merupakan mekanisme dalam arsitektur Transformer yang membantu model menentukan bagian-bagian tertentu dari input yang memiliki relevansi lebih besar terhadap konteks.
Embedding
Embedding merupakan proses mengubah token atau bagian tertentu dari data menjadi representasi numerik agar dapat diproses oleh model.
Operasi Matematika
LLM melakukan berbagai operasi matematika pada representasi numerik tersebut untuk memproses hubungan antar-token dan menghasilkan prediksi.
Seluruh proses tersebut berlangsung dalam skala yang sangat besar sehingga model dapat menghasilkan respons berdasarkan konteks yang diberikan pengguna.
Apakah LLM Benar-Benar Memahami Bahasa?
Salah satu hal yang membuat LLM terlihat mengesankan adalah kemampuannya menghasilkan jawaban yang terasa seperti percakapan dengan manusia.
Namun, cara LLM memproses bahasa berbeda dari cara manusia memahami percakapan.
Manusia memahami bahasa dengan melibatkan pengetahuan, pengalaman, konteks, dan proses kognitif yang kompleks. Sementara itu, LLM bekerja dengan mengenali pola serta hubungan antar-token berdasarkan data yang dipelajarinya.
Karena bekerja berdasarkan prediksi, LLM juga dapat menghasilkan jawaban yang terdengar meyakinkan tetapi sebenarnya keliru. Kondisi ini sering disebut sebagai halusinasi AI.
Artinya, respons yang terlihat masuk akal tidak selalu berarti informasi yang diberikan LLM benar. Pengguna tetap perlu memeriksa informasi penting melalui sumber yang terpercaya.
