Varian dari LLM

Memahami LLM (Large Language Model) bukan hanya soal mengikuti tren tapi juga mempersiapkan diri untuk revolusi industri yang akan datang. Sebelumnya lebih jauh, sebenarnya apa sih LLM. LLM adalah model kecerdasan buatan yang canggih, dirancang untuk mengolah, memahami, dan menghasilkan bahasa manusia dengan cara yang semakin mirip dengan pemahaman manusia sendiri. Model-model ini dilatih menggunakan dataset yang sangat besar yang mencakup beragam teks, dari buku dan artikel hingga percakapan sehari-hari di media sosial. Dengan memanfaatkan arsitektur berbasis Transformer, LLM dapat menangkap konteks kata dan kalimat lebih efektif daripada pendahulunya, memberikan fondasi yang kuat untuk aplikasi NLP (Natural Language Processing) yang lebih lanjut.

Lalu Varian dari LLM itu apa saja?

BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers)

Dikembangkan oleh Google, BERT telah merevolusi pemahaman teks dengan pendekatannya yang bidirectional, memungkinkan model untuk memahami konteks kata dalam sebuah kalimat dari kedua arah (kiri dan kanan). Aplikasi umum dari BERT termasuk pengelolaan pertanyaan dan jawaban, serta analisis sentimen.

BERT memanfaatkan arsitektur Transformer, khususnya komponen encoder. Setiap encoder dalam BERT melakukan proses transformasi data input menjadi format yang lebih dapat dipahami oleh model. Untuk proses tokenisasi, BERT menggunakan metode WordPiece dengan ukuran vocabulari sebanyak 30.000 kata. Tokenisasi ini memungkinkan BERT untuk efisien dalam mengolah kata-kata yang tidak sering muncul dan membantu dalam mengurangi ukuran model serta mempercepat waktu pemrosesan.

GPT (Generative Pre-trained Transformer)

Seri GPT, terutama GPT-3 yang terbaru, dikembangkan oleh OpenAI dan dikenal dengan kemampuannya dalam generasi teks. Dengan menggunakan pendekatan unsupervised learning pada skala besar, GPT-3 dapat menghasilkan teks yang koheren dan kontekstual yang sering sulit dibedakan dari teks yang ditulis oleh manusia.

LLaMA (Llama Language Model)

Facebook’s LLaMA mengeksplorasi efisiensi dalam pemrosesan NLP dengan model yang lebih kecil tetapi sangat powerful, dirancang untuk beroperasi dengan kecepatan lebih tinggi dan menggunakan sumber daya lebih sedikit dibandingkan model sebelumnya.