Dalam beberapa tahun terakhir, kemajuan pesat dalam bidang Artificial Intelligence (AI) telah menghadirkan berbagai inovasi yang mengubah cara manusia berinteraksi dengan teknologi. Salah satu terobosan paling signifikan adalah pengembangan Large Language Models (LLM)
Di balik kemajuan teknologi berbasis teks ini, ada sebuah konsep yang disebut Large Language Models atau LLM. Mari kita kenali lebih dekat apa itu LLM.
Daftar Isi
Apa Itu LLM?
Large Language Models (LLM) adalah jenis model kecerdasan buatan (AI) yang dirancang khusus untuk memahami, menghasilkan, dan memanipulasi bahasa manusia.
Istilah “Large” atau “Besar” merujuk pada dua aspek utama: pertama, jumlah data tekstual yang sangat besar yang digunakan untuk melatih model ini; dan kedua, jumlah parameter yang dimiliki model tersebut. Parameter dalam konteks ini adalah variabel internal yang dipelajari oleh model selama proses pelatihan dan menentukan bagaimana model merespons input baru. LLM modern dapat memiliki miliaran hingga triliunan parameter.
Cara Kerja Large Language Models
Terdapat dua tahap utama terkait cara kerja Large Language Model. Berikut adalah cara kerja LLM:
Tahap Pelatihan (Training)
Cara kerja Large Language Model yang pertama adalah training. Ada tiga proses dalam masa training, yaitu:
- Pengumpulan Data: Tahap pertama training adalah pengumpulan data. Sejumlah besar data teks dari berbagai sumber dikumpulkan. Semakin beragam dan berkualitas data tersebut, semakin baik kemampuan model yang dihasilkan.
- Proses Belajar: Model “diberi makan” data teks ini. Selama proses ini, LLM belajar mengenali pola, hubungan antar kata, struktur kalimat, tata bahasa, dan konteks. Salah satu teknik umum adalah melatih model untuk memprediksi kata berikutnya dalam sebuah urutan kata, atau mengisi bagian kata yang hilang dalam sebuah kalimat.
- Penyesuaian Parameter: Proses terakhir adalah penyesuaian parameter. Jutaan hingga milyaran parameter internal model disesuaikan secara otomatis selama pelatihan. Tujuannya adalah agar prediksi model semakin akurat seiring waktu. Proses ini membutuhkan daya komputasi yang sangat besar dan waktu yang lama.
Tahap Penggunaan/Inferensi (Inference)
- Input (Prompt): Pengguna memberikan masukan berupa teks, yang disebut “prompt”. Prompt ini bisa berupa pertanyaan, perintah, atau awal kalimat.
- Pemrosesan: LLM menggunakan pengetahuan yang telah dipelajarinya selama tahap pelatihan untuk memahami maksud dari prompt tersebut.
- Output (Respon): Berdasarkan pemahamannya, LLM menghasilkan teks baru sebagai respons. Ia melakukannya dengan memprediksi kata demi kata secara berurutan, di mana setiap kata yang dihasilkan didasarkan pada kata-kata sebelumnya dan konteks dari prompt.
Jenis-Jenis LLM
Ada banyak sekali jenis LLM di dunia saat ini. Masing-masing LLM juga memiliki fungsi dan penggunaan yang berbeda-beda. Berikut adalah jenis-jenis LLM yang harus Anda ketahui:
1. GPT – OpenAI
OpenAI adalah jenis LLM yang paling awal dikenal publik berkat kemunculannya menarik perhatian banyak orang. Seri GPT (Generative Pre-Trained Transformer) dikenal karena Kemampuannya yang sangat baik dalam menghasilkan teks yang mirip manusia, menjawab pertanyaan, menulis kode, meringkas, dan berbagai tugas bahasa lainnya. GPT-4 dan GPT-4o menunjukkan peningkatan signifikan dalam penalaran dan kemampuan multimodal (memproses teks dan gambar). ChatGPT adalah aplikasi populer yang menggunakan model ini.
Contoh seri GPT antara lain: GPT-3, GPT-3.5, GPT-4, GPT-4o.
2. Google Gemini
LLM kedua yang tak kalah populer adalah Google Gemini. Dikembangkan oleh model multimodal tercanggih Google, Gemini dirancang untuk memahami dan menghasilkan informasi dari berbagai jenis input seperti teks, kode, gambar, audio, dan video. Gemini hadir dalam beberapa versi (Ultra, Pro, Nano) dan menjadi dasar bagi banyak produk AI Google, termasuk chatbot Gemini (sebelumnya Bard).
Contoh seri Google Gemini antara lain: Gemini 2.5 Flash, Gemini 2.5 Pro.
3. LLaMA (Large Language Model Meta AI) Series – Meta AI:
Meta AI, divisi pengembangan Facebook juga tak mau kalah meramaikan persaingan di dunia Large Language Model. Mereka menghadirkan LLaMA (Large Language Model Meta AI). Beberapa versi awal LLaMA, seperti Llama 2 dan Llama 3 dirilis secara open source untuk penggunaan komersial tertentu.
Contoh LLM besutan Meta AI antara lain: LLaMA, Llama 2, Llama 3.
4. Claude Series – Anthropic
Seri Claude adalah LLM buatan pengembang Anthropic. Oleh Anthropic, Claude dikembangkan menjadi tools AI yang aman,cerdas, dan dapat diandalkan. Claude sangat terkenal di kalangan programmer karena dapat diandalkan untuk menangani perintah yang kompleks dan percakapan panjang.
Claude series yang terkenal antara lain Claude, Claude 2, Claude 3 (Opus, Sonnet, Haiku).
5. DeepSeek
DeepSeek adalah LLM asal Tiongkok yang sensasional di awal kemunculannya. Salah satu aspek paling menonjol dari DeepSeek adalah komitmen mereka terhadap open source. Banyak model mereka, termasuk varian DeepSeek Coder dan DeepSeek LLM (termasuk DeepSeek-V2), dirilis secara open source.
Contoh Penggunaan LLM
Kemampuan LLM untuk memahami dan menghasilkan teks telah membuka banyak aplikasi praktis di berbagai bidang. Berikut adalah contoh penggunaan LLM:
1. Chatbot dan Virtual Assistant
Contoh paling populer adalah ChatGPT, yang bisa menjawab pertanyaan, berdiskusi, memberikan saran, dan banyak lagi. Asisten virtual populer seperti Google Assistant atau Apple Siri juga semakin banyak mengintegrasikan kemampuan LLM.
2. Pembuatan Konten
LLM dapat diandalkan untuk membuat berbagai jenis konten. Proses kreatif seperti menulis artikel blog, merencanakan postingan media sosial, email, puisi, skrip video, bahkan lirik lagu dapat dieksekusi dengan baik oleh LLM kekinian.
3. Penerjemahan Bahasa
LLM juga memiliki kemampuan menerjemahkan teks dari satu bahasa ke bahasa lain dengan akurasi yang semakin meningkat. Google Translate dapat dibilang sebagai contoh paling sempurna bagaimana LLM dapat membantu menerjemahkan bahasa.
3. Ringkasan Teks
Meringkas dokumen panjang, artikel berita, atau laporan menjadi poin-poin penting yang lebih mudah dicerna.
4. Analisis Sentimen
Menganalisis teks, misalnya review produk, komentar media sosial untuk menentukan apakah sentimen yang diungkapkan positif, negatif, atau netral dapat dilakukan dengan baik oleh LLM.
5. Bantuan Pemrograman (Coding Assistance)
Membantu pengembang perangkat lunak dengan menulis kode, menjelaskan kode, atau mencari kesalahan (debugging).
6. Pencarian Informasi yang Lebih Cerdas
Mesin pencari mulai menggunakan LLM untuk memahami maksud pertanyaan pengguna dengan lebih baik dan memberikan jawaban langsung dan relevan.
Memahami Potensi Large Language Model
Secara sederhana, LLM adalah program AI canggih yang dilatih dengan volume data teks yang sangat besar, memungkinkannya berinteraksi menggunakan bahasa manusia dengan tingkat kecanggihan yang belum pernah ada sebelumnya.
Large Language Model memiliki potensi besar untuk mengubah cara kita berinteraksi dengan informasi dan teknologi. Meskipun kemampuannya luar biasa, penting untuk diingat bahwa LLM adalah alat yang belajar dari data yang diberikan, sehingga kualitas dan bias dalam data tersebut dapat memengaruhi outputnya.
Ikuti update terbaru dunia artificial intelligence hanya di Tonjoo.
Updated on June 9, 2025 by Taufiq Prasetya Pradana
