Untuk Apa Model Bahasa Besar Digunakan dan Mengapa Penting?

Aplikasi AI meringkas artikel, menulis cerita, dan terlibat dalam percakapan panjang — dan model bahasa besar melakukan pekerjaan berat.

Model bahasa besar, atau LLM, adalah algoritma pembelajaran mendalam yang dapat mengenali, meringkas, menerjemahkan, memprediksi, dan menghasilkan teks dan konten lain berdasarkan pengetahuan yang diperoleh dari kumpulan data besar.

Model bahasa besar adalah salah satu aplikasi model transformator yang paling sukses. Mereka tidak hanya untuk mengajarkan AI bahasa manusia, tetapi untuk memahami protein, menulis kode perangkat lunak, dan banyak lagi.

Selain mempercepat aplikasi pemrosesan bahasa alami — seperti terjemahan, chatbot, dan asisten AI — model bahasa besar digunakan dalam perawatan kesehatan, pengembangan perangkat lunak, dan kasus penggunaan di banyak bidang lainnya.

Untuk Apa Model Bahasa Besar Digunakan?

Bahasa digunakan untuk lebih dari komunikasi manusia.

Kode adalah bahasa komputer. Urutan protein dan molekul adalah bahasa biologi. Model bahasa besar dapat diterapkan pada bahasa atau skenario seperti itu di mana diperlukan komunikasi dari berbagai jenis.

Model-model ini memperluas jangkauan AI di seluruh industri dan perusahaan, dan diharapkan memungkinkan gelombang baru penelitian, kreativitas, dan produktivitas, karena dapat membantu menghasilkan solusi kompleks untuk masalah terberat di dunia.

Misalnya, sistem AI yang menggunakan model bahasa besar dapat belajar dari basis data struktur molekul dan protein, kemudian menggunakan pengetahuan tersebut untuk menyediakan senyawa kimia yang layak yang membantu para ilmuwan mengembangkan vaksin atau perawatan inovatif.

Model bahasa besar juga membantu menciptakan mesin telusur dengan konsep baru, mengajari chatbot, alat komposisi untuk lagu, puisi, cerita, dan materi pemasaran, dan banyak lagi.

Bagaimana Cara Kerja Model Bahasa Besar?

Model bahasa besar belajar dari volume data yang sangat besar. Seperti namanya, inti dari LLM adalah ukuran dataset yang dilatihnya. Namun definisi “besar” semakin berkembang, seiring dengan AI.

Sekarang, model bahasa besar biasanya dilatih pada kumpulan data yang cukup besar untuk memasukkan hampir semua yang telah ditulis di internet dalam rentang waktu yang lama.

Sejumlah besar teks dimasukkan ke dalam algoritme AI menggunakan pembelajaran tanpa pengawasan — saat model diberi kumpulan data tanpa instruksi eksplisit tentang apa yang harus dilakukan dengannya. Melalui metode ini, model bahasa besar mempelajari kata-kata, serta hubungan antara dan konsep di baliknya. Ia bisa, misalnya, belajar membedakan dua arti kata “bark” berdasarkan konteksnya.

Dan seperti halnya orang yang menguasai suatu bahasa dapat menebak apa yang akan muncul selanjutnya dalam sebuah kalimat atau paragraf — atau bahkan memunculkan sendiri kata atau konsep baru — model bahasa yang besar dapat menerapkan pengetahuannya untuk memprediksi dan menghasilkan konten.

Model bahasa besar juga dapat dikustomisasi untuk kasus penggunaan tertentu, termasuk melalui teknik seperti fine-tuning atau prompt-tuning, yang merupakan proses memberi model sedikit data untuk difokuskan, untuk melatihnya untuk aplikasi tertentu.

Berkat efisiensi komputasinya dalam memproses urutan secara paralel, arsitektur model transformator adalah blok bangunan di belakang LLM terbesar dan terkuat.

Aplikasi Teratas untuk Model Bahasa Besar

Model bahasa besar membuka kemungkinan baru di berbagai bidang seperti mesin telusur, pemrosesan bahasa alami, perawatan kesehatan, robotika, dan pembuatan kode.

Chatbot AI ChatGPT yang populer adalah salah satu aplikasi model bahasa yang besar. Ini dapat digunakan untuk berbagai tugas pemrosesan bahasa alami.

Aplikasi LLM yang hampir tak terbatas juga meliputi:

• Pengecer dan penyedia layanan lainnya dapat menggunakan model bahasa besar untuk memberikan pengalaman pelanggan yang lebih baik melalui chatbot dinamis, asisten AI, dan lainnya.
• Mesin pencari dapat menggunakan model bahasa besar untuk memberikan jawaban yang lebih langsung dan mirip manusia.
• Peneliti ilmu hayati dapat melatih model bahasa besar untuk memahami protein, molekul, DNA, dan RNA.
• Pengembang dapat menulis perangkat lunak dan mengajarkan robot tugas fisik dengan model bahasa yang besar.
• Pemasar dapat melatih model bahasa besar untuk mengatur umpan balik dan permintaan pelanggan ke dalam kelompok, atau mengelompokkan produk ke dalam kategori berdasarkan deskripsi produk.
• Penasihat keuangan dapat meringkas panggilan pendapatan dan membuat transkrip pertemuan penting menggunakan model bahasa besar. Dan perusahaan kartu kredit dapat menggunakan LLM untuk deteksi anomali dan analisis penipuan untuk melindungi konsumen.
• Tim hukum dapat menggunakan model bahasa besar untuk membantu parafrase dan penulisan hukum.

Menjalankan model masif ini dalam produksi secara efisien membutuhkan banyak sumber daya dan membutuhkan keahlian, di antara tantangan lainnya, sehingga perusahaan beralih ke NVIDIA Triton Inference Server, perangkat lunak yang membantu menstandarkan penerapan model dan menghadirkan AI yang cepat dan dapat diskalakan dalam produksi.

Di mana Menemukan Model Bahasa Besar

Pada Juni 2020, OpenAI merilis GPT-3 sebagai layanan, didukung oleh model 175 miliar parameter yang dapat menghasilkan teks dan kode dengan perintah tertulis singkat.

Pada tahun 2021, NVIDIA dan Microsoft mengembangkan Megatron-Turing Natural Language Generation 530B, salah satu model terbesar di dunia untuk pemahaman bacaan dan inferensi bahasa alami, yang memudahkan tugas seperti peringkasan dan pembuatan konten.

Dan HuggingFace tahun lalu memperkenalkan BLOOM, model bahasa besar terbuka yang mampu menghasilkan teks dalam 46 bahasa alami dan lebih dari selusin bahasa pemrograman.

LLM lain, Codex, mengubah teks menjadi kode untuk insinyur perangkat lunak dan pengembang lainnya.

NVIDIA menawarkan alat untuk memudahkan pembuatan dan penerapan model bahasa besar:

• Layanan NVIDIA NeMo LLM menyediakan jalur cepat untuk menyesuaikan model bahasa besar dan menerapkannya dalam skala besar menggunakan API cloud terkelola NVIDIA, atau melalui cloud pribadi dan publik.
• NVIDIA NeMo Megatron, bagian dari platform NVIDIA AI, adalah kerangka kerja untuk pelatihan dan penerapan model bahasa besar yang mudah, efisien, dan hemat biaya. Dirancang untuk pengembangan aplikasi perusahaan, NeMo Megatron menyediakan alur kerja end-to-end untuk pemrosesan data terdistribusi otomatis, melatih model GPT-3, T5 dan T5 multibahasa berskala besar yang dapat disesuaikan, dan menerapkan model untuk inferensi dalam skala besar.
• NVIDIA BioNeMo adalah layanan dan kerangka kerja terkelola khusus domain untuk model bahasa besar dalam proteomik, molekul kecil, DNA, dan RNA. Itu dibangun di atas NVIDIA NeMo Megatron untuk melatih dan menggunakan model AI transformator biomolekuler besar pada skala superkomputer.

Tantangan Model Bahasa Besar

Menskalakan dan memelihara model bahasa besar bisa jadi sulit dan mahal.

Membangun model bahasa dasar yang besar seringkali membutuhkan waktu pelatihan berbulan-bulan dan jutaan dolar.

Dan karena LLM membutuhkan sejumlah besar data pelatihan, pengembang dan perusahaan dapat menemukan tantangan untuk mengakses kumpulan data yang cukup besar.

Karena skala model bahasa yang besar, penerapannya memerlukan keahlian teknis, termasuk pemahaman yang kuat tentang pembelajaran mendalam, model transformator, serta perangkat lunak dan perangkat keras terdistribusi.

Banyak pemimpin di bidang teknologi bekerja untuk memajukan pengembangan dan membangun sumber daya yang dapat memperluas akses ke model bahasa besar, memungkinkan konsumen dan perusahaan dari semua ukuran untuk mendapatkan keuntungan mereka.

Belajar lebih tentang model bahasa besar.