Mengenal Large Language Model (LLM): Pengertian dan Cara Kerjanya

Dalam kehidupan sehari-hari masa kini, kita sering menggunakan teknologi AI chatbot seperti ChatGPT, Gemini, Claude, atau lainnya. Namun, tahukah kamu dengan teknologi yang ada di baliknya? Salah satu teknologi tersebut adalah large language model atau disingkat LLM.

Pada artikel ini, kita akan membahas teknologi ini secara mendasar, mulai dari pengertian, cara kerja, hingga manfaatnya bagi kehidupan. Baca artikel ini sampai selesai, ya.

Apa Itu LLM?

Large language model jika diartikan secara harfiah adalah model bahasa besar. Namun, agar lebih mudah memahaminya, mari kita ibaratkan LLM ini sebagai orang yang rajin datang ke perpustakaan dan membaca buku.

💻 Mulai Belajar Pemrograman

Belajar pemrograman di Dicoding Academy dan mulai perjalanan Anda sebagai developer profesional.

Daftar Sekarang

Perpustakaan yang didatangi tersebut isinya berbagai buku dari beragam ilmu pengetahuan. Buku-buku itu tentunya mengandung teks dengan jumlah yang sangat besar apabila digabungkan. Nah, LLM belajar dari jutaan bahkan hingga miliaran kata tersebut. Ia seperti manusia super jenius yang otaknya mampu mempelajari apa saja! Keren, bukan?

Dari pelajaran tersebut, akhirnya LLM mampu membaca pola-pola yang tergambar dalam teks. Ia seperti kamu yang hafal kalau dongeng sering dibuka dengan “Pada suatu hari …” atau menyambung lirik lagu anak-anak “merah, kuning, hijau, di langit yang …” dengan kata “biru”.

Itulah LLM, ia adalah model bahasa besar. Sesuai dengan namanya, model ini dilatih menggunakan jutaan hingga miliaran kata yang ada untuk dapat memprediksi pola kalimat hingga menciptakan teks baru. Sebab dilatih menggunakan data yang sangat banyak, model ini pun bisa melakukan berbagai tugas dan menghasilkan teks dengan bahasa layaknya manusia.

Bagaimana Cara Kerja LLM?

Sebagaimana yang sudah dijelaskan di atas, LLM dapat memproses jutaan bahkan hingga miliaran kata. Bagaimana caranya?

Model ini bekerja dengan cara membuat prediksi kemunculan kata selanjutnya. Ketika kamu menuliskan “pada suatu hari …” sebagai input LLM, ia akan memprediksi kata yang muncul selanjutnya untuk melengkapi kalimat tersebut. Prediksi yang dibuat berdasarkan pada jutaan atau miliaran kalimat dari data pelatihan.

Semakin sering kata tersebut dipakai untuk melanjutkan kalimat input dalam data pelatihan, semakin tinggi pula peluang kata tersebut dianggap sebagai pilihan yang tepat oleh model. Misal, “pada suatu hari yang cerah”, mungkin lebih umum dibanding “pada suatu hari yang murka”.

Adapun model menggunakan parameter (bobot dan bias) untuk menghitung keterkaitan antarkata. Ini mengukur seberapa sesuai kata tersebut dengan kata lainnya dalam sebuah kalimat. Ada jutaan bahkan miliaran parameter dalam sebuah model. Hal itu supaya model lebih bisa memahami konteks dan akhirnya semakin alami dalam membuat teks.

LLM masa kini disokong dengan adanya arsitektur bernama Transformers. Sebelum hadirnya Transformers, kata diproses satu per satu secara berurutan sehingga model kurang bisa memahami konteks kalimat panjang secara utuh.

Setelah Transformers hadir, setiap kata memiliki mekanisme self-attention, yaitu proses pengukuran bobot dengan memperhitungkan keterkaitan masing-masing kata dengan seluruh kata dalam kalimat.

Hal ini membuat teknologi ini tidak hanya mampu memahami konteks secara singkat, tetapi meningkatkan model pada tahap yang lebih tinggi. Transformers membuat LLM bisa memahami konteks yang lebih panjang–misalnya dalam paragraf, bahkan dokumen–tanpa kehilangan makna utuh.

Manfaat LLM dalam Kehidupan

Pada masa ini, LLM sangat membantu dalam kehidupan sehari-hari. Jika sudah menggunakan ChatGPT atau Gemini dalam membantu tugas sehari-hari, itu berarti kamu sudah memakai teknologi tersebut dalam kehidupan sehari-hari.

Berikut adalah manfaat penggunaannya dalam kehidupan.

Meningkatkan Produktivitas

Penggunaan LLM bisa membantu kita untuk meningkatkan produktivitas. Bayangkan banyak pekerjaan terkait teks yang memakan waktu bisa diselesaikan hanya dalam hitungan menit, bahkan detik.

Misal, jika tadinya riset membutuhkan waktu berhari-hari bahkan berminggu-minggu, dengan adanya teknologi ini pekerjaan tersebut hanya memakan waktu dalam hitungan jam saja.

Contoh lainnya adalah ketika membalas pesan atau pertanyaan dari pelanggan bisa memakan waktu berjam-jam hingga selesai, dengan hadirnya LLM hal itu bisa terselesaikan dalam hitungan menit bahkan detik saja.

Mengasah Kreativitas

Interaksi dengan LLM umumnya dilakukan dengan memasukkan prompt atau perintah tertentu. Ada yang bilang bahwa membuat prompt juga sebuah seni. Hal ini ada benarnya karena untuk membuat prompt yang bisa menghasilkan output sesuai dengan keinginan tidaklah mudah.

Dengan ini, kita bisa mengasah keterampilan untuk berbahasa serta menciptakan berbagai teks baru dengan bantuan LLM. Dalam menciptakan karya tulis baru, hasil yang dibuat oleh teknologi ini harus diperiksa kembali oleh manusia. Proses inilah yang akan mengasah kreativitas kita.

Memperluas Aksesibilitas

LLM telah menjembatani berbagai kalangan dengan kecanggihan yang dimilikinya. Mulai dari perbedaan bahasa hingga perbedaan akses oleh para penyandang disabilitas, semua bisa terhubung dengan adanya LLM.

Banyak platform memperluas akses dengan adanya teknologi LLM, mulai dari Google Translate untuk menerjemahkan bahasa, teknologi live caption pada platform streaming atau video conference untuk mempermudah akses Tuli, hingga Be My Eyes yang membantu disabilitas Netra.

Akhirnya, pembahasan kita mengenai pengetahuan umum tentang LLM sudah selesai. Apakah kamu tertarik untuk mempelajari penggunaan AI berbasis LLM dengan lebih maksimal? Kamu bisa mengunjungi Pelatihan AI dari Dicoding berkolaborasi dengan AVPN.

Sampai jumpa pada artikel lainnya!👋🏻