PaLM 2 Rilis: Apa Itu dan Bagaimana Manfaatnya

PaLM 2 Rilis: Apa Itu dan Bagaimana Manfaatnya

Apakah kamu pernah mendengar istilah “palm”? Eits, bisa jadi yang terpikirkan olehmu pertama kali adalah pohon palem, tetapi bukan itu yang akan dibahas. Di sini, kita akan membahas PaLM, khususnya PaLM 2, sebagai salah satu model dalam machine learning. Bagaimana penjelasan lebih lengkapnya? Mari simak artikel berikut.

Apa Itu PaLM 2?

Dilansir dari halaman situs Google AI, PaLM (Pathways Language Model) adalah sebuah model bahasa yang dikembangkan oleh Google untuk keperluan riset machine learning dan kecerdasan buatan.

PaLM: Sebuah Model Bahasa Alami

Pertama kali PaLM dirilis pada bulan April 2022 dan dirilis secara terbatas sampai bulan Maret 2023. PaLM merupakan hasil dari pengembangan terhadap model bahasa yang sudah ada, yakni Large Language Model (LLM).

💻 Mulai Belajar Pemrograman

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

Daftar Sekarang

Sekilas tentang large language model, ia adalah sebuah model deep learning dengan banyak parameter yang mempelajari bahasa sebagai cara berkomunikasi manusia. Model ini membuat mesin belajar data terkait bahasa dalam jumlah yang sangat besar agar bisa menghasilkan percakapan layaknya manusia.

Namun, tidak hanya percakapan, LLM juga dikembangkan untuk keperluan lainnya terkait bahasa, seperti menerjemahkan, melakukan perintah dengan bentuk teks, hingga membuat kode program. Model ini juga dapat melakukan penjabaran operasi matematika, memberi nama pada suatu hal, dan melakukan sentimen analisis terhadap kata tertentu.

Sayangnya, LLM hanya dapat mengerjakan satu tugas spesifik dalam satu waktu. Oleh sebab itu, Google mengembangkan model Pathways yang diklaim sebagai arsitektur kecerdasan buatan untuk mengerjakan banyak tugas dalam waktu bersamaan. Ini dibuat supaya mesin dapat lebih memahami bahasa tidak hanya dari bentuk teks, tetapi juga dari suara bahkan video.

Selain itu, hal yang menarik dari model Pathways adalah kemampuannya untuk menyerupai otak manusia dalam bekerja. Otak manusia memiliki banyak bagian dengan spesialisasi yang berbeda-beda. Jadi, ketika mengerjakan sebuah tugas, hanya bagian-bagian tertentu yang aktif.

Begitu pula cara kerja Pathways, yakni ketika ia dihadapkan pada sebuah tugas, hanya bagian tertentu yang bekerja untuk melakukannya. Rute dalam jaringan diatur sedemikian rupa agar lebih efisien dalam melakukan tugas yang ada, tidak semua jaringan dalam arsitektur model ini dipaksa untuk aktif mengerjakannya. Sebagaimana namanya, pathways, ia akan mencari jalan pintas paling efektif untuk menyelesaikan sebuah tugas.

Rilisnya PaLM 2

PaLM 2 akhirnya resmi dirilis untuk publik pada bulan Mei tahun 2023. Pengembangan model Pathways ini diklaim bisa lebih akurat lagi dalam memproses bahasa. Sebab, jumlah token yang tersedia untuk melatih mesin dengan PaLM 2 pun meningkat dari 780 miliar menjadi 3,6 triliun.

PaLM 2 dibangun dengan tiga hal sebagai berikut.

    • Penggunaan komputasi dengan skala optimal: meskipun diuji dengan lebih banyak data dari pendahulunya, PaLM 2 justru lebih ramping karena optimalisasi komputasinya dalam mengerjakan tugas. Sebagaimana penjelasan cara kerja di atas, model Pathways hanya memanfaatkan bagian tertentu dalam menjalankan tugas spesifik sehingga energi yang dikeluarkan pun lebih sedikit.
    • Bahasa multilingual: bahasa yang diajarkan pada PaLM 2 lebih banyak, mencakup lebih dari seratus bahasa di dunia, serta diajarkan pula berbagai bahasa pemrograman. Hal ini berbeda dari PaLM yang hanya dominan diajarkan bahasa Inggris.
    • Model dan arsitektur dengan tujuan yang diperbarui: dalam rangka semakin menyerupai kemampuan manusia dalam berbahasa, PaLM 2 lebih diajari dengan beragam tugas, contohnya memberi pendapat dan pertimbangan.

Lebih lanjut dari pengembangan PaLM 2, hal yang ditekankan pada evaluasi PaLM adalah pengurangan tingkat negativitas yang signifikan dalam kemampuan berbahasanya. Ia diajarkan bahasa yang minim bias serta pengurangan data sensitif.

Keunggulan PaLM 2

Nah, sebelumnya kamu sudah menyimak berbagai informasi tentang PaLM 2. Sekarang mari kita simak keunggulannya.

Kemampuan Berargumentasi

Hal yang menarik dari PaLM adalah kemampuannya berargumentasi saat menjalankan sebuah perintah atau tugas. Bahkan, secara literal model bahasa Pathways ini juga memang bisa diminta untuk memberikan argumentasi. Misalnya dalam gambar di bawah ini.

Contoh Penerapan PaLM 2 dalam Bard.

Bard, salah satu mesin kecerdasan buatan Google yang menggunakan model PaLM 2 ini, dimintai jawaban atas pertanyaan “Menurutmu, apakah alam semesta tidak terbatas?” Ia tidak hanya memberikan pendapat tunggal, tetapi juga memberikan argumen terhadap jawaban “iya” dan jawaban “tidak”.

Selain itu, contoh lainnya dalam kemampuan argumentasi tersebut juga ditemukan ketika membuat sebuah teks. Misalnya, ketika Bard dimintai untuk membuat lelucon tentang perubahan iklim.

Bard ketika membuat lelucon.

Di samping memberikan lelucon, ia pun menjelaskan alasan kalimat tersebut “lucu” tanpa diminta. Keren, bukan?

Hal lainnya adalah kita bisa melihat beberapa pilihan jawaban ketika membuat perintah kepada Bard tanpa harus meminta ulang jawaban. Ini membuat pengguna dapat memilih yang lebih cocok sekaligus meningkatkan efisiensi. Misalnya dalam gambar berikut.

Pilihan jawaban dalam argumentasi Bard.

Menyajikan Gambar

Bisa dibilang, ini adalah fitur canggih yang tidak dimiliki oleh model bahasa lainnya yang dirilis sebelum PaLM 2. Berbeda dari model bahasa LLM yang hanya berbasis teks (huruf), PaLM dikembangkan untuk dapat menyediakan gambar layaknya mesin pencari.

Perintah gambar dalam Bard.

Perintah menampilkan gambar pada Bard.

Menerima Perintah Suara

Nah, keunggulan lain dari PaLM 2 adalah dapat merespons suara, tidak hanya teks. Misalnya, dalam Bard, kita dapat memberi perintah dengan suara. Untuk contohnya, kamu bisa melihatnya dalam video di bawah ini.

Itulah berbagai informasi tentang PaLM 2 yang dapat kamu ketahui. Jika kamu tertarik lebih banyak untuk bereksperimen dengan model bahasa seperti ini, dasarnya adalah dengan belajar machine learning. Kamu bisa mempelajarinya di Dicoding, lho!

Lalu, jika kamu tertarik dengan artikel-artikel bertema teknologi, pantau terus blog Dicoding. Sampai jumpa di artikel berikutnya!


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