Kecerdasan Buatan

LLM (Large Language Model)

Ringkasan Cepat
  • LLM dilatih dengan data teks sangat besar untuk pahami dan hasilkan bahasa manusia
  • Bekerja dengan memprediksi kata berikutnya paling mungkin berdasarkan konteks
  • Bisa "halusinasi", menghasilkan info yang terdengar meyakinkan tapi sebenarnya salah

LLM (Large Language Model) adalah model kecerdasan buatan yang dilatih dengan data teks dalam jumlah sangat besar, sering kali miliaran kata dari berbagai sumber di internet, untuk memahami pola bahasa dan menghasilkan teks yang terdengar natural. LLM adalah teknologi dasar di balik chatbot AI populer seperti ChatGPT, Gemini, dan Claude.

Cara Kerja Dasarnya

Secara sederhana, LLM bekerja dengan memprediksi kata atau bagian kata berikutnya yang paling mungkin muncul, berdasarkan pola yang dipelajarinya dari data pelatihan dan konteks percakapan yang sedang berlangsung. Proses ini diulang berkali-kali, kata demi kata, sampai menghasilkan jawaban lengkap yang koheren.

Kenapa Ukurannya Penting

Kata “large” merujuk pada jumlah parameter model, semacam “pengetahuan” internal yang dipelajari selama pelatihan, yang bisa mencapai ratusan miliar hingga triliunan pada model-model terbesar. Semakin besar dan semakin berkualitas data pelatihannya, umumnya semakin baik pula kemampuan model memahami konteks dan menghasilkan jawaban yang relevan.

Kesalahan Umum Soal LLM

Banyak yang mengira jawaban LLM selalu akurat karena terdengar sangat percaya diri dan meyakinkan. Padahal LLM bisa menghasilkan informasi yang terdengar masuk akal tapi sebenarnya salah, fenomena yang disebut “halusinasi”, karena model pada dasarnya memprediksi pola bahasa, bukan mengambil fakta dari basis data yang terverifikasi kebenarannya secara real-time.

Pertanyaan Umum

Apa itu “halusinasi” pada LLM?
Halusinasi adalah kondisi ketika LLM menghasilkan informasi yang terdengar meyakinkan dan masuk akal, tapi sebenarnya salah atau bahkan sepenuhnya dikarang, karena model memprediksi pola bahasa yang paling mungkin, bukan mengambil fakta terverifikasi.
Apakah LLM terus belajar dari percakapan penggunanya secara real-time?
Umumnya tidak secara langsung. Model dilatih pada satu waktu tertentu dengan data sampai batas tanggal tertentu, lalu dipakai apa adanya. Percakapan pengguna biasanya tidak langsung mengubah kemampuan model itu sendiri kecuali lewat proses pelatihan ulang terpisah yang dilakukan pengembangnya.
Apa bedanya LLM dengan mesin pencari biasa?
Mesin pencari mengindeks dan menampilkan halaman web nyata yang sudah ada. LLM menghasilkan teks baru berdasarkan pola yang dipelajarinya, tanpa langsung merujuk ke sumber tertentu, kecuali digabungkan dengan fitur pencarian tambahan di luar model dasarnya.

Istilah Terkait

← Kembali ke Kamus Teknologi