Yang Harus Diketahui Bisnis Tentang Model Bahasa Besar (LLM)

Dari menyusun cerita hingga menyederhanakan artikel kompleks hingga terlibat dalam percakapan yang terasa benar-benar manusiawi, model bahasa besar (LLM) mendorong era baru AI.

Dalam artikel ini, kami berbagi pengalaman kami selama satu dekade sebagai perusahaan pengembangan perangkat lunak AI dan terjun ke dunia LLM, mengungkap sisi dalam mereka dan mengeksplorasi bagaimana mereka membentuk kembali masa depan kecerdasan buatan.

Mari Kita Mulai dengan Dasar-Dasarnya: Apa Itu Model Bahasa Besar?

Model bahasa besar adalah algoritma yang dilatih untuk mengenali, meringkas, menerjemahkan, memprediksi, dan menghasilkan segala bentuk teks.

Apa Perbedaan LLM dengan Model Bahasa Tradisional?

Model bahasa besar berada di bawah payung algoritma pembelajaran mendalam yang dikenal sebagai jaringan saraf transformator . Arsitektur transformator inilah yang membantu melampaui keterbatasan model bahasa tradisional yang telah ada selama bertahun-tahun.

Model bahasa tradisional dioperasikan secara berurutan, memproses satu kata (atau karakter) pada satu waktu dan memberikan keluaran setelah seluruh teks masukan telah digunakan. Meskipun cukup fungsional, model-model ini memiliki kelemahan yang mencolok: model-model ini biasanya “melupakan” awal suatu rangkaian pada saat mencapai akhir.

Semuanya berubah pada tahun 2014 ketika pertama kali diperkenalkan mekanisme perhatian yang kemudian dipopulerkan oleh Google. Mekanisme perhatian memungkinkan perubahan paradigma dari pemrosesan sekuensial, memungkinkan model transformator untuk melihat seluruh rangkaian secara bersamaan.

Hal ini merevolusi pemahaman mesin terhadap konteks. Dengan menerima keseluruhan masukan sekaligus, model transformator memperoleh kemampuan untuk memahami nuansa dan hubungan kompleks antar kata dalam sebuah teks.

Bagaimana LLM Bekerja Di Balik Terpal?

Model bahasa besar belajar dari data.

Kumpulan data yang digunakan untuk melatih LLM sangat besar. Misalnya, GPT4 OpenAI yang terkenal dan sangat disukai diyakini telah dilatih pada sekitar 13 triliun token (pikirkan: unit teks dasar yang dapat diproses oleh suatu model.)

Model secara bertahap mempelajari kata-kata, konsep di baliknya, dan hubungan di antara kata-kata tersebut. Setelah model cukup belajar, model dapat mentransfer “pengetahuannya” untuk memecahkan masalah yang lebih kompleks, seperti memprediksi dan menghasilkan teks.

Hal ini dimungkinkan berkat arsitektur transformator dua komponen yang terdiri dari encoder dan decoder:

Pada gambar, “bergeser ke kanan”, berarti selama pembuatan setiap token dalam urutan keluaran, model menganggap token yang dihasilkan sebelumnya (yang “ditempatkan” di sebelah kiri) sebagai konteks. Jadi, model “melihat kembali” token yang telah dihasilkannya untuk menentukan token berikutnya dalam urutan. Sumber gambar: ITRex

Setelah teks masukan dimasukkan ke dalam model, teks tersebut diubah menjadi token yang dapat berupa bagian kata, keseluruhan kata, bagian kalimat, atau kalimat lengkap. Token tersebut kemudian diubah menjadi representasi ruang vektor yang mempertahankan makna token awal.

Pembuat enkode menyusun representasi ini, memilih detail penting dan membuat vektor konteks berdasarkan hal tersebut. Jadi, vektor konteks menampung esensi dari keseluruhan teks masukan.

Berdasarkan keluaran awal dan mengandalkan vektor konteks, dekoder menghasilkan keluaran yang koheren, misalnya, memilih kata yang paling sesuai untuk menyelesaikan sebuah kalimat. Dengan mengulangi proses ini, model transformator dapat menghasilkan seluruh bagian kata demi kata.

Karena proses pelatihan yang ekstensif ini, LLM tidak terbatas pada melakukan tugas tertentu dan dapat melayani banyak kasus penggunaan. Model jenis ini juga disebut sebagai model pondasi. Namun, Anda dapat menyempurnakan model dasar untuk melakukan tugas yang sempit dengan memberikan sedikit data untuk dijadikan fokus.

Bagaimana Model Bahasa Besar Digunakan dalam Bisnis?

Model bahasa yang besar terbukti menjadi aset berharga di berbagai sektor. Berikut adalah beberapa kasus penggunaan untuk memberi Anda gambaran tentang kemampuan LLM.

1. Chatbots dan Asisten Virtual

LLM mendorong evolusi layanan dan keterlibatan pelanggan. Chatbots dan asisten virtual yang didukung oleh LLM dapat menangani pertanyaan kompleks, memberikan rekomendasi yang dipersonalisasi, dan terlibat dalam percakapan seperti manusia, sehingga meningkatkan pengalaman pengguna dan efisiensi operasional.

Perusahaan energi, seperti Essent, menghadapi permintaan layanan pelanggan yang terus menerus. Jeroen Roes, manajer program AI percakapan utama di Esse nt, mengatakan bahwa perusahaan telah mengandalkan telepon sebagai alat layanan pelanggan utama selama beberapa dekade. Namun, dalam menghadapi persaingan yang semakin ketat dan lonjakan permintaan layanan pelanggan, Essent menyadari perlunya mengubah cara operasinya untuk mempertahankan keunggulan kompetitif.

Perusahaan melihat peluang dalam chatbots berbasis LLM. Dengan memanfaatkan teknologi inovatif ini, Essent berhasil memenuhi kebutuhan layanan pelanggan yang terus berkembang.

2. Analisis Sentimen, Riset Pasar, dan Prediksi Tren

Bisnis memanfaatkan LLM untuk analisis sentimen guna mengukur opini publik, melacak persepsi merek, dan memprediksi tren pasar. Dengan menganalisis kumpulan data yang luas, LLM membantu bisnis membuat keputusan yang tepat, mengoptimalkan strategi pemasaran, dan tetap menjadi yang terdepan dalam persaingan.

Misalnya, Sprinklr, platform manajemen media sosial dan keterlibatan pelanggan, memanfaatkan model bahasa besar untuk analisis sentimen. Ini membantu bisnis dalam memantau dan terlibat dalam diskusi terkait merek atau produk mereka di media sosial. Platform Sprinklr menganalisis data media sosial untuk mengidentifikasi pola sentimen dan memberikan wawasan berharga mengenai perilaku dan preferensi pelanggan.

3. Pembuatan Konten

LLM mengubah pendekatan lama dalam menulis konten. Mereka dapat menghasilkan artikel, laporan, dan deskripsi produk berkualitas tinggi. Konten yang dihasilkan oleh LLM dapat disesuaikan agar sesuai dengan suara merek tertentu, memastikan konsistensi dan keaslian. Berikut adalah beberapa LLM penting yang digunakan untuk pembuatan konten lintas sektor:

• GPT-3, 4: Model ini unggul dalam pembuatan dialog mirip manusia, copywriting, penerjemahan, dan banyak tugas terkait bahasa lainnya
• LaMDA: LaMDA Google dirancang untuk percakapan yang menarik dan pembuatan teks, menawarkan aplikasi berharga dalam interaksi manusia
• Megatron-Turing NLG: Model bahasa serbaguna, Megatron-Turing NLG digunakan untuk berbagai tugas berbasis teks dan terkenal karena dukungannya yang kuat untuk berbagai bahasa
• DALL-E, Difusi Stabil, MidJourney: Model-model ini ahli dalam menghasilkan gambar berdasarkan deskripsi tekstual, membuka kemungkinan baru dalam pembuatan konten kreatif

4. Rekomendasi yang Dipersonalisasi

Platform e-niaga dan layanan streaming memanfaatkan LLM untuk memberikan rekomendasi yang dipersonalisasi kepada pengguna. Model ini menganalisis perilaku dan preferensi pengguna untuk menyusun konten, produk, dan layanan yang disesuaikan dengan selera individu, sehingga meningkatkan kepuasan dan retensi pelanggan.

Misalnya, Instacart, layanan pengiriman bahan makanan, menggunakan LLM untuk menjawab pertanyaan nutrisi dan menawarkan rekomendasi produk yang dipersonalisasi.

Mengadopsi LLM untuk Bisnis: Faktor yang Perlu Dipertimbangkan

Memasukkan model bahasa besar ke dalam operasi bisnis Anda merupakan langkah strategis yang dapat menghasilkan manfaat signifikan. Namun, sangat penting untuk menavigasi transformasi ini dengan penuh pertimbangan dan ketelitian. Di sini, kami menyelidiki faktor-faktor penting yang harus Anda pertimbangkan ketika mengadopsi LLM untuk perusahaan Anda.

1. Infrastruktur dan Sumber Daya yang Tersedia

LLM haus akan kekuatan pemrosesan, sehingga memerlukan infrastruktur yang kuat. Sebelum mendalami, nilai infrastruktur TI Anda saat ini dan tentukan apakah infrastruktur tersebut dapat mengakomodasi tuntutan komputasi LLM yang substansial, atau apakah diperlukan peningkatan atau perluasan.

Juga, perlu diingat bahwa LLM bisa memakan banyak sumber daya. Seiring pertumbuhan bisnis Anda dan ketergantungan Anda pada LLM meningkat, skalabilitas menjadi sangat penting. Pastikan infrastruktur Anda tidak hanya sesuai dengan kebutuhan saat ini namun juga dapat beradaptasi dengan kebutuhan di masa depan. Skalabilitas mungkin melibatkan penambahan server yang lebih kuat, pemanfaatan solusi berbasis cloud, atau kombinasi keduanya.

2. Pilih Apakah Akan Menggunakan Sumber Terbuka atau Kustom

Ada dua cara umum untuk mengadopsi LLM: menyempurnakan model sumber terbuka atau melatih model khusus. Pilihan Anda harus selaras dengan tujuan bisnis Anda.

Model sumber terbuka, seperti GPT-3,5, menawarkan titik masuk yang hemat biaya untuk bereksperimen dengan aplikasi yang didukung AI. Mereka telah dilatih sebelumnya tentang kumpulan data yang luas dan dapat melakukan berbagai tugas terkait bahasa. Namun, hal tersebut mungkin tidak disesuaikan dengan kebutuhan spesifik Anda, sehingga memerlukan penyesuaian.

Jika Anda memerlukan keunggulan kompetitif dan fleksibilitas yang lebih besar, model khusus adalah pilihan yang tepat. Mereka menawarkan fleksibilitas dalam penerapan, memungkinkan Anda menyesuaikan struktur, konfigurasi, dan ukuran model dengan kebutuhan dan tujuan spesifik Anda. Misalnya, jika Anda menjalankan platform e-niaga, LLM khusus dapat dilatih untuk memahami kueri spesifik produk dan interaksi pengguna dengan lebih baik.

3. Timbang keahlian dan keterampilan yang ada

Penerapan LLM yang sukses bergantung pada tim yang terampil. Pemrosesan bahasa alami, pembelajaran mesin, dan pakar pembelajaran mendalam adalah aset penting. Para profesional ini dapat menyempurnakan dan mengoptimalkan LLM untuk kasus penggunaan spesifik Anda, memastikan LLM memenuhi tujuan bisnis Anda secara efektif.

Dan jika Anda tidak memiliki keahlian internal, pertimbangkan untuk bermitra dengan penyedia layanan AI generatif. Mengkhususkan diri dalam merancang solusi AI, mereka dapat memberikan keterampilan dan panduan yang diperlukan.

4. Pastikan Untuk Mempertimbangkan Persyaratan Tata Kelola Data dan Kepatuhan

Bisnis yang beroperasi di bidang perawatan kesehatan, keuangan, dan industri teregulasi lainnya mematuhi peraturan privasi data yang ketat. Akibatnya, ketika menerapkan LLM, mereka harus memperhatikan tata kelola dan kepatuhan data.

Tetapkan kebijakan tata kelola data yang kuat dan langkah-langkah kepatuhan untuk melindungi data pengguna dan menjaga kepercayaan. Enkripsi, kontrol akses, dan jalur audit merupakan komponen penting dari perlindungan data. Pastikan LLM Anda juga mematuhi peraturan khusus industri, seperti HIPAA di bidang perawatan kesehatan.

Tantangan dan Risiko Terkait Dengan LLM

Meskipun LLM menawarkan kemampuan luar biasa, mereka juga menghadirkan tantangan yang harus diwaspadai oleh bisnis. Di sini, kami melihat tantangan-tantangan ini dan menawarkan solusi untuk memastikan keberhasilan penerapan LLM:

Tantangan 1. Bias dalam Data Pelatihan

LLM belajar dari kumpulan data yang sangat besar, namun kumpulan data ini mungkin mengandung bias yang ada pada sumber aslinya. Akibatnya, konten yang dihasilkan LLM mungkin secara tidak sengaja melanggengkan atau memperkuat bias ini.

Mitigasi : Secara teratur mengaudit dan menyempurnakan LLM untuk mengidentifikasi dan menghilangkan bias. Menerapkan algoritme dan pedoman deteksi bias selama pelatihan model untuk mengurangi distorsi pada keluaran. Selain itu, pertimbangkan untuk mendiversifikasi kumpulan data pelatihan untuk meminimalkan bias yang melekat.

Tantangan 2. Masalah Privasi dan Keamanan Data

LLM sering kali menangani data pelanggan sensitif atau informasi kepemilikan. Tindakan keamanan yang tidak memadai dapat mengakibatkan pelanggaran data.

Mitigasi : Menerapkan langkah-langkah keamanan data yang ketat, termasuk enkripsi data sensitif, kontrol akses untuk membatasi akses data hanya kepada personel yang berwenang, dan kepatuhan terhadap peraturan perlindungan data yang relevan (misalnya GDPR, HIPAA). Perbarui protokol keamanan secara berkala agar tetap terdepan dalam menghadapi ancaman yang muncul.

Tantangan 3. Kurva Pembelajaran dan Resistensi Karyawan

Karyawan yang terbiasa dengan alur kerja tradisional mungkin menolak integrasi LLM, memandangnya sebagai pengganggu atau ancaman terhadap peran mereka.

Mitigasi : Berinvestasi dalam program pelatihan komprehensif untuk meningkatkan keterampilan karyawan dan membiasakan mereka dengan teknologi LLM. Menerapkan strategi manajemen perubahan yang melibatkan karyawan dalam proses transisi dan menekankan manfaat LLM dalam meningkatkan efisiensi dan produktivitas.

Tantangan 4. Risiko Ketergantungan yang Berlebihan

Terlalu mengandalkan LLM, terutama dalam menghasilkan pesan untuk komunikasi bisnis, dapat melemahkan keaslian dan kreativitas merek.

Mitigasi : Mencapai keseimbangan antara otomatisasi dan kreativitas manusia. Gunakan LLM sebagai alat untuk membantu dan meningkatkan kreativitas manusia daripada menggantikannya. Tinjau dan edit terus konten yang dihasilkan LLM untuk menyelaraskannya dengan suara dan nilai unik merek Anda.

Singkatnya

Model bahasa besar adalah alat canggih yang menjanjikan untuk mendorong inovasi, meningkatkan pengalaman pelanggan, dan mengoptimalkan operasi. Memahami seluk-beluk LLM dan pertimbangan penerapannya sangat penting bagi bisnis yang mencari keunggulan kompetitif.

Jika Anda mempertimbangkan untuk memulai perjalanan LLM dan menjelajahi kemungkinan tak terbatas yang mereka tawarkan, kami siap membantu! Hubungi ITRex, dan kami akan menjawab pertanyaan apa pun yang belum terjawab dan membantu Anda menyambut masa depan dengan LLM.

Awalnya diterbitkan di https://itrexgroup.com pada 26 September 2023.