Meroketnya popularitas Artificial Intelligence atau AI juga secara langsung mengenalkan masyarakat kepada teknologi-teknologi baru yang belum dikenal secara luas sebelumnya. Sebut saja istilah seperti large language models atau natural language processing.
Teknologi ini juga mendapat banyak pujian. Bukan hanya dari segi kecanggihannya, tetapi juga kemampuannya memudahkan pekerjaan manusia. Dalam konteks AI, LLM atau large language models menjadi teknologi yang paling banyak disorot. Lantas, dari banyaknya large language models, manakah yang terbaik?
LLM bantu mudahkan pekerjaan manusia
Model Bahasa Besar (Large Language Models) telah meraih pengakuan internasional yang luas dan memperoleh popularitas yang mengagumkan dalam ranah Pemrosesan Bahasa Alami (natural language processing) dan Pemahaman Bahasa Alami.
Pencapaian ini memberikan kesempatan bagi para peneliti untuk menggambarkan sistem-sistem cerdas dengan pemahaman bahasa yang lebih tajam dan lebih jelas. Model-model ternama seperti GPT-3, T5, PaLM, dan sejenisnya akan terus berkembang.
Hal ini karena LLM mampu menjalankan beragam tugas. Contohnya meniru kemampuan manusia dalam membaca hingga menghasilkan teks, menyelesaikan kode, menerjemahkan bahasa, dan merangkum paragraf panjang.
Perbedaan dengan machine learning
Pembelajaran mesin (machine learning) adalah sub-bidang dalam kecerdasan buatan. Machine learning menggunakan algoritma pembelajaran statistik untuk mengkonstruksi dan mengembangkan sistem yang memiliki kapabilitas belajar dari data. Karenanya, algoritma ini mampu mengidentifikasi pola dan mengambil keputusan dengan minim intervensi manusia.
Pembelajaran mesin juga bisa diartikan sebagai metode yang memungkinkan peningkatan kinerja dalam berbagai tugas melalui akumulasi pengalaman. Fokus utama pembelajaran mesin adalah untuk mendapatkan wawasan atau pemahaman yang dapat membantu dalam membuat keputusan berdasarkan data. Kemudian, pembelajaran mesin memanfaatkan data untuk menjawab pertanyaan yang ada).
Tanpa kita sadari, sebagian besar dari kita telah menggunakan konsep pembelajaran mesin dalam kehidupan sehari-hari. Misalnya layanan seperti sistem rekomendasi pada platform hiburan seperti Netflix dan Youtube.
Pengembangan large language models
Google, raksasa perusahaan teknologi ini juga memberikan kontribusi dalam pengembangan large language models. Model-model populer seperti BERT, LAMDA, dan PALM memiliki peran tersendiri dalam pemrosesan bahasa alami. Ditambah lagi, Google sudah memperkenalkan Google BARD, yakni jenis large language model yang dibuat untuk menciptakan dialog realistis dalam chatbot dan asisten suara.
Large language models sendiri dilatih dengan jumlah data yang besar. Data-data tersebut membuat algoritma deep learning ini mampu memahami tata bahasa, makna, dan konteks bahasa manusia. Di antara berbagai model yang ada, terdapat tiga model utama yang menghadirkan kinerja unggul dengan kemampuan natural language processing luar biasa, yaitu Llama 2, GPT-4, dan Claude-2.
ChatGPT (GPT-4)
Siapa yang tak kenal dengan ChatGPT? Chatbot large language models ini sangat populer sampai-sampai keberadaannya menimbulkan pro dan kontra. Ada yang menganggapnya sebuah kemajuan teknologi, ada pula yang menganggapnya sebagai ancaman bagi masa depan.
Large language models yang dipakai oleh ChatGPT didasari oleh arsitektur deep learning yang disebut the transformer. The transformer sendiri adalah neural network yang mampu memproses aliran data yang sangat besar melalui attention mechanism. Berkatnya, natural languange processing dapat menghasilkan jawaban yang relevan dengan pertanyaan yang diajukan.
Saat ini, ChatGPT sudah memasuki versi keempat. Dalam versi terbarunya, GPT-4 memperbolehkan masukan berupa teks dan gambar, sebuah perbedaan signifikan dari GPT 3.5 yang hanya mendukung masukan teks untuk ChatGPT.
GPT-4 dianggap lebih terarah dalam pengendaliannya dibandingkan dengan versi sebelumnya. Dengan arsitektur the transformer yang dimilikinya, large language models ini menunjukkan kinerja yang mencapai tingkat kemampuan manusia. Disebut demikian karena hasilnya lebih dapat diandalkan dan kreatif.
GPT-4 menonjolkan banyak faktor yang mempengaruhi ukuran serta kompleksitasnya, menjadikan jenis large language model ini unik. Penerus GPT-3 ini mampu mengolah data dalam jumlah besar dengan efisiensi luar biasa.
Selain itu, GPT-4 juga mampu menangkap pola-pola yang rumit, hubungan ketergantungan, dan aspek-aspek terkait dalam data. Keanekaragaman parameter dalam GPT-4 memungkinkannya mengembangkan teks yang lebih koheren dan selaras dengan konteks. Secara langsung, keanekaragaman parameter ini juga akan meningkatkan interaksi yang mulus dengan penggunanya.
Arsitektur canggih GPT-4 dirancang untuk menafsirkan bahasa dengan cara yang hampir mirip dengan manusia. Melalui pemanfaatan data pelatihan yang mendalam dan neural network yang canggih, model ini mampu mengenali detail-detail dan petunjuk-petunjuk kontekstual dalam masukan teks.
Meski memiliki dimensi yang besar dan struktur yang kompleks, GPT-4 tetap mempertahankan respons yang luar biasa cepat. Hasilnya adalah interaksi yang lancar dan mulus bagi penggunaannya, yang membuat penerapan penerus GPT-3 ini di berbagai bidang semakin luas.
LLaMA 2
Berkolaborasi dengan Microsoft, baru-baru ini Meta meluncurkan LLaMA 2, iterasi terbaru dari large language models sebelumnya, LLaMa. Model inovatif ini menunjukkan kemampuan yang tinggi dalam memahami serta menghasilkan konten dalam beragam bahasa.
LLaMA 2 dibangun di atas fondasi yang kokoh dari LLaMA, juga secara signifikan meningkatkan standar dalam hal fungsionalitas multibahasa. Model ini dapat diakses melalui lisensi untuk keperluan penelitian dan bisnis. Large language models ini tersedia di katalog platform Microsoft Azure dan Amazon SageMaker.
Salah satu fitur unggulan dari LLaMA 2 adalah kemampuannya beroperasi dalam berbagai bahasa serta kapabilitasnya dalam memahami dan menghasilkan teks dalam lebih dari 200 bahasa. Keberhasilan LLaMA 2 mengatasi perbedaan bahasa yang sebelumnya menghalangi komunikasi antar negara dan budaya, kini membuatnya mampu memberikan layanan global.
Peningkatan yang signifikan dari LLaMA 2 dapat dilihat dari kemampuannya dalam mengenali konteks budaya. Fitur ini memungkinkan large language models ini memberikan respons yang lebih sensitif terhadap konteks, nuansa, dan kepekaan budaya pengguna.
LLaMA 2 juga memperlihatkan kapasitas yang luar biasa dalam menggunakan pengetahuan yang diperoleh dari satu bahasa. Kemampuan ini kemudian digunakan untuk memperkaya pemahaman serta produksi dalam bahasa lainnya.
Kemampuan LLaMA 2 untuk merangkul beragam data yang telah diolah dalam berbagai bahasa meningkatkan kemampuannya dalam memahami dan menghasilkan konten dalam berbagai bahasa pula. Hal ini menjadikan LLaMA 2 large language models yang sangat fleksibel dan efisien.
Claude 2
Claude-2 dikembangkan dengan fokus khusus pada aspek empati dan kecerdasan emosional. Claude-2 memiliki kemampuan luar biasa dalam memahami serta meniru ekspresi emosi manusia, suatu potensi yang bisa saja merevolusi dinamika interaksi antara manusia dan mesin.
Kemampuan Claude-2 ini juga dapat mengubah cara kita berinteraksi dengan sistem kecerdasan buatan. Dengan kemampuan untuk mengolah hingga 1,00,000 token—setara dengan 75,000 kata dalam satu rangsangan teks—Claude-2 sangat efektif.
Keunggulan utama Claude-2 terletak pada kapabilitasnya dalam hal kecerdasan emosional. Large language model ini mampu mengenali emosi yang tercermin dalam teks, memungkinkannya untuk mengetahui keadaan emosi pengguna selama proses percakapan.
Claude-2 mampu mengekspresikan empati, kepedulian, dan kepekaan seperti halnya berbicara dengan manusia dengan cara memahami emosi yang tercermin dalam teks. Tidak hanya memperhatikan kata-kata pengguna, jenis large language model ini juga memperhatikan nada emosional dan nuansa keseluruhan dari interaksi.
Large language model ini dapat mengadaptasi pilihan kata dan nada tanggapannya, memastikan bahwa responsnya senada dengan keadaan emosi pengguna. Hasilnya, tercipta dialog yang lebih berwawasan dan dipersonalisasi.
Penerapan empati dalam Claude-2 memiliki dampak yang signifikan dalam konteks bantuan kesehatan mental. Dilansir dari Marktechpost, large language model ini ini memiliki potensi untuk berfungsi sebagai pendamping virtual bagi individu yang mengalami stres, kecemasan, dan tantangan emosional.
Kapabilitas komunikasinya yang bersifat simpatik bahkan mampu mengubah paradigma layanan pelanggan secara substansial. Large language model ini dapat menghasilkan interaksi yang lebih positif dan memuaskan dengan mengenali serta merespons emosi klien. Empati dan perhatian dapat menjadi alat untuk mengatasi kekhawatiran klien, yang akan meningkatkan loyalitas dan kepuasan pelanggan.
Itulah pembahasan mengenai jenis large language model terbaik. Ingin mencoba menerapkan teknologi baru ke dalam bisnis? Yuk, hubungi tim MetaNesia untuk dapatkan konsultasi gratis sekarang juga!
MetaNesia merupakan platform metaverse pertama di Indonesia yang juga merupakan bagian dari Telkom Indonesia. Anda juga bisa merasakan keseruan masuk ke dalam dunia virtual dengan mengunduh aplikasi MetaNesia. Yuk unduh hari ini, jangan sampai ketinggalan keseruannya!
Twitter
Linkedin