Penggunaan teknologi artificial intelligence (AI) kini mulai diterapkan di berbagai aspek dalam kehidupan manusia, khususnya dalam dunia bisnis. Berbagai teknologi AI seperti talkbot atau generative AI kini terus berkembang dan semakin canggih. Pemrosesan bahasa merupakan salah satu aspek dalam teknologi AI yang paling menantang, namun teknologi seperti large language model (LLM), machine learning, dan natural language processing (NLP) mendorong kemajuan pesat dalam bidang tersebut.

LLM adalah salah satu teknologi yang mendorong kemampuan AI untuk bisa memproses dan memahami bahasa secara tepat dan akurat. Oleh karena itu, LLM adalah salah satu kunci perkembangan teknologi AI saat ini. Artikel ini akan membahas secara detail tentang large language model, mulai dari definisi, cara kerja, fungsi, serta apa manfaat large language model tools bagi perusahaan. Simak informasi selengkapnya di artikel berikut ini!

Apa yang Dimaksud dengan Large Language Model (LLM)?

Large Language Model adalah model artificial intelligence (AI) yang secara khusus dilatih untuk pemrosesan bahasa. Model AI ini dilatih dengan sejumlah data teks dalam skala yang sangat besar hingga bisa mencapai miliaran kata. Data tersebut dapat berupa berbagai format seperti buku, artikel, kode, atau bentuk teks lainnya.

LLM memiliki kemampuan khusus untuk mempelajari pola-pola dan hubungan dalam kumpulan data tersebut. Hal ini dilakukan dengan tujuan untuk memahami bahasa manusia secara mendalam dan natural.

Bagaimana Cara Kerja Large Language Model?

LLM memiliki beberapa tahapan dalam melakukan pemrosesan bahasa yang akan digunakan untuk memahami bahasa secara kontekstual dan natural. Tahapan yang perlu dilakukan antara lain adalah pengumpulan data, preprocessing, pelatihan, dan inference. Berikut ini adalah masing-masing penjelasannya:

Pengumpulan Data

Pada tahapan pertama, data teks dari berbagai sumber, seperti internet, buku, artikel ilmiah, kode, dan dokumen internal dikumpulkan dalam skala yang besar.

Data yang dikumpulkan memiliki ukuran yang bervariasi, mulai dari beberapa juta hingga miliaran dan triliunan kata. Kinerja LLM dalam memroses bahasa akan semakin baik jika ukuran kumpulan datanya semakin besar.

Selain ukuran data, kualitas data juga tidak kalah penting. Keakuratan data tetap dijadikan prioritas karena data yang tidak akurat atau bias dapat mengurangi kualitas kinerja LLM.

Preprocessing

Tahapan selanjutnya setelah data terkumpul adalah membersihkan data lalu mengubahnya menjadi format yang dapat dipahami oleh model.

Beberapa contoh pembersihan data meliputi menghapus tanda baca yang tidak perlu, mengubah kata menjadi huruf kecil, menggabungkan kata-kata yang memiliki arti yang sama, menghapus kata yang tidak umum, hingga memisahkan teks menjadi kalimat dan kata.

Pelatihan

Setelah membersihkan dan mengubah format data, LLM akan dilatih dengan algoritma pembelajaran mesin untuk mempelajari pola dan hubungan dalam data tersebut.

Lamanya proses pelatihan ini bergantung pada ukuran dari kumpulan data serta kompleksitas dari model yang digunakan.

Inference

Pada tahapan ini LLM dapat digunakan untuk memproses sebuah teks baru dalam rangka menghasilkan output yang diinginkan. Output tersebut dapat berupa teks, kode, atau klasifikasi.

LLM dapat menghasilkan teks yang koheren dan kontekstual untuk menjawab pertanyaan, menerjemahkan bahasa dan lain sebagainya. Model AI ini juga bisa menghasilkan kode komputer dan mengklasifikasikan teks ke dalam kategori tertentu.

Apakah LLM Bagian dari Machine Learning?

Large language model (LLM) adalah bagian dari machine learning (ML). Persamaan dari keduanya adalah baik LLM dan ML sama-sama menggunakan algoritma untuk mempelajari data dan membuat prediksi kata. Selain itu, keduanya juga bertujuan untuk meningkatkan kinerja sistem AI dengan mempelajari data.

LLM dapat dikatakan sebagai sub-bidang dari ML yang berfokus pada pemrosesan bahasa alami atau natural language processing (NLP). NLP sendiri merupakan bidang ilmu komputer yang mempelajari interaksi antara komputer dan bahasa manusia. Large language model menggunakan algoritma dari machine learning untuk dapat mempelajari pola dan hubungan dalam kumpulan data  teks yang sangat besar.

Perbedaan utama antara keduanya adalah dari jenis data dan output yang dikeluarkan. LLM dilatih khusus dengan data teks besar dan menghasilkan output yang kompleks dan koheren, sementara ML dapat dilatih dengan data teks, gambar, dan audio serta hanya menghasilkan output sederhana seperti klasifikasi atau prediksi.

Apa Fungsi dari LLM AI?

LLM merupakan bagian penting dalam teknologi AI yang semakin meningkat penggunaannya di berbagai bidang. Hal tersebut menunjukkan fungsi-fungsi dari LLM dalam program AI untuk menjalankan berbagai jenis tugas. Berikut ini adalah fungsi-fungsi LLM dalam program AI:

Text Generation

Seperti yang telah disebutkan sebelumnya, LLM dapat menghasilkan sebuah teks yang koheren dan kontekstual. Teks yang dihasilkan dapat berupa artikel, email, bahkan teks fiksi seperti cerita pendek dan puisi.

Fungsi ini dapat dimanfaatkan untuk menulis teks email yang dipersonalisasi untuk pelanggan atau membuat konten promosi yang kreatif.

Penerjemahan

LLM juga dapat menerjemahkan teks dari suatu bahasa ke bahasa yang lain dengan tingkat akurasi yang tinggi. Model AI ini dapat digunakan untuk menerjemahkan dokumen, email, bahkan situs web ke berbagai bahasa.

Klasifikasi dan Kategorisasi Konten

Model AI ini juga dapat mengklasifikasikan atau mengkategorikan konten teks ke dalam kategori topik, sentimen, atau kategori lainnya. Contohnya, LLM dapat digunakan untuk mengklasifikasikan email yang masuk sebagai spam atau bukan, atau menandai konten-konten yang berpotensi berbahaya.

Analisis Sentimen

LLM dapat juga digunakan sebagai alat untuk menganalisis sentimen sebuah teks untuk menentukan apakah teks tersebut memiliki sentimen positif, negatif, atau netral. Analisis sentimen ini sangat berguna untuk keperluan layanan pelanggan dan pemasaran. Model ini dapat digunakan untuk menganalisis ulasan, umpan balik, atau komentar pelanggan di internet.

AI Percakapan atau Talkbot

Penggunaan LLM lainnya yang tidak kalah penting adalah untuk mendukung chatbot dan talkbot AI. Chatbot dan talkbot digunakan untuk berinteraksi dengan manusia secara alami baik melalui teks dan suara. LLM dapat digunakan untuk membangun chatbot dan talkbot yang dapat menjawab pertanyaan, memberi dukungan, dan membantu pemesanan pelanggan.

Apa Saja Manfaat Penggunaan Large Language Model Bagi Perusahaan?

Teknologi AI telah memberikan banyak kemudahan dan manfaat bagi dunia bisnis modern, di dalamnya termasuk juga teknologi LLM. Berikut ini adalah manfaat dari LLM yang dapat dirasakan oleh perusahaan:

Meningkatkan Efisiensi Operasional

LLM dapat meningkatkan efisiensi operasional dengan mengotomatisasikan tugas NLP yang memakan banyak waktu. Selain itu, penerapan LLM juga dapat menghemat waktu dan uang.

Mendorong Inovasi Produk dan Layanan

Perusahaan dapat meningkatkan kualitas layanan pelanggan dengan bantuan dari AI yang didukung oleh LLM. Selain itu, LLM juga dapat membantu meningkatkan kepuasan pelanggan dan kualitas konten.

Memperoleh Wawasan Baru

Fungsi analisis dari LLM sangat bermanfaat bagi perusahaan untuk mengolah data teks dan memperoleh wawasan baru tentang kondisi pasar, pelanggan, serta tren industri.

Manfaatkan Potensi LLM untuk Tingkatkan Layanan Pelanggan dengan Solusi Talkbot dari Phintraco Technology

LLM memiliki potensi besar untuk mendukung program AI yang digunakan oleh banyak perusahaan di era bisnis modern ini. Salah satu program AI yang dapat meningkatkan kualitas layanan pelanggan lewat LLM adalah talkbot.

Phintraco Technology merupakan perusahaan ICT yang berpengalaman dalam menyediakan solusi IT terbaik seperti talkbot AI. Solusi talkbot dari Phintraco Technology didukung oleh generative AI dan large language machine untuk mensimulasikan interaksi suara manusia yang natural dan kontekstual.

Hubungi email marketing@phintraco.com untuk informasi lengkap mengenai solusi talkbot dari Phintraco Technology!

Editor: Cardila Ladini