"Sebuah mesin dapat memiliki memori yang besar, tetapi ia tidak dapat berpikir - kecuali kita mengajarkannya." – Alan Turing. Model AI modern seperti GPT-4 atau Llama didasarkan pada kumpulan data besar dan struktur matematika yang kompleks. Tapi apa sebenarnya yang ada di baliknya? Dalam artikel ini, kita melihat komponen utama yang dibutuhkan untuk membangun model bahasa dari awal.
Model Bahasa Besar (LLM) adalah jaringan saraf yang dilatih dengan teks dalam jumlah besar. Kekuatan mereka terletak pada kemampuan menghasilkan teks seperti manusia, meringkas konten, dan menulis kode. Inti dari model ini adalah arsitektur Transformer , yang memungkinkan mereka menangkap ketergantungan dalam teks dan membuat prediksi kontekstual.
Bobot yang dikuantisasi memungkinkan model dipadatkan secara sangat ramping, sehingga secara efektif mengatasi kendala perangkat keras. Distilasi pengetahuan juga mengurangi ukuran model: model besar mentransfer pengetahuannya ke varian yang lebih kompak. Pemangkasan menghilangkan parameter yang berlebihan, menghasilkan arsitektur yang ramping dan efisien tanpa mengorbankan keakuratan.
Seseorang dapat menggunakan Masked Language Modeling untuk meningkatkan kedalaman semantik. Model ini merekonstruksi teks yang tidak lengkap dan dengan demikian memahami istilah khusus industri. Juga, Prediksi Kata Berikutnya dapat digunakan untuk bahasa teknis khusus industri. Sebelum model dapat dilatih, teks harus diubah ke dalam bentuk yang dapat dipahami jaringan saraf melalui tokenisasi , penyematan , dan pengodean pasangan byte .
Untuk mengimbangi kurangnya data pelatihan khusus industri, pembelajaran transfer dan penambahan data buatan digunakan. Modul feedforward yang ramping dan penyematan yang dioptimalkan menyesuaikannya dengan data khusus industri. Elemen penting dari model transformator adalah mekanisme perhatian mandiri . Setiap token diberi bobot dalam hubungannya dengan semua token lain dalam kalimat, sehingga membuat konteks suatu kata lebih jelas.
Misalnya, kalimat seperti “Kucing itu melompat ke atas meja karena lapar” dapat berarti bahwa “dia” adalah kucingnya. Model mengenali hubungan semacam itu dengan menetapkan tingkat kepentingan pada setiap kata. Ini membantunya memahami konteks dengan lebih baik. Mekanisme ini memungkinkan model untuk mempelajari ketergantungan kompleks dan makna semantik dalam sebuah teks.
Model yang telah dilatih sebelumnya mengintegrasikan pengetahuan internal. Kombinasi ini meningkatkan keberagaman data dan memungkinkan kualitas model yang tinggi meskipun kumpulan data lokal terbatas. Kinerja model AI dievaluasi menggunakan metrik tertentu: Weighted-F1 dan Perplexity mengukur kualitas tugas pemrosesan teks, sementara waktu respons dan tingkat kesalahan secara transparan mewakili kesesuaian praktis.
Adaptasi berkelanjutan terhadap kerangka regulasi yang dinamis dicapai melalui pembelajaran kendala , yang, misalnya, mengintegrasikan pedoman perlindungan data secara langsung ke dalam model AI menggunakan privasi diferensial . Seperangkat aturan yang dapat beradaptasi dan proses penyempurnaan spesifik domain memungkinkan kami untuk menanggapi peraturan baru secara fleksibel dan cepat.
Langkah pertama dalam proses pelatihan model bahasa adalah pra-pelatihan . Model diberikan sejumlah besar teks tidak terstruktur untuk mempelajari pola bahasa umum, struktur kalimat, dan arti kata. Selama proses ini, model mencoba memprediksi kata-kata berikutnya dalam sebuah kalimat tanpa berfokus pada tugas tertentu. Hal ini menciptakan semacam pemahaman universal tentang bahasa.
Penyetelan halus merupakan langkah kedua di mana model yang telah dilatih sebelumnya dikhususkan untuk tugas tertentu. Ia dilatih dengan kumpulan data yang lebih kecil dan lebih spesifik, misalnya untuk menjawab pertanyaan pelanggan, mengklasifikasikan teks, atau membuat ringkasan. Penyetelan halus memastikan bahwa model memberikan jawaban yang lebih tepat dan kontekstual untuk area aplikasi yang ditentukan.
Pelatihan LLM membutuhkan daya komputasi yang tinggi. Untuk membuat proses lebih efisien, berbagai metode pengoptimalan dapat digunakan. Hal ini memungkinkan Anda untuk menyimpan bobot model dan memuatnya nanti atau mengunduh parameter yang telah dilatih dan diterbitkan. LoRA (Low-Rank Adaptation) juga digunakan untuk fine-tuning dengan upaya komputasi yang lebih sedikit.
Siklus pembelajaran daring digunakan untuk pengembangan berkelanjutan dan adaptasi terhadap temuan dan persyaratan baru. Ini terus memantau kinerja model, menganalisis data baru dan umpan balik pengguna, dan secara otomatis menyesuaikan model jika perlu. Perlindungan dan efisiensi data dipastikan melalui teknik privasi diferensial dan penghapusan koneksi yang tidak diperlukan .
Skrip Python yang diprogram secara khusus dapat melatih model bahasa secara efisien. Ia juga dapat memuat beban eksternal dari model yang telah dilatih sebelumnya. Model ini dioptimalkan untuk tugas tertentu dengan menyesuaikannya dengan data tertentu. Setelah pelatihan selesai, skrip menyimpan bobot yang diperbarui sehingga tersedia untuk penggunaan di masa mendatang.
a0aa20559d62cebe2e1991af1d9d15e0
Model bahasa telah merevolusi banyak industri, dari layanan pelanggan hingga pembuatan konten. Melalui pelatihan awal dan penyempurnaan yang ditargetkan, model dapat diadaptasi untuk berbagai macam tugas. Mereka yang mengembangkan pemahaman lebih mendalam tentang proses ini dapat menciptakan solusi AI mereka sendiri yang disesuaikan dan secara aktif membentuk kemajuan teknologi.