LLM, GPT, RAG…Apa arti akronim AI? | AI dalam bisnis #91

Apa yang dibicarakan oleh spesialis kecerdasan buatan? Menguraikan akronim AI

Spesialis AI sering menggunakan akronim untuk menggambarkan teknologi dan proses yang kompleks. Penting untuk memahami apa yang ada di balik istilah-istilah ini agar dapat secara sadar memanfaatkan peluang yang ditawarkan oleh AI. Misalnya, ketika Anda mendengar “RAG” atau “XAI,” Anda mungkin tidak yakin apa artinya. RAG, Retrieval-Augmented Generation, adalah teknologi yang memperkaya generasi bahasa dengan pengambilan informasi, sementara XAI, Explainable AI, berfokus pada transparansi dan pemahaman keputusan yang dibuat oleh sistem AI. Kita tidak perlu menjelaskan apa itu AI hari ini, tetapi akronim seperti ini memerlukan penjelasan. Jadi, mari kita mulai dengan salah satu akronim yang paling umum – nama umum dari teknologi di balik ChatGPT.

LLM (Large Language Model)

LLM, atau Large Language Model, adalah dasar untuk sistem seperti chatbot, yang dapat menghasilkan teks, kode, atau menerjemahkan bahasa. Ini adalah kecerdasan buatan yang dilatih untuk memperkirakan kemungkinan urutan kata, menggunakan jaringan saraf dengan lebih dari 175 miliar parameter.

Pelatihan LLM melibatkan menunjukkan contoh dan menyesuaikan bobot untuk mengurangi kesalahan. Dalam LLM, setiap teks direpresentasikan oleh vektor dengan banyak angka, yang menentukan posisinya dan hubungan dalam ruang “bahasa” model. Melanjutkan teks berarti mengikuti jalur di ruang ini.

Bayangkan mereka sebagai “pembaca super” dengan pengetahuan luas dan kemampuan untuk memproses informasi dan merespons dengan cara yang mirip dengan manusia. Contoh populer dari LLM termasuk:

• Gemini Pro (Google),
• GPT-4 (OpenAI), dan
• Llama 2 (Meta).

Dalam bisnis, LLM dapat memperlancar komunikasi dan aliran informasi di dalam perusahaan, misalnya, dengan secara otomatis menghasilkan laporan, menerjemahkan dokumen, dan menjawab pertanyaan karyawan. Menggunakan LLM melalui obrolan, perangkat lunak khusus, atau API juga dapat mendukung penciptaan model dan strategi bisnis baru dengan menganalisis sejumlah besar data dan mengidentifikasi tren yang sebelumnya tidak terlihat.

RAG (Retrieval-Augmented Generation)

Retrieval-Augmented Generation (RAG) adalah teknik yang menggabungkan pengambilan informasi semantik dengan generasi teks. Ini memungkinkan model untuk menemukan dokumen relevan, seperti yang berasal dari Wikipedia, memberikan konteks yang membantu generator teks menghasilkan hasil yang lebih akurat, kaya, dan kurang rentan terhadap kesalahan. RAG dapat disesuaikan, dan pengetahuan internalnya dapat dimodifikasi secara efektif tanpa perlu melatih ulang seluruh model, yang mahal dan memakan waktu. Ini sangat berguna dalam situasi di mana fakta dapat berkembang seiring waktu, menghilangkan kebutuhan untuk melatih ulang untuk mengakses informasi terbaru.

Sumber: DALL·E 3, prompt: Marta M. Kania (https://www.linkedin.com/in/martamatyldakania/)

GPT (Generative Pre-trained Transformer)

Kita semua tahu akronim GPT karena itu menjadi bagian dari nama chatbot AI yang paling populer. Tapi apa sebenarnya artinya? Generative Pre-trained Transformer, GPT, adalah model AI yang menghasilkan teks yang menyerupai teks yang dibuat manusia dengan memprediksi kata berikutnya dalam urutan. Dalam proses pembelajaran, ia memperoleh pengetahuan dari miliaran halaman teks yang ditulis oleh manusia untuk kemudian menentukan probabilitas kata berikutnya.

Model GPT didasarkan pada arsitektur jaringan saraf yang disebut transformer, yang dapat menghasilkan teks dan menjawab pertanyaan dengan cara percakapan. Mereka digunakan untuk berbagai tugas, termasuk:

• menerjemahkan bahasa,
• merangkum dokumen,
• menghasilkan konten,
• menulis kode, dan banyak tugas lainnya.

Model GPT dapat digunakan tanpa pelatihan lebih lanjut dalam teknik yang disebut Zero-shot learning, atau disesuaikan untuk tugas tertentu melalui pembelajaran dari beberapa contoh (Few-shot learning).

NLP (Natural Language Processing)

NLP, atau Natural Language Processing, adalah bidang yang berurusan dengan teknik dan teknologi yang memungkinkan mesin untuk memahami dan memproses bahasa manusia.

Ini membentuk dasar untuk LLM, RAG, dan GPT yang disebutkan, memungkinkan mereka untuk memahami kata-kata, kalimat, dan maknanya. Dengan demikian, NLP dapat mengubah data teks menjadi wawasan bisnis yang berguna. Aplikasi NLP memiliki penggunaan yang luas, melampaui asisten AI dan chatbot, untuk tugas-tugas seperti:

• analisis sentimen – memungkinkan untuk menentukan emosi apa yang ada dalam teks, misalnya, apakah opini yang diungkapkan di media sosial positif, negatif, atau netral,
• merangkum dokumen – secara otomatis membuat ringkasan dari teks panjang, yang menghemat waktu pengguna,
• terjemahan mesin – memungkinkan terjemahan teks yang cepat dan efisien antara berbagai bahasa. Misalnya, model SeamlessM4T dari Meta mampu menerjemahkan teks dan ucapan antara 100 bahasa.

ML (Machine Learning)

ML, atau Machine Learning, adalah cabang dasar dari AI. Ini adalah bidang yang mencakup pelatihan komputer untuk belajar dari data tanpa memprogramnya secara langsung. AI menggunakan data dan algoritma untuk meniru cara manusia belajar, mendapatkan pengalaman seiring waktu.

Istilah “machine learning” diciptakan oleh Arthur Samuel pada tahun 1959, dalam konteks penelitiannya tentang bermain dam. Kemajuan teknologi telah memungkinkan penciptaan produk inovatif berdasarkan ML, seperti sistem rekomendasi dan kendaraan otonom.

Pembelajaran mesin adalah komponen kunci dari Data Science, menggunakan metode statistik untuk meramalkan dan membuat keputusan di banyak bisnis. Permintaan untuk Data Scientist semakin meningkat seiring dengan ekspansi big data. Ini terutama berlaku untuk para ahli yang mampu mengidentifikasi pertanyaan bisnis yang signifikan dan menganalisis data. Algoritma ML dibuat menggunakan kerangka pemrograman seperti TensorFlow dan PyTorch.

Sumber: DALL·E 3, prompt: Marta M. Kania (https://www.linkedin.com/in/martamatyldakania/)

Robotic Process Automation (RPA)

RPA, atau Robotic Process Automation, adalah teknologi otomatisasi di mana komputer meniru tindakan manusia yang dilakukan dalam program dan aplikasi tertentu. RPA adalah aplikasi praktis dari AI yang berdampak langsung pada efisiensi operasional. Ini mengotomatiskan tugas rutin, seperti entri data atau layanan pelanggan, memungkinkan perusahaan untuk fokus pada aktivitas yang lebih strategis.

Deep Learning (DL)

Deep Learning (DL) adalah cabang lanjutan dari ML yang didasarkan pada jaringan saraf yang terinspirasi oleh struktur otak manusia. Jaringan ini belajar dari sejumlah besar data untuk mengenali pola dan hubungan, dan kemudian menggunakan pengetahuan ini untuk membuat prediksi dan keputusan. DL memungkinkan pelaksanaan tugas-tugas yang paling kompleks, seperti pengenalan gambar, identifikasi objek, dan klasifikasi dalam foto dan video.

Akibatnya, DL sangat penting untuk pengembangan teknologi seperti:

• meramalkan dan mengoptimalkan konsumsi energi,
• mengendalikan kendaraan otonom,
• mencegah penipuan keuangan dengan mendeteksi anomali dalam transaksi, atau
• memperpersonalisasi penawaran dan konten sesuai dengan preferensi pengguna individu.

Reinforcement Learning (RL)

Reinforcement Learning (RL) adalah jenis pembelajaran mesin (ML) di mana model AI belajar “sendiri” melalui percobaan dan kesalahan, alih-alih dilatih dari data yang disiapkan. Dengan kata lain, AI beradaptasi melalui interaksi dengan lingkungan, menerima penghargaan untuk tindakan yang diinginkan dan penalti untuk tindakan yang tidak efektif.

Reinforcement Learning berguna dalam tugas di mana kita tahu persis hasil apa yang ingin kita capai, tetapi jalur optimal untuk mencapainya tidak diketahui atau terlalu sulit untuk diprogram. Misalnya, melatih robot untuk bernavigasi di lingkungan yang kompleks.

Generative Adversarial Networks (GANs)

Generative Adversarial Networks (GANs) adalah sistem yang terdiri dari dua jaringan saraf yang bersaing:

• Generator, yang menciptakan data baru, seperti gambar atau teks,
• Discriminator, yang mencoba membedakan data nyata dari data yang dihasilkan.

Persaingan ini memotivasi kedua jaringan untuk meningkatkan diri, menghasilkan hasil yang semakin realistis dan kreatif.

Explainable AI (XAI)

Explainable AI (XAI) adalah akronim yang agak kurang dikenal tetapi sangat penting di bidang kecerdasan buatan. Ini adalah pendekatan terhadap AI yang berfokus pada memberikan penjelasan yang jelas dan dapat dipahami untuk tindakan atau keputusan yang dibuat oleh sistem AI. XAI sangat penting untuk pengembangan AI yang bertanggung jawab: transparansi, kepatuhan terhadap regulasi hukum, keamanan, dan mendukung inovasi.

Akronim AI. Ringkasan

Akronim AI seperti LLM, RAG, GPT, dan XAI mewakili teknologi canggih yang mengubah cara bisnis beroperasi. Dari otomatisasi proses hingga pemahaman yang lebih baik tentang kebutuhan pelanggan – AI membuka kemungkinan baru. Familiaritas dengan istilah-istilah ini adalah kunci untuk menavigasi bidang kecerdasan buatan dan memanfaatkan potensinya dalam bisnis Anda. Pengetahuan tentang teknologi ini memungkinkan tidak hanya optimasi proses yang ada tetapi juga eksplorasi area baru untuk inovasi dan pertumbuhan.

Jika Anda menyukai konten kami, bergabunglah dengan komunitas sibuk kami di Facebook, Twitter, LinkedIn, Instagram, YouTube, Pinterest, TikTok.