Model Bahasa Besar baru-baru ini menjadi terkenal secara besar-besaran setelah kasus penggunaan mereka yang sangat kompeten, ChatGPT, menjadi sukses dalam semalam. Melihat kesuksesan ChatGPT dan ChatBot lainnya, banyak orang dan organisasi tertarik untuk mengeksplorasi teknologi yang mendukung perangkat lunak semacam itu.
Model Bahasa Besar adalah tulang punggung di balik perangkat lunak ini yang memungkinkan kerja berbagai aplikasi Pemrosesan Bahasa Alami seperti terjemahan mesin, pengenalan suara, penjawab pertanyaan, dan peringkasan teks. Mari kita pelajari lebih lanjut tentang LLM dan bagaimana Anda dapat mengoptimalkannya untuk hasil terbaik.
Apa itu Model Bahasa Besar atau ChatGPT?
Model Bahasa Besar adalah model pembelajaran mesin yang memanfaatkan jaringan syaraf tiruan dan silo data besar untuk menjalankan aplikasi NLP. Setelah melatih data dalam jumlah besar, LLM memperoleh kemampuan untuk menangkap berbagai kompleksitas bahasa alami, yang selanjutnya digunakan untuk:
- Pembuatan teks baru
- Ringkasan artikel dan kutipan
- Ekstraksi data
- Menulis ulang atau parafrase teks
- Klasifikasi data
Beberapa contoh LLM yang populer adalah BERT, Chat GPT-3, dan XLNet. Model ini dilatih pada ratusan juta teks dan dapat memberikan solusi yang bermanfaat untuk semua jenis kueri pengguna yang berbeda.
Kasus Penggunaan Populer Model Bahasa Besar
Berikut adalah beberapa kasus penggunaan LLM teratas dan paling umum:
Generasi Teks
Model Bahasa Besar memanfaatkan kecerdasan buatan dan pengetahuan linguistik komputasional untuk secara otomatis menghasilkan teks bahasa alami dan melengkapi berbagai persyaratan komunikatif pengguna seperti menulis artikel, lagu, atau bahkan mengobrol dengan pengguna.
Mesin penerjemah
LLM juga dapat digunakan untuk menerjemahkan teks antara dua bahasa. Model tersebut memanfaatkan algoritme pembelajaran mendalam, seperti jaringan saraf berulang, untuk mempelajari struktur bahasa dari bahasa sumber dan bahasa target. Oleh karena itu, mereka digunakan untuk menerjemahkan teks sumber ke dalam bahasa sasaran.
Konten Penciptaan
LLM sekarang memungkinkan mesin untuk membuat konten yang koheren dan logis yang dapat digunakan untuk menghasilkan posting blog, artikel, dan bentuk konten lainnya. Model menggunakan pengetahuan pembelajaran mendalam mereka yang luas untuk memahami dan menyusun konten dalam format yang unik dan dapat dibaca oleh pengguna.
Analisis Sentimen
Ini adalah kasus penggunaan Model Bahasa Besar yang menarik di mana model dilatih untuk mengidentifikasi dan mengklasifikasikan keadaan dan sentimen emosional dalam teks berlabel. Perangkat lunak ini dapat mendeteksi emosi seperti kepositifan, kenegatifan, netralitas, dan sentimen kompleks lainnya yang dapat membantu mendapatkan wawasan tentang opini dan ulasan pelanggan tentang berbagai produk dan layanan.
Pemahaman, Peringkasan, & Klasifikasi Teks
LLM menyediakan kerangka kerja praktis untuk perangkat lunak AI untuk memahami teks dan konteksnya. Dengan melatih model untuk memahami dan menganalisis tumpukan data yang besar, LLM memungkinkan model AI untuk memahami, meringkas, dan bahkan mengklasifikasikan teks dalam berbagai bentuk dan pola.
Menjawab pertanyaan
Model Bahasa Besar memungkinkan sistem QA untuk secara akurat mendeteksi dan merespons kueri bahasa alami pengguna. Salah satu aplikasi paling populer dari kasus penggunaan ini adalah ChatGPT dan BERT, yang menganalisis konteks kueri dan menelusuri kumpulan teks yang besar untuk menemukan jawaban yang relevan atas kueri pengguna.
[ Baca juga: Masa Depan Pemrosesan Bahasa: Model & Contoh Bahasa Besar ]
3 Kondisi Penting untuk Membuat LLM Berhasil
Tiga kondisi berikut harus dipenuhi secara akurat untuk meningkatkan efisiensi dan membuat Model Bahasa Besar Anda berhasil:
Kehadiran Sejumlah Besar Data untuk Pelatihan Model
LLM membutuhkan data dalam jumlah besar untuk melatih model yang memberikan hasil yang efisien dan optimal. Ada metode khusus, seperti pembelajaran transfer dan pra-pelatihan yang diawasi sendiri, yang dimanfaatkan oleh LLM untuk meningkatkan kinerja dan akurasinya.
Membangun Lapisan Neuron untuk Memfasilitasi Pola Kompleks ke Model
Model Bahasa Besar harus terdiri dari berbagai lapisan neuron yang dilatih khusus untuk memahami pola rumit dalam data. Neuron di lapisan yang lebih dalam dapat memahami pola kompleks dengan lebih baik daripada lapisan yang lebih dangkal. Model dapat mempelajari hubungan antara kata, topik yang muncul bersama, dan hubungan antara bagian-bagian pembicaraan.
Optimalisasi LLM untuk Tugas Khusus Pengguna
LLM dapat disesuaikan untuk tugas tertentu dengan mengubah jumlah lapisan, neuron, dan fungsi aktivasi. Misalnya, model yang memprediksi kata berikut dalam kalimat biasanya menggunakan lebih sedikit lapisan dan neuron daripada model yang dirancang untuk menghasilkan kalimat baru dari awal.
Contoh Populer Model Bahasa Besar
Berikut adalah beberapa contoh LLM terkemuka yang digunakan secara luas di vertikal industri yang berbeda:
Sumber Gambar: Menuju Ilmu data
Kesimpulan
LLM melihat potensi untuk merevolusi NLP dengan memberikan kemampuan dan solusi pemahaman bahasa yang kuat dan akurat yang memberikan pengalaman pengguna yang mulus. Namun, untuk membuat LLM lebih efisien, developer harus memanfaatkan data ucapan berkualitas tinggi untuk menghasilkan hasil yang lebih akurat dan menghasilkan model AI yang sangat efektif.
Shaip adalah salah satu solusi teknologi AI terkemuka yang menawarkan berbagai data ucapan dalam lebih dari 50 bahasa dan berbagai format. Pelajari lebih lanjut tentang LLM dan ikuti panduan tentang proyek Anda dari Pakar Shaip hari ini.
