Courtesy of Forbes

Cara Baru Mengajarkan AI Kecil dari AI Besar Agar Semakin Pintar

27 Jan 2025, 08.21 WIB

280 dibaca

Dalam artikel ini, penulis membahas tentang penggunaan model AI besar (Large Language Models atau LLMs) untuk meningkatkan kemampuan model AI kecil (Small Language Models atau SLMs). LLMs memiliki banyak pengetahuan karena mereka dilatih dengan data yang sangat besar, tetapi mereka juga memerlukan banyak ruang penyimpanan dan daya komputasi. Di sisi lain, SLMs lebih kecil dan dapat dijalankan di perangkat seperti smartphone tanpa memerlukan koneksi internet, tetapi pengetahuan mereka lebih terbatas. Untuk mengatasi masalah ini, penulis menjelaskan proses yang disebut "knowledge distillation," di mana pengetahuan dari LLM dapat ditransfer ke SLM melalui percakapan antara kedua model AI tersebut.

Proses ini memungkinkan SLM untuk belajar dari LLM dengan cara yang lebih interaktif, mirip dengan bagaimana seorang guru mengajarkan muridnya. Meskipun ada tantangan dalam memastikan bahwa informasi yang diajarkan dan dipahami dengan benar, pendekatan ini menawarkan cara yang efisien untuk meningkatkan kemampuan SLM. Penulis juga mencatat bahwa di masa depan, dengan semakin banyaknya model AI, akan ada lebih banyak kesempatan untuk berbagi pengetahuan antar model, yang dapat menimbulkan pertanyaan etika dan hukum.

--------------------

Analisis Kami: Knowledge distillation dengan metode berbasis percakapan adalah inovasi yang sangat penting untuk menjembatani kemampuan AI besar dan kecil tanpa mengorbankan efisiensi penggunaan. Namun, tantangan dalam pengendalian kualitas pengetahuan yang didistilasi harus jadi perhatian utama agar tidak terjadi distorsi informasi yang dapat merugikan pengguna akhir.

--------------------

Analisis Ahli:

Xiaohan Xu: Knowledge distillation membuka jalan bagi adaptasi AI yang lebih fleksibel dan hemat sumber daya, tetapi harus disertai mekanisme kontrol kualitas yang ketat.

Dacheng Tao: Proses transfer pengetahuan tidak hanya teknis tetapi juga membawa implikasi etika signifikan yang perlu dieksplorasi lebih lanjut dalam komunitas riset AI global.

--------------------

What's Next: Di masa depan, teknik knowledge distillation akan semakin berkembang, memungkinkan pertukaran pengetahuan yang lebih luas antar AI berukuran berbeda dan menjadi kunci dalam pengembangan AI yang lebih efisien, meski menimbulkan tantangan etika dan hukum baru terkait kepemilikan data dan model.

Referensi:
[1] https://www.forbes.com/sites/lanceeliot/2025/01/27/heres-how-big-llms-teach-smaller-ai-models-via-leveraging-knowledge-distillation/

Pertanyaan Terkait

Apa yang dimaksud dengan model bahasa besar (LLM)?

Model bahasa besar (LLM) adalah model AI yang dilatih dengan jumlah data yang sangat besar untuk memahami dan menghasilkan teks dengan kompleksitas tinggi.

Bagaimana cara kerja distilasi pengetahuan antara LLM dan SLM?

Distilasi pengetahuan antara LLM dan SLM dilakukan dengan cara menghubungkan kedua model dan memungkinkan mereka berkomunikasi untuk mentransfer informasi.

Apa keuntungan menggunakan model bahasa kecil (SLM)?

Keuntungan menggunakan model bahasa kecil (SLM) termasuk kemampuan untuk dijalankan secara lokal tanpa koneksi internet dan biaya pemrosesan yang lebih rendah.

Mengapa LLM memerlukan banyak ruang memori digital?

LLM memerlukan banyak ruang memori digital karena mereka menyimpan sejumlah besar data dan informasi yang diperlukan untuk pemrosesan dan analisis.

Apa tantangan yang dihadapi dalam proses transfer data antara model AI?

Tantangan dalam proses transfer data antara model AI termasuk perbedaan struktur internal antara LLM dan SLM serta kemungkinan kesalahan dalam komunikasi.