Courtesy of QuantaMagazine
Mengapa Peneliti Peduli dengan Model Bahasa Kecil?
10 Mar 2025, 07.00 WIB
113 dibaca
Share
Ikhtisar 15 Detik
- Model bahasa kecil dapat melakukan tugas spesifik dengan efisien dan hemat sumber daya.
- Proses distilasi pengetahuan memungkinkan model besar untuk mentransfer pengetahuan ke model kecil.
- Pemangkasan dapat meningkatkan efisiensi model bahasa dengan menghilangkan parameter yang tidak perlu.
Model bahasa besar (LLM) seperti yang dibuat oleh OpenAI dan Google sangat kuat karena memiliki ratusan miliar "parameter" yang membantu mereka mengenali pola dalam data. Namun, melatih model sebesar itu membutuhkan banyak sumber daya komputer dan energi, sehingga beberapa peneliti mulai mengembangkan model bahasa kecil (SLM) yang hanya menggunakan beberapa miliar parameter. Meskipun tidak sekuat LLM, SLM dapat melakukan tugas tertentu dengan baik, seperti menjawab pertanyaan atau merangkum percakapan, dan dapat dijalankan di perangkat seperti laptop atau ponsel.
Untuk membuat SLM lebih efektif, peneliti menggunakan teknik seperti "penyulingan pengetahuan," di mana model besar membantu melatih model kecil dengan memberikan data berkualitas tinggi. Selain itu, mereka juga menggunakan metode "pemangkasan" untuk menghapus bagian-bagian yang tidak perlu dari model besar. Model kecil ini lebih mudah untuk diteliti dan lebih murah untuk dilatih, sehingga bisa menjadi pilihan yang baik untuk banyak pengguna yang tidak memerlukan model besar.
Pertanyaan Terkait
Q
Apa yang dimaksud dengan model bahasa besar (LLM)?A
Model bahasa besar (LLM) adalah model yang memiliki ratusan miliar parameter dan digunakan untuk mengidentifikasi pola dalam data.Q
Mengapa model bahasa kecil (SLM) menjadi populer?A
Model bahasa kecil (SLM) menjadi populer karena mereka lebih efisien dalam hal komputasi dan dapat digunakan untuk tugas-tugas spesifik.Q
Apa itu distilasi pengetahuan dalam konteks model bahasa?A
Distilasi pengetahuan adalah proses di mana model besar mengajarkan model kecil menggunakan data berkualitas tinggi.Q
Siapa Yann LeCun dan apa kontribusinya terhadap model bahasa?A
Yann LeCun adalah ilmuwan komputer yang mengembangkan metode pemangkasan untuk meningkatkan efisiensi model bahasa.Q
Apa keuntungan dari menggunakan model bahasa kecil dibandingkan model besar?A
Keuntungan dari menggunakan model bahasa kecil adalah mereka lebih hemat biaya, waktu, dan sumber daya komputasi.Artikel Serupa
Teknologi
3 bulan lalu
95 dibaca
Apa saja alat AI terbaik untuk penelitian? Panduan Nature.
Sains
4 bulan lalu
71 dibaca
Perangkat Lunak Chatbot Mulai Menghadapi Batasan Fundamental
Teknologi
4 bulan lalu
76 dibaca
DeepSeek Berarti Akhir dari Big Data, Bukan Akhir dari Nvidia
Teknologi
4 bulan lalu
79 dibaca
Hugging Face mengklaim bahwa model AI baru mereka adalah yang terkecil di jenisnya.
Teknologi
4 bulan lalu
233 dibaca
Model AI murah dan terbuka dari China, DeepSeek, menggembirakan para ilmuwan.
Teknologi
5 bulan lalu
385 dibaca