Courtesy of QuantaMagazine

Model AI Baru Bisa Berpikir Tanpa Bahasa, Lebih Cepat dan Akurat

Menjelajahi kemungkinan bahwa model bahasa besar (LLM) dapat melakukan penalaran dalam ruang laten matematika tanpa harus mengubah informasi menjadi kata-kata.

14 Apr 2025, 07.00 WIB

117 dibaca

Ikhtisar 15 Detik

Model bahasa dapat berfungsi lebih efisien dengan beralasan dalam ruang laten.
Pengembangan model baru seperti Coconut menunjukkan potensi untuk meningkatkan akurasi dan efisiensi.
Penelitian ini membuka jalan untuk pendekatan baru dalam pengembangan model bahasa yang lebih canggih.

San Diego, California, United States - Beberapa ahli saraf berpendapat bahwa banyak bentuk pemikiran manusia tidak memerlukan bahasa, dan hal ini juga berlaku untuk kecerdasan buatan. Model bahasa besar (LLM) biasanya bekerja dalam ruang matematika yang disebut ruang laten, tetapi sering kali harus mengubah informasi ini menjadi kata-kata, yang dapat menyebabkan kehilangan informasi.

Penelitian terbaru menunjukkan bahwa model bahasa besar dapat melakukan penalaran dalam ruang laten tanpa harus mengubah informasi menjadi kata-kata. Model Coconut, yang dikembangkan oleh Shibo Hao dan timnya, menghindari konversi ini dan terbukti lebih efisien dan lebih akurat dalam beberapa tes dibandingkan model GPT-2.

Tim lain yang dipimpin oleh Tom Goldstein mengembangkan model berulang yang dapat menyesuaikan jumlah lapisan yang digunakan berdasarkan kompleksitas tugas. Meskipun penalaran dalam ruang laten memiliki potensi besar, masih diperlukan lebih banyak penelitian untuk mengadopsi teknik ini secara luas.

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

Analisis Kami: Pendekatan reasoning di ruang laten membuka cara baru dan segar dalam pengembangan LLM yang bisa membawa terobosan di bidang AI, terutama dalam efisiensi dan kemampuan abstraksi. Namun, tantangan besar masih ada terkait interpretabilitas dan kecocokan dengan cara manusia memahami pengetahuan, yang harus menjadi fokus riset selanjutnya.

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

Analisis Ahli:

Luke Zettlemoyer: Reasoning di ruang laten bisa mengubah cara berpikir LLM secara fundamental, tetapi juga bisa menyebabkan model menghasilkan pola pikir yang susah dipahami manusia, sehingga berisiko kurang berguna.

Tom Goldstein: Desain recurrent block membebaskan LLM dari batasan lapisan tetap, memungkinkan mesin menyesuaikan perhitungan sesuai kompleksitas masalah yang dihadapi.

Mike Knoop: Ada potensi besar dalam melakukan reasoning murni di ruang laten karena bisa mempercepat proses sekaligus menjaga ketidakpastian dalam pola pemikiran model.

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

What's Next: Ke depan, model AI yang melakukan reasoning langsung dalam ruang laten akan berkembang dan mungkin berubah menjadi standar baru, meskipun perlu waktu lama dan penelitian lebih mendalam sebelum teknologi ini diadopsi secara luas oleh industri teknologi besar.

Referensi:
[1] https://www.quantamagazine.org/to-make-language-models-work-better-researchers-sidestep-language-20250414/

Pertanyaan Terkait

Apa yang dimaksud dengan ruang laten dalam konteks model bahasa besar?

Ruang laten adalah ruang matematis di mana model bahasa besar melakukan pemrosesan informasi, jauh dari kata-kata dan bahasa.

Siapa yang mengembangkan model Coconut dan apa tujuannya?

Model Coconut dikembangkan oleh Shibo Hao dan timnya dengan tujuan untuk meningkatkan efisiensi pemrosesan informasi dalam model bahasa.

Bagaimana model baru yang dikembangkan oleh Tom Goldstein berbeda dari model tradisional?

Model yang dikembangkan oleh Tom Goldstein memungkinkan penggunaan lapisan yang sama berulang kali, sehingga meningkatkan kemampuan pemrosesan tanpa batasan jumlah lapisan.

Apa keuntungan dari beralasan dalam ruang laten dibandingkan dengan menggunakan bahasa?

Beralasan dalam ruang laten memungkinkan model untuk mempertahankan ketidakpastian dalam pemikiran dan menghasilkan jawaban yang lebih percaya diri.

Mengapa penelitian ini penting untuk pengembangan model bahasa di masa depan?

Penelitian ini penting karena dapat mengubah cara model bahasa berfungsi dan meningkatkan kemampuan mereka dalam memahami dan memproses informasi.