Courtesy of QuantaMagazine

Mengungkap Misteri Bagaimana Model Bahasa Besar AI Sebenarnya Bekerja

Menjelaskan tantangan dan kemajuan dalam memahami cara kerja model bahasa besar dalam kecerdasan buatan.

30 Apr 2025, 07.00 WIB

81 dibaca

Ikhtisar 15 Detik

Penelitian tentang model bahasa masih menghadapi tantangan besar dalam hal pemahaman dan interpretabilitas.
Meskipun ada kemajuan dalam memahami cara kerja model bahasa, banyak aspek yang masih tidak dapat diprediksi.
Pendekatan mekanistik dalam interpretabilitas memberikan wawasan baru tentang bagaimana model bahasa menyimpan dan memproses informasi.

Harvard University, Massachusetts, United States - Para peneliti kecerdasan buatan sering kali merasa seperti tukang kebun saat membangun model bahasa besar, karena mereka tidak sepenuhnya memahami cara kerja model tersebut. Mereka mengamati respons model terhadap berbagai prompt atau mencoba memahami model dengan membuka dan memeriksa bagian dalamnya. Model bahasa besar dibangun di sekitar jaringan saraf tiruan yang memiliki miliaran atau bahkan triliunan parameter.

Proses pelatihan model bahasa besar mirip dengan menonton tanaman tomat tumbuh, di mana peneliti memulai dengan nilai parameter acak dan memberikan model banyak data untuk memprediksi kata berikutnya. Peneliti dapat mengukur respons model terhadap prompt tertentu dengan merekam output atau aktivasi dari setiap komponen internalnya. Mengedit parameter dan aktivasi memungkinkan peneliti untuk mengubah respons model dan menyalin serta menempelkan keadaan mental.

Peneliti telah mengidentifikasi prosedur yang digunakan model bahasa besar untuk melakukan tugas-tugas tertentu, tetapi kadang-kadang model mengikuti prosedur yang berbeda untuk variasi tugas yang sama. Fenomena 'perbaikan diri yang muncul' juga telah diamati, di mana menonaktifkan bagian dari model menyebabkan komponen lain mengubah perilakunya. Meskipun tantangan ini, para peneliti tetap optimis tentang kemajuan di bidang ini.

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

Analisis Kami: Memahami model bahasa besar saat ini ibarat mengupas lapisan misterius yang sangat kompleks dan tidak linier, sehingga penelitian interpretabilitas AI harus ditekuni lebih intensif. Tanpa pemahaman yang lebih baik, pengembangan AI berisiko menciptakan sistem yang sulit untuk diaudit dan dikendalikan, yang berpotensi menimbulkan masalah etis dan teknis.

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

Analisis Ahli:

Martin Wattenberg: Kemajuan interpretabilitas sudah cukup signifikan dibandingkan lima tahun lalu, dan ini menjadi jalan yang menjanjikan untuk masa depan AI.

Asma Ghandeharioun: Banyak asumsi intuitif tentang cara kerja model bahasa ternyata salah ketika diuji langsung, menunjukkan kompleksitas tinggi yang harus dipahami oleh peneliti.

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

What's Next: Kemajuan teknik interpretabilitas akan memungkinkan peneliti untuk lebih memahami dan mengendalikan model bahasa besar, yang dapat membuka jalan menuju AI yang lebih transparan dan bisa diandalkan di masa depan.

Referensi:
[1] https://www.quantamagazine.org/why-language-models-are-so-hard-to-understand-20250430/

Pertanyaan Terkait

Apa yang dimaksud dengan model bahasa besar?

Model bahasa besar adalah sistem AI yang dilatih untuk memprediksi kata berikutnya dalam teks berdasarkan data yang diberikan.

Siapa Martin Wattenberg dan apa kontribusinya?

Martin Wattenberg adalah peneliti model bahasa di Universitas Harvard yang menjelaskan tantangan dalam memahami cara kerja model bahasa.

Apa tantangan utama dalam memahami model bahasa?

Tantangan utama dalam memahami model bahasa adalah bahwa meskipun kita dapat melihat parameter dan aktivasi, kita tidak dapat memprediksi respons model dengan akurat.

Bagaimana cara kerja model bahasa dalam memprediksi kata?

Model bahasa bekerja dengan memproses string angka yang mewakili kata dan menggunakan parameter untuk menentukan respons yang tepat.

Apa yang dimaksud dengan interpretabilitas dalam konteks AI?

Interpretabilitas dalam konteks AI merujuk pada upaya untuk memahami dan menjelaskan bagaimana model AI membuat keputusan dan menghasilkan output.