Courtesy of Wired
Model Bahasa Kecil: Solusi Efisien dan Hemat Energi untuk Kecerdasan Buatan
Menjelaskan keunggulan dan keterbatasan model bahasa besar dan kecil serta bagaimana model kecil dapat menjadi solusi efisien untuk tugas-tugas spesifik.
13 Apr 2025, 13.00 WIB
151 dibaca
Share
Ikhtisar 15 Detik
- Model bahasa kecil dapat menjalankan tugas spesifik dengan efisien meskipun memiliki lebih sedikit parameter.
- Penyulingan pengetahuan dan pemangkasan adalah teknik penting untuk membuat model kecil yang efektif.
- Model kecil menawarkan kesempatan bagi peneliti untuk bereksperimen dengan risiko yang lebih rendah dan biaya yang lebih sedikit.
Global - Model bahasa besar saat ini menggunakan ratusan miliar parameter yang membuatnya sangat mahir dalam memahami pola dan menghasilkan jawaban yang akurat. Namun, pelatihan mereka membutuhkan biaya sangat tinggi dan konsumsi energi yang besar sehingga tidak selalu efisien untuk semua kebutuhan.
Sebagai respons, beberapa perusahaan seperti IBM, Google, dan OpenAI mengembangkan model bahasa kecil dengan parameter jauh lebih sedikit, yaitu di bawah 10 miliar. Model kecil ini lebih hemat energi dan dapat berjalan dalam perangkat seperti laptop atau ponsel.
Model kecil bisa sangat efektif untuk tugas khusus seperti chatbot kesehatan atau ringkasan percakapan. Mereka dilatih dengan metode bernama knowledge distillation, di mana model besar yang sudah terlatih menghasilkan data berkualitas tinggi untuk melatih model kecil.
Selain itu, teknik pruning yang memotong bagian-bagian yang tidak penting dari model besar juga membantu membuat model kecil yang efisien. Metode ini terinspirasi oleh bagaimana otak manusia menghilangkan koneksi sinaps yang tidak diperlukan untuk meningkatkan efisiensi.
Kelebihan model kecil juga terletak pada biaya pelatihan yang lebih rendah dan lebih mudah diuji untuk riset pengembangan. Meskipun model besar masih diperlukan untuk aplikasi umum dan kompleks, model kecil memberikan alternatif yang lebih praktis dan ramah lingkungan bagi banyak pengguna.
--------------------
Analisis Kami: Perkembangan model bahasa kecil menunjukkan kemajuan penting dalam AI yang lebih ramah lingkungan dan terjangkau tanpa mengorbankan performa untuk tugas tertentu. Pendekatan ini juga membuka peluang besar bagi penelitian dan aplikasi AI di berbagai skala, dari perangkat pribadi hingga layanan khusus industri.
--------------------
Analisis Ahli:
Zico Kolter: Model bahasa kecil dapat mencapai performa tinggi dengan menggunakan data berkualitas dan ukuran parameter yang lebih rendah, membuatnya efisien untuk tugas khusus.
Yann LeCun: Pruning neural network dapat menghilangkan hingga 90% parameter tanpa kehilangan efisiensi, menginspirasi model kecil yang terfokus.
Leshem Choshen: Model kecil memberikan ruang eksperimen dengan risiko dan biaya yang lebih rendah, sangat berguna untuk riset dan pengembangan AI.
--------------------
What's Next: Di masa depan, penggunaan model bahasa kecil akan semakin berkembang terutama untuk aplikasi khusus dan perangkat dengan sumber daya terbatas, sementara model besar tetap digunakan untuk tugas kompleks yang memerlukan daya komputasi tinggi.
Referensi:
[1] https://wired.com/story/why-researchers-are-turning-to-small-language-models/
[1] https://wired.com/story/why-researchers-are-turning-to-small-language-models/
Pertanyaan Terkait
Q
Apa yang dimaksud dengan model bahasa kecil (SLM)?A
Model bahasa kecil (SLM) adalah model yang menggunakan beberapa miliar parameter dan dirancang untuk tugas-tugas spesifik.Q
Mengapa model bahasa besar (LLM) mahal dalam pelatihan dan penggunaannya?A
Model bahasa besar mahal karena memerlukan sumber daya komputasi yang besar dan biaya pelatihan yang tinggi.Q
Apa itu penyulingan pengetahuan dan bagaimana cara kerjanya?A
Penyulingan pengetahuan adalah pendekatan di mana model besar mentransfer pengetahuan yang telah dipelajarinya ke model kecil untuk meningkatkan kualitas data pelatihan.Q
Sebutkan salah satu metode untuk membuat model kecil dari model besar!A
Salah satu metode adalah pemangkasan, di mana bagian-bagian yang tidak perlu dari jaringan saraf dihapus untuk meningkatkan efisiensi.Q
Apa keuntungan menggunakan model kecil dibandingkan model besar?A
Model kecil lebih efisien, dapat dijalankan di perangkat yang lebih kecil seperti laptop atau ponsel, dan memerlukan biaya pelatihan yang lebih rendah.