Artikel - Model Bahasa Kecil: Solusi Efisien Menggantikan Model Besar yang Mahal dan Boros Energi

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.

Pertanyaan Terkait

Apa yang dimaksud dengan model bahasa kecil (SLM)?

Model bahasa kecil (SLM) adalah model yang menggunakan beberapa miliar parameter dan dirancang untuk tugas-tugas spesifik.

Mengapa model bahasa besar (LLM) mahal dalam pelatihan dan penggunaannya?

Model bahasa besar mahal karena memerlukan sumber daya komputasi yang besar dan biaya pelatihan yang tinggi.

Apa itu penyulingan pengetahuan dan bagaimana cara kerjanya?

Penyulingan pengetahuan adalah pendekatan di mana model besar mentransfer pengetahuan yang telah dipelajarinya ke model kecil untuk meningkatkan kualitas data pelatihan.

Sebutkan salah satu metode untuk membuat model kecil dari model besar!

Salah satu metode adalah pemangkasan, di mana bagian-bagian yang tidak perlu dari jaringan saraf dihapus untuk meningkatkan efisiensi.

Apa keuntungan menggunakan model kecil dibandingkan model besar?

Model kecil lebih efisien, dapat dijalankan di perangkat yang lebih kecil seperti laptop atau ponsel, dan memerlukan biaya pelatihan yang lebih rendah.