Courtesy of Forbes

Mengapa Model Bahasa Kecil Lebih Efisien untuk Solusi AI Bisnis Spesifik

Artikel ini bertujuan menjelaskan pentingnya menggunakan model bahasa kecil (SLM) sebagai solusi praktis dan hemat biaya dalam menghadapi keterbatasan LLM untuk tugas spesifik, sehingga pembaca dapat memahami strategi AI yang lebih realistis dan efektif bagi bisnis mereka.

03 Des 2025, 20.00 WIB

266 dibaca

Ikhtisar 15 Detik

Model bahasa kecil dapat menjadi solusi efektif untuk masalah spesifik dalam bisnis.
Pemahaman yang jelas tentang masalah yang ingin diselesaikan sangat penting sebelum menerapkan teknologi AI.
Kombinasi antara model bahasa kecil dan besar dapat memberikan pendekatan yang lebih fleksibel dan biaya-efektif.

Model bahasa besar seperti GPT-2 dan penerusnya telah mengubah lanskap teknologi dengan kemampuannya yang luar biasa dalam memahami dan memproses berbagai informasi. Namun, ukuran dan biaya yang sangat besar membuatnya sulit dipakai untuk keperluan khusus di perusahaan.

Dalam dunia bisnis, kecepatan, akurasi, dan biaya menjadi faktor penting dalam penerapan AI. Model bahasa kecil (SLM) mulai banyak dipilih karena dapat menawarkan solusi yang lebih cepat, murah, dan tetap memiliki akurasi tinggi untuk tugas tertentu dibandingkan model besar.

SLM biasanya memiliki ratusan juta parameter atau kurang, sehingga mudah dilatih dan diimplementasikan di berbagai perangkat termasuk cloud dan perangkat pengguna. Model ini sangat cocok untuk pekerjaan spesifik seperti klasifikasi, analisis sentimen, dan pengolahan bahasa alami yang terbatas pada domain tertentu.

Sebagai contoh, dalam bidang keamanan siber, perusahaan menggunakan SLM untuk mendeteksi halaman web phishing karena lebih efisien dan dapat dijalankan langsung di browser pelanggan tanpa biaya tinggi seperti LLM. Pendekatan ini terbukti sukses dan efisien dalam praktik nyata.

Kesimpulannya, meskipun LLM memiliki potensi besar, bagi perusahaan yang baru memulai perjalanan AI dan mempunyai keterbatasan sumber daya, memanfaatkan SLM adalah langkah tepat. Dengan mulai dari yang kecil, bisnis dapat berkembang secara bertahap menuju solusi AI yang lebih besar dan kompleks.

Referensi:
[1] https://www.forbes.com/councils/forbestechcouncil/2025/12/03/the-rise-of-small-language-models/

Analisis Ahli

Andrew Ng

"Model kecil dan spesifik adalah kunci masa depan AI yang dapat diakses dan bermanfaat secara luas bagi berbagai industri."

Fei-Fei Li

"Pendekatan hibrid dengan memadukan model besar dan kecil akan mengoptimalkan potensi AI sesuai kebutuhan bisnis yang berbeda."

Analisis Kami

"Mengandalkan LLM secara eksklusif tanpa mempertimbangkan kebutuhan spesifik dan keterbatasan sumber daya merupakan strategi yang kurang bijaksana bagi banyak perusahaan. Dengan memanfaatkan SLM, organisasi dapat memperoleh solusi AI yang lebih praktis dan langsung dapat diterapkan secara efisien tanpa harus menghabiskan anggaran besar atau menghadapi kompleksitas teknis tinggi."

Prediksi Kami

Di masa depan, bisnis akan semakin mengadopsi model bahasa kecil (SLM) sebagai solusi utama dalam berbagai aplikasi khusus, terutama di industri yang membutuhkan kecepatan, biaya rendah, dan privasi tinggi, sementara LLM akan tetap digunakan untuk tugas umum yang sangat kompleks.

Pertanyaan Terkait

Siapa Cody Pierce?

Cody Pierce adalah CEO dan pendiri Neon Cyber yang memiliki 25 tahun pengalaman dalam cybersecurity.

Apa itu model bahasa besar dan kecil?

Model bahasa besar (LLM) adalah model dengan miliaran parameter, sedangkan model bahasa kecil (SLM) memiliki ratusan juta parameter atau lebih sedikit.

Mengapa SLM dianggap lebih baik untuk masalah spesifik?

SLM dianggap lebih baik untuk masalah spesifik karena dapat dirancang khusus untuk solusi tertentu dan lebih cepat serta lebih murah untuk diimplementasikan.

Apa tantangan yang dihadapi saat menggunakan model bahasa besar?

Tantangan dalam menggunakan model bahasa besar termasuk biaya tinggi, kebutuhan komputasi yang besar, dan kesulitan dalam menyelesaikan masalah khusus.

Bagaimana Neon Cyber menggunakan teknologi AI dalam cybersecurity?

Neon Cyber menggunakan teknologi AI untuk mendeteksi serangan phishing dengan melatih model bahasa kecil yang diimplementasikan di browser pelanggan.