Model bahasa besar atau kecil? Apa pilihan yang ideal
Evolusi cepat dari bidang pemrosesan bahasa alami dapat dilihat dalam diskusi seputar jenis model bahasa, yaitu antara model bahasa besar (LLM) dan model bahasa kecil (SLM). Ketika organisasi dan peneliti menggali lebih dalam untuk memanfaatkan kekuatan pemrosesan bahasa alami untuk berbagai pemanfaatan, mereka dihadapkan pada pertanyaan: Mana yang harus dipertimbangkan? Model bahasa yang besar atau model bahasa yang kecil? Fokusnya tidak hanya pada ukuran atau kinerja model, tetapi juga meluas ke ketahanan dan dikaitkan dengan etika. Oleh karena itu, dalam artikel ini kita akan membahas tentang model bahasa kecerdasan buatan mulai dari model bahasa besar dan model bahasa kecil dan mana yang sesuai dengan tujuan Anda dengan kinerjanya.
Apa yang dimaksud dengan Model Bahasa Besar?
Model bahasa besar adalah model bahasa kecerdasan buatan yang memiliki banyak sekali parameter, yang untuk sementara dihitung dalam miliaran atau triliunan. Nilai-nilai ini menjadikan node sebagai representasi numerik dari algoritme untuk mengimplementasikan input dan menghasilkan output. Ketika jumlah parameter diperluas, model akan bertambah kompleks dan akurat. Dalam banyak kasus, model bahasa yang besar akan dilatih pada basis data yang luas dari informasi tekstual, sering kali berasal dari web yang panjang dan luasnya memungkinkan model tersebut untuk mengasimilasi struktur tata bahasa dan leksikal yang rumit dari bahasa alami. Salah satu fitur revolusioner dari model-model bahasa ini adalah ukurannya. Model seperti GPT-3, BERT, dan T5 adalah model yang paling dikenal karena sifatnya yang imersif.
Apa yang dimaksud dengan Model Bahasa Kecil?
Sorotan model bahasa kecil sering kali ditandai dengan jumlah parameter yang rendah, biasanya antara beberapa juta hingga beberapa puluh juta. Parameter ini adalah angka-angka yang mendasari bahasa internal model dan menyatukannya dalam proses pemrosesan input dan pembuatan output. Mengurangi ekspresifitas dan kompleksitas model pada parameter yang lebih rendah adalah fungsi utama model bahasa kecil. Umumnya, model bahasa kecil dilatih pada kumpulan data teks terbatas yang memiliki konten yang lebih terfokus yang berkaitan dengan area atau tugas tertentu yang membantu mempelajari asosiasi kontekstual dan pola bahasa dengan cepat. Studi kasus dari bahasa dengan model space compact adalah ALBERT, DistilBERT, dan TinyBERT.
Sekarang setelah kita mengetahui model bahasa besar dan model bahasa kecil, mari kita selami lebih dalam pro dan kontra dari model bahasa besar dan model bahasa kecil untuk mendapatkan pemahaman tentang model yang paling cocok.
Kelebihan Model Bahasa Besar
Model bahasa besar menggunakan data dalam jumlah besar untuk belajar secara lebih menyeluruh, dan model ini menjadi jauh lebih baik dalam menghasilkan teks yang lancar, koheren, dan bervariasi. Ini karena pemahaman mereka yang tak tertandingi tentang pola dan struktur linguistik yang berasal dari data dalam jumlah besar
Jaring-jaring neural berkinerja sangat baik dalam melaksanakan tugas-tugas yang menantang dan baru termasuk pernyataan yang rumit dan klasifikasi yang akurat, yang tidak dapat dilakukan oleh jaringan neural yang kecil.
Model bahasa besar dengan cemerlang memanfaatkan pembelajaran transfer dan mekanisme pembelajaran dengan sedikit kesempatan – pengetahuan yang sudah ada sebelumnya membantu mereka untuk secara otomatis beradaptasi secara tepat pada tugas dan area yang baru dengan sedikit atau tanpa pelatihan tambahan.
Kekurangan dari Model Bahasa Besar
Model bahasa besar berbeda dengan model bahasa kecil dalam hal permintaan biaya yang lebih tinggi, dan kompleksitas untuk pelatihan dan penerapan yang pada gilirannya dapat meningkatkan biaya untuk lebih banyak perangkat keras, perangkat lunak, dan sumber daya manusia.
Selain itu, model bahasa yang besar kemungkinan besar dapat membuat lebih banyak kesalahan dan menggunakan aturan yang bias yang pada gilirannya menyebabkan teks yang tidak lengkap, meleset dari sasaran, atau bahkan berakhir di tempat yang dapat membahayakan, terutama jika terjadi kekurangan data atau pengawasan yang lemah. Model bahasa yang besar, di sisi lain, menunjukkan lebih banyak stabilitas.
Berbeda dengan model bahasa kecil, model bahasa besar karena banyaknya lapisan tersembunyi dan parameternya yang transparan dan sulit untuk dipahami bahkan oleh para ahli atau pengguna, menciptakan tantangan nyata untuk memahami fungsi mereka dan untuk membuat keputusan terkait output mereka.
Kelebihan Model Bahasa Kecil
Model bahasa kecil dikembangkan menjadi solusi yang relatif murah dan mudah sebagai lawan dari proses yang mahal dan rumit dari model besar, sehingga kebutuhan perangkat keras, perangkat lunak, dan manusia menjadi sangat rendah.
Model bahasa kecil juga berdiri sendiri dengan keandalan dan ketangguhannya yang dikembangkan dan lebih ditingkatkan dengan menciptakan teks yang lebih jelas, tepat, dan aman terutama ketika ada sejumlah besar data dan pengawasan yang tidak dapat dilakukan dengan model bahasa besar.
Tidak seperti model besar yang menggunakan banyak lapisan tersembunyi dan parameter untuk berbagai masalah, model kecil membuat segalanya tetap sederhana dengan menyaring ke dasar sehingga menjadi lebih transparan untuk memfasilitasi pemahaman yang lebih baik. Pada akhirnya, hal ini membantu membuatnya lebih mudah dipahami, tidak seperti model besar yang lebih rumit.
Kekurangan dari Model Bahasa Kecil
Model bahasa kecil memiliki kelemahan dalam menghasilkan teks yang kurang lancar, koheren, dan beragam jika dibandingkan dengan model bahasa besar karena model bahasa kecil memanfaatkan sangat sedikit pola dan struktur linguistik dari potongan data.
Mereka menunjukkan inferioritas dibandingkan dengan model bahasa besar dalam hal fleksibilitas penggunaan, kemampuan untuk mengatasi urutan variasi yang lebih rendah dan keahlian generalisasi yang lebih kecil, sebagai konsekuensi dari kapasitas ekspresi yang kecil.
Potensi mereka untuk memanfaatkan pembelajaran transfer dan pembelajaran dengan sedikit bidikan relatif terbatas, sehingga membutuhkan ketergantungan yang lebih besar pada data tambahan dan penyempurnaan untuk memfasilitasi adaptasi terhadap tugas dan area baru.
Pilihan ideal di antara model bahasa kecerdasan buatan yang menonjol
Memilih model bahasa operasional yang paling sesuai dengan kebutuhan penggunaan Anda juga melibatkan beberapa variabel yang harus dipertimbangkan. Karena pembuatan model adalah langkah awal Anda, Anda harus secara khusus menunjukkan tugas yang Anda inginkan untuk diselesaikan oleh model tersebut. Jika minat utama Anda adalah untuk menganalisis sentimen atau memberikan jawaban atas pertanyaan atau melakukan peringkasan teks yang semuanya merupakan persyaratan yang membutuhkan pemahaman mendalam tentang bahasa alami, maka model bahasa yang besar akan menjadi platform yang tepat untuk Anda. Sebaliknya, untuk kasus yang jelas dengan tujuan yang berbeda seperti klasifikasi teks atau pembuatan bahasa, model bahasa yang kecil dapat menjadi pilihan Anda untuk diimplementasikan.
Data memiliki pengaruh utama dalam menentukan aksesibilitas model bahasa. Desain bahasa yang besar pada gilirannya membutuhkan data dalam jumlah besar selama fase pelatihan untuk mencapai kualitas terbaik. Jika Anda berada di sisi data yang terbatas, Anda lebih suka memiliki model bahasa kecil yang dilatih dengan lebih sedikit data agar sesuai dengan tugas secara optimal.
Sumber daya komputasi bersama dengan infrastruktur juga merupakan salah satu masalah utama yang harus ditangani. Model bahasa yang besar adalah yang paling canggih dan menghabiskan daya dan proses komputasi dalam jumlah besar. Jika kekurangan sumber daya komputasi merupakan sedikit masalah bagi Anda, model bahasa yang kecil juga bisa menjadi alternatif yang baik.
Pertukaran presisi-efisiensi adalah satu hal penting yang harus dipikirkan ketika topik ini dipertimbangkan. Model bahasa yang kecil akan memungkinkan operasi yang cepat dan lebih murah, karena biasanya memiliki overhead teknologi yang lebih rendah. Sebaliknya, model bahasa kecil mungkin tidak mencapai tingkat akurasi yang sama dibandingkan dengan model bahasa yang besar. Jika akurasi adalah hal yang paling penting, model bahasa yang besar akan menjadi pilihan yang tepat.
Karena kecerdasan buatan merevolusi seluruh dunia dengan kemajuannya dari hari ke hari, memilih model bahasa tertentu dapat menjadi tantangan tersendiri. Tetapi dengan mempertimbangkan faktor-faktor yang telah kami sebutkan, ini dapat menjadi tugas yang mudah untuk dilakukan karena semua model bahasa kecerdasan buatan memiliki kelebihan dan kekurangannya sendiri yang membuatnya sesuai dengan pemanfaatan berdasarkan kebutuhan pengguna.
