beritabernas.com – Large Languge Models (LLMs) telah menjadi salah satu pilar utama dalam perkembangan teknologi kecerdasan buatan atau Artificial Intelligence (AI). LLMs memberikan peluang baru dalam pemrosesan bahasa, pemahaman konteks dan interaksi manusia dengan mesin. Kemampuan LLMs yang fleksibel, skalabel dan adaptif membuatnya dapat diterapkan di berbagai bidang.
“Dengan terus berkembangnya teknologi dan terbukanya akses melalui model-model open-source seperti DeepSeek, masa depan LLMs menjanjikan ekosistem AI yang lebih inklusif, kolaboratif dan berdampak luas bagi masyarakat,” kata Ahmad Fathan Hidayatullah ST MCs, PhD, Dosen Jurusan Informatika FTI UII, dalam kuliah umum mahasiswa baru Program Studi Informatika, Program Magister Fakultas Teknologi Industri (FTI) Universitas Islam Indonesia (UII), Jumat 16 Mei 2025.
Menurut Ahmad Fathan Hidayatullah, dalam kurun 5 tahun terakhir, Large Language Models (LLMs) telah menjadi sorotan utama dalam perkembangan teknologi kecerdasan buatan. Keberadaannya mendorong perubahan besar dalam cara manusia berinteraksi dengan mesin. Interaksi manusia dengan mesin kini tidak lagi terbatas pada perintah sederhana, tetapi sudah menyerupai percakapan layaknya komunikasi sehari-hari.
“LLMs merupakan salah satu inovasi paling signifikan dalam pengembangan AI (Artificial Intelligence), khususnya dalam bidang natural language processing (NLP). Model ini memungkinkan mesin untuk memahami, mengolah dan menghasilkan bahasa manusia dengan tingkat kecanggihan yang belum pernah terjadi sebelumnya,” kata Ahmad Fathan Hidayatullah.
Model bahasa
Menurut Ahmad, Large Language Models (LLMs) merupakan suatu model bahasa yang digunakan sebagai foundation models yang dirancang untuk dapat memahami dan menghasilkan bahasa manusia secara ala i. Model ini dilatih menggunakan kumpulan data teks dalam skala besar yang berasal dari miliaran kata yang diperoleh dari berbagai sumber seperti artikel berita, buku, forum daring, dokumen akademik dan percakapan sehari-hari.
Berbeda dengan pendekatan tradisional yang membutuhkan data berlabel, LLMs menggunakan metode self-supervised learning, yaitu teknik pelatihan di mana model belajar secara mandiri mengenali pola bahasa tanpa perlu pelabelan atau anotasi secara manual. Proses pelatihan ini memungkinkan model memahami struktur, makna, dan konteks bahasa secara menyeluruh.
Secara umum, menurut Ahmad, istilah large dalam LLMs tidak hanya merujuk pada ukuran model, tetapi juga mencerminkan kompleksitas dan cakupan data yang menjadi fondasi kemampuannya. Istilah large dalam LLMs merujuk pada dua aspek utama, yaitu jumlah parameter yang sangat besar dan volume data pelatihan yang masif.
Parameter merupakan komponen internal yang dipelajari oleh model selama proses pelatihan untuk mengenali pola-pola dalam bahasa. Semakin besar jumlah parameter, semakin besar pula kapasitas model dalam menyimpan informasi dan menghasilkan keluaran yang kontekstual serta akurat.
Selain itu, istilah “large” juga menggambarkan skala data pelatihan yang digunakan.
BACA JUGA:
- Prof A Harits Nu’man: Transformasi Digital Dorong Revolusi di Dunia Teknik Industri
- Percepat Transformasi Digital, OJK Dorong Industri Perbankan Gunakan Kecerdasan Buatan
- Dr Raden Stevanus: Transformasi Digital Bukan Lagi Pilihan, Tapi Kebutuhan
“LLMs dilatih menggunakan miliaran hingga triliunan token yang dikumpulkan dari berbagai sumber, seperti artikel berita, buku, forum daring hingga kode pemrograman. Pelatihan dengan volume data sebesar ini memungkinkan model memahami ragam bahasa, gaya penulisan, dan konteks yang luas dalam komunikasi manusia,” kata Ahmad.
Ahmad mengatakan, kemampuan LLMs tidak hanya terbatas pada pemrosesan teks, tetapi juga mencakup berbagai jenis data dan tugas lanjutan. Sebagai foundation models, LLMs dilatih menggunakan beragam sumber data seperti teks, gambar, suara data terstruktur hingga sinyal 3D. Setelah melalui proses pelatihan, model ini dapat disesuaikan (adapted) untuk menyelesaikan berbagai tugas seperti menjawab pertanyaan (question answering), analisis sentimen, ekstraksi informasi,penjelasan gambar (image captioning), pengenalan objek, hingga mengikuti instruksi.
“Yang membuat LLMs istimewa adalah fleksibilitasnya dalam menangani beragam kebutuhan NLP hanya dengan satu model. Saat ini, satu sistem berbasis LLMs dapat digunakan untuk menerjemahkan teks, merangkum dokumen, menghasilkan tulisan otomatis dan berbagai tugas lainnya. Karena kemampuannya yang serbaguna dan mudah diadaptasi, LLMs disebut sebagai general-purpose models yang dapat diterapkan di berbagai domain, mulai dari pendidikan, bisnis, layanan publik hingga riset ilmiah,” kata Ahmad.
Menurut Ahmad, perkembangan LLMs berlangsung sangat pesat dalam beberapa tahun terakhir yakni sejak 2017 hingga 2025. Hal ini tidak terlepas dari kemajuan teknologi model arsitektur deep learning yang terus berkembang.
Selain itu, perkembangan LLMs juga didukung oleh kemunculan konsep attention mechanism yang diadopsi dalam model Transformer dan peningkatan daya komputasi yang memungkinkan pelatihan model dalam skala yang jauh lebih besar. Ketersediaan data dalam jumlah besar dan dukungan dari komunitas open-source turut mempercepat adopsi dan inovasi dalam pengembangan LLMs.
Seiring waktu, LLMs terus berkembang, semakin cerdas, efisien dan mudah diakses. Evolusi ini ditandai dengan sejumlah tonggak penting yang merefleksikan lompatan kemampuan teknologi dan dampaknya terhadap penggunaan di dunia nyata.
Menurut Ahmad, beberapa tonggak penting dalam evolusi LLMs. Pertama, tahun 2017 adanya Transforme. Arsitektur Transformer yang diperkenalkan oleh Vaswani dkk menjadi landasan utama LLMs. Model ini memperkenalkan mekanisme self-attention yang memungkinkan pemrosesan hubungan antar kata dalam satu kalimat secara efisien tanpa bergantung pada urutan kata secara berurutan seperti pada arsitektur LSTM (Long Short-Term Memory).
Kedua, tahun 2020 adanya GPT-3. Pada tahun 2020, OpenAI merilis model yang disebut dengan Generative Pre-trained Transformer 3 (GPT-3). Model ini dilatih dengan 175 miliar parameter, yang menunjukkan kemampuan luar biasa dalam menghasilkan teks yang koheren dan kontekstual, termasuk menjawab pertanyaan, menulis esai, dan menyusun puisi.
Ketiga, tahun 2022 adanya ChatGPT. Kemunculan ChatGPT pada tahun 2022 menjadi titik balik dalam meluasnya adopsi LLM oleh masyarakat umum. ChatGPT dengan cepat dimanfaatkan dalam berbagai bidang, mulai dari edukasi sebagai asisten belajar, hiburan interaktif, hingga produktivitas kerja seperti menyusun email, merangkum dokumen, dan menulis kode program.
Keempat, tahun 2025 muncul DeepSeek-R1. DeepSeek mewakili generasi baru LLMs open-source yang dirancang untuk mendemokratisasi akses terhadap teknologi AI. Dengan menyediakan model yang dapat diakses bebas oleh peneliti maupun pengembang tanpa hambatan legal atau biaya tinggi, DeepSeek mendorong adopsi yang lebih luas.
Selain terbuka, model ini juga menawarkan kecerdasan tinggi, kecepatan pemrosesan yang efisien, dan biaya operasional yang rendah, menjadikannya solusi AI yang inklusif dan mudah diterapkan di berbagai sektor.
Ir Irving Vitra Paputungan ST MSc PhD, Ketua Program Studi Informatika, Program Magister FTI UII, menyambut hangat kehadiran mahasiswa baru semester genap tahun akademik 2024/2025. Ia bersyukur dan bangga atas kepercayaan yang diberikan oleh para mahasiswa baru untuk melanjutkan studi S2 di lingkungan akademik yang berlandaskan nilai-nilai keislaman dan keilmuan yang unggul.
“Selamat datang di keluarga besar Magister Informatika UII. Kehadiran Anda semua membawa semangat baru dalam pengembangan teknologi dan riset yang bermanfaat bagi masyarakat luas,” ucap Irving Vitra saat membuka kuliah umum.
Irving Vitra mengaku Prodi Informatika Program Magister FTI UII berkomitmen untuk memberikan pendidikan berkualitas tinggi yang relevan dengan perkembangan teknologi terkini dan mendorong mahasiswa untuk aktif dalam kegiatan penelitian dan inovasi.
Ia berharap para mahasiswa baru menjadikan masa studi sebagai momentum untuk bertumbuh secara intelektual dan spiritual. Selain itu, mahasiswa baru dapat memanfaatkan semua fasilitas dan kesempatan yang tersedia serta menjalin kolaborasi yang produktif dengan dosen dan sesama mahasiswa untuk mencapai prestasi akademik dan kontribusi nyata bagi masyarakat. (lip)
There is no ads to display, Please add some