Revolusi pada Generatif AI: Mengapa Model Kecil Lebih Efisien dan Potensial daripada Model Besar

Jakarta, WISATA - Di dunia kecerdasan buatan (AI), sering kali kita mendengar bahwa model yang lebih besar, dengan data yang lebih banyak dan daya komputasi yang luar biasa, adalah kunci untuk terobosan besar. Namun, dalam beberapa tahun terakhir, pendapat ini mulai dipertanyakan. Sebuah perubahan paradigma yang menarik sedang berlangsung, yang membuktikan bahwa model yang lebih kecil, dengan data yang lebih berkualitas dan desain yang lebih cerdas, dapat mengalahkan model-model besar dalam banyak kasus. Dr. Adhiguna Mahendra, M.Sc., M.Eng, seorang ahli AI terkemuka di Indonesia, menyebutkan bahwa tren ini semakin berkembang, dengan beberapa proyek nyata yang memberikan bukti kuat akan hal tersebut.

Tantangan dalam Pengembangan AI Berbasis Skala

Salah satu masalah besar dalam pengembangan AI adalah ketergantungan pada model umum yang dibangun menggunakan dataset besar yang tidak terfilter. Ini membuat dataset tersebut penuh dengan data yang tidak relevan, redundan, atau bahkan penuh dengan kebisingan. Model-model besar seperti GPT-3 atau GPT-4 memang luar biasa dalam cakupan umum, tetapi mereka sering kali kesulitan dalam menyelesaikan masalah yang memerlukan keahlian domain tertentu. Bahkan, model besar sering kali lebih mahal dalam hal biaya komputasi dan sumber daya yang dibutuhkan untuk pelatihan.

Namun, dengan semakin banyaknya data yang digunakan, semakin sulit untuk memperoleh hasil yang efektif. Dalam banyak kasus, model besar ini malah kehilangan efisiensi karena data yang tidak berkualitas, dan itulah mengapa beberapa eksperimen terbaru menunjukkan bahwa model-model yang lebih kecil, yang dibangun dengan dataset yang lebih terstruktur dan spesifik, sering kali memberikan hasil yang lebih baik dalam tugas tertentu.

Model Terarah: Keunggulan Kualitas atas Kuantitas

Salah satu contoh luar biasa dari model kecil yang dapat mengalahkan model besar adalah proyek phi-1. Dengan hanya menggunakan 1,3 miliar parameter, phi-1 berhasil mengalahkan model besar dalam tugas pemrograman dengan waktu pelatihan yang jauh lebih singkat, hanya dalam tiga hari. Ini membuktikan bahwa kecerdasan dalam merancang model jauh lebih penting daripada sekadar mengandalkan ukuran dan skala. Phi-1 dilatih menggunakan dataset kecil yang sangat terkurasi dan berkualitas tinggi, yang terdiri dari kode yang terstruktur dengan baik dan latihan pemrograman sintetik yang dihasilkan oleh model sebelumnya seperti GPT-3.5.

Dalam konteks ini, kualitas data jauh lebih penting daripada volume data yang besar. Pendekatan ini mengubah paradigma yang selama ini diyakini oleh banyak orang bahwa semakin besar model dan datanya, semakin baik hasilnya.

Efisiensi Arsitektur: Pengaruh Besar dari Model Kecil

Tidak hanya data yang memainkan peran penting dalam kinerja AI, tetapi juga efisiensi arsitektur model itu sendiri. Phi-1, meski kecil, mampu memberikan performa yang luar biasa dalam tugas pemrograman berkat arsitektur yang efisien, seperti penggunaan FlashAttention dan rotary embeddings. Ini memungkinkan phi-1 untuk memaksimalkan kinerjanya dengan daya komputasi yang jauh lebih rendah. Bahkan, proyek lain yang lebih besar seperti Gorilla dari Berkeley juga menunjukkan keunggulan yang sama. Dengan hanya menggunakan 7 miliar parameter, mereka berhasil melakukan fine-tuning pada model LLaMA untuk interaksi API spesifik, yang lebih efisien dibandingkan GPT-4 dalam beberapa kasus, meskipun menggunakan sumber daya komputasi yang lebih sedikit.

Fine-Tuning: Kunci untuk Spesialisasi

Salah satu aspek yang sangat penting dalam model-model kecil yang sukses adalah fine-tuning, yaitu proses penyempurnaan model yang telah dilatih sebelumnya agar lebih cocok dengan tugas tertentu. Dengan fine-tuning, model yang awalnya dibuat untuk tujuan umum dapat disesuaikan agar lebih efektif dalam menyelesaikan tugas-tugas spesifik. Phi-1, misalnya, mencapai tingkat keberhasilan 50,6% pada HumanEval setelah dilakukan fine-tuning dengan dataset yang berfokus pada latihan pemrograman yang lebih relevan dan bermanfaat.

Fine-tuning memungkinkan model untuk lebih fokus pada domain tertentu dan memberikan hasil yang jauh lebih baik daripada model yang hanya berfokus pada pemrosesan data secara umum. Proyek seperti Gorilla juga menunjukkan bahwa dengan fokus pada tugas tertentu, model yang lebih kecil dapat melampaui model besar dalam hal akurasi dan efisiensi.

Kekuatan Umpan Balik Manusia: Menjamin Kualitas dan Keandalan

Selain fine-tuning, pendekatan penting lainnya adalah penggunaan umpan balik manusia dalam melatih dan memvalidasi model. Data yang diperoleh dari interaksi dunia nyata memungkinkan model untuk memahami nuansa dan konteks yang lebih dalam, serta mengidentifikasi dan memperbaiki bias yang mungkin muncul. Dengan melibatkan manusia dalam proses ini, kita dapat memastikan bahwa model AI tidak hanya akurat, tetapi juga etis dan sesuai dengan nilai-nilai manusia.

Pendekatan umpan balik manusia ini semakin penting seiring berkembangnya teknologi AI, memastikan bahwa model yang dihasilkan tidak hanya canggih, tetapi juga dapat diandalkan dan memberikan hasil yang relevan dalam konteks dunia nyata.

Manfaat Model AI yang Terarah dalam Berbagai Kasus Penggunaan

Pendekatan pengembangan AI yang terarah dan lebih efisien ini menawarkan banyak manfaat di berbagai bidang. Dalam layanan pelanggan, misalnya, model yang telah dilatih dengan dataset interaksi pelanggan yang terkurasi dapat memahami lebih baik masalah yang sering dihadapi oleh pengguna, serta cara berkomunikasi mereka. Model ini juga lebih hemat dalam hal sumber daya dan dapat bekerja lebih cepat dibandingkan dengan model yang lebih besar, sehingga mengurangi biaya operasional perusahaan.

Dalam layanan penerjemahan bahasa, model-model kecil yang telah disesuaikan dengan teks paralel berkualitas tinggi dalam bahasa tertentu dapat memberikan hasil yang lebih akurat dan cepat daripada model umum. Begitu pula dalam analisis sentimen atau analisis tren pasar, model yang lebih kecil dan lebih terfokus pada data yang relevan dapat memberikan wawasan yang lebih mendalam dan lebih cepat, tanpa perlu menghabiskan banyak sumber daya komputasi.

Era Baru AI yang Lebih Cerdas dan Efisien

Era di mana AI mengandalkan ukuran dan skala besar kini mulai berakhir. Model yang lebih kecil, yang dibangun dengan data yang lebih terstruktur dan dengan arsitektur yang lebih efisien, sedang membuktikan diri sebagai pilihan yang lebih bijak dan lebih efektif dalam banyak aplikasi dunia nyata. Keberhasilan proyek seperti phi-1 dan Gorilla menunjukkan bahwa kecerdasan dalam desain model, pemilihan data yang tepat, dan fine-tuning untuk spesialisasi dapat menghasilkan performa yang lebih baik dengan biaya dan sumber daya yang jauh lebih rendah.

Untuk praktisi AI dan perusahaan yang berfokus pada pengembangan teknologi ini, pesan yang jelas adalah: fokuslah pada model yang lebih cerdas dan lebih efisien. Dengan pendekatan yang lebih cermat dan disesuaikan dengan tugas tertentu, kita dapat menciptakan sistem AI yang lebih berdampak tanpa harus bergantung pada model besar yang membutuhkan sumber daya besar.