Apa itu Model Dasar dalam AI Generatif?

Apa itu Model Dasar dalam AI Generatif?

Jawaban singkat: Model dasar adalah model AI serbaguna berukuran besar yang dilatih pada kumpulan data yang luas dan beragam, kemudian diadaptasi untuk banyak tugas (menulis, mencari, membuat kode, gambar) melalui pemberian petunjuk, penyempurnaan, alat bantu, atau pengambilan data. Jika Anda membutuhkan jawaban yang dapat diandalkan, pasangkan model tersebut dengan landasan yang kuat (seperti RAG), batasan yang jelas, dan pengecekan, daripada membiarkannya berimprovisasi.

Poin-poin penting:

Definisi : Satu model dasar yang dilatih secara luas dan digunakan kembali di banyak tugas, bukan satu tugas per model.

Adaptasi : Gunakan pemberian petunjuk, penyesuaian halus, LoRA/adapter, RAG, dan alat bantu untuk mengarahkan perilaku.

Kesesuaian generatif : Mereka mendukung pembuatan konten teks, gambar, audio, kode, dan multimodal.

Sinyal berkualitas : Prioritaskan kemampuan pengendalian, lebih sedikit halusinasi, kemampuan multimodal, dan inferensi yang efisien.

Pengendalian risiko : Rencanakan penanganan halusinasi, bias, kebocoran privasi, dan injeksi cepat melalui tata kelola dan pengujian.

Apa itu Model Dasar dalam AI Generatif? Infografis

Artikel-artikel yang mungkin ingin Anda baca setelah ini:

🔗 Apa itu perusahaan AI?
Pahami bagaimana perusahaan AI membangun produk, tim, dan model pendapatan.

🔗 Seperti apa tampilan kode AI?
Lihat contoh kode AI, mulai dari model Python hingga API.

🔗 Apa itu algoritma AI?
Pelajari apa itu algoritma AI dan bagaimana cara kerjanya dalam mengambil keputusan.

🔗 Apa itu teknologi AI?
Jelajahi teknologi AI inti yang mendukung otomatisasi, analitik, dan aplikasi cerdas.

1) Model dasar - definisi yang jelas 🧠

Model dasar adalah model AI serbaguna berukuran besar yang dilatih pada data yang luas (biasanya dalam jumlah besar) sehingga dapat diadaptasi untuk banyak tugas, bukan hanya satu ( NIST , Stanford CRFM ).

Alih-alih membangun model terpisah untuk:

  • menulis email

  • menjawab pertanyaan

  • meringkas PDF

  • menghasilkan gambar

  • mengklasifikasikan tiket dukungan

  • menerjemahkan bahasa

  • memberikan saran kode

…Anda melatih satu model dasar besar yang “mempelajari dunia” dengan cara statistik fuzzy, kemudian Anda mengadaptasinya untuk pekerjaan spesifik dengan petunjuk, penyempurnaan, atau alat tambahan ( Bommasani et al., 2021 ).

Dengan kata lain: ini adalah mesin umum yang dapat Anda kendalikan.

Dan ya, kata kuncinya adalah "umum." Itulah kuncinya.

2) Apa itu Model Dasar dalam AI Generatif? (Bagaimana peran spesifiknya) 🎨📝

Jadi, apa itu Model Dasar dalam AI Generatif? Model dasar adalah model-model yang mendasari sistem yang dapat menghasilkan konten baru - teks, gambar, audio, kode, video, dan semakin banyak... campuran dari semua itu ( NIST , Profil AI Generatif NIST ).

AI generatif bukan hanya tentang memprediksi label seperti "spam / bukan spam." Ini tentang menghasilkan keluaran yang terlihat seperti dibuat oleh manusia.

  • paragraf

  • puisi

  • deskripsi produk

  • ilustrasi

  • melodi

  • prototipe aplikasi

  • suara sintetis

  • dan terkadang omong kosong yang terlalu percaya diri 🙃

Model dasar sangat cocok di sini karena:

  • Mereka telah menyerap pola-pola luas dari kumpulan data yang sangat besar ( Bommasani et al., 2021 ).

  • Mereka dapat melakukan generalisasi terhadap petunjuk baru (bahkan yang aneh sekalipun) ( Brown et al., 2020 ).

  • model tersebut dapat digunakan kembali untuk puluhan keluaran tanpa perlu pelatihan ulang dari awal ( Bommasani et al., 2021 ).

Itu adalah "lapisan dasar" - seperti adonan roti. Anda bisa memanggangnya menjadi baguette, pizza, atau roti gulung kayu manis… bukan metafora yang sempurna, tapi Anda mengerti maksud saya 😄

3) Mengapa mereka mengubah segalanya (dan mengapa orang-orang terus membicarakan mereka) 🚀

Sebelum adanya model dasar, banyak AI yang bersifat spesifik tugas:

  • Melatih model untuk analisis sentimen

  • melatih orang lain untuk menerjemahkan

  • melatih yang lain untuk klasifikasi gambar

  • melatih orang lain untuk pengenalan entitas bernama

Itu berhasil, tetapi lambat, mahal, dan agak… rapuh.

Model-model dasar membalikkannya:

  • Lakukan pelatihan awal sekali (upaya besar)

  • digunakan kembali di mana-mana (hasil besar) ( Bommasani dkk., 2021 )

Penggunaan kembali itulah yang menjadi faktor pengali. Perusahaan dapat membangun 20 fitur di atas satu keluarga model, daripada menciptakan kembali roda sebanyak 20 kali.

Selain itu, pengalaman pengguna menjadi lebih alami:

  • Anda tidak “menggunakan pengklasifikasi”

  • Kamu berbicara dengan model itu seolah-olah dia adalah rekan kerja yang membantu dan tidak pernah tidur ☕🤝

Terkadang, ini juga seperti rekan kerja yang dengan percaya diri salah paham tentang segalanya, tapi ya sudahlah. Itu namanya perkembangan.

4) Ide intinya: pelatihan awal + adaptasi 🧩

Hampir semua model dasar mengikuti pola yang sama ( Stanford CRFM , NIST ):

Pra-pelatihan (fase "menyerap hal-hal yang berkaitan dengan internet") 📚

Model ini dilatih pada kumpulan data yang besar dan luas menggunakan pembelajaran mandiri ( NIST ). Untuk model bahasa, itu biasanya berarti memprediksi kata-kata yang hilang atau token berikutnya ( Devlin et al., 2018 , Brown et al., 2020 ).

Intinya bukanlah mengajarkannya satu tugas saja. Intinya adalah mengajarkannya representasi umum :

  • tata bahasa

  • fakta (semacamnya)

  • pola penalaran (kadang-kadang)

  • gaya penulisan

  • struktur kode

  • niat manusia pada umumnya

Adaptasi (fase “membuatnya praktis”) 🛠️

Kemudian Anda mengadaptasinya menggunakan satu atau lebih dari:

  • memberikan arahan (instruksi dalam bahasa yang mudah dipahami)

  • penyetelan instruksi (melatihnya untuk mengikuti instruksi) ( Wei et al., 2021 )

  • penyempurnaan (pelatihan pada data domain Anda)

  • LoRA / adaptor (metode penyetelan ringan) ( Hu et al., 2021 )

  • RAG (retrieval-augmented generation - model berkonsultasi dengan dokumen Anda) ( Lewis et al., 2020 )

  • penggunaan alat (memanggil fungsi, menjelajahi sistem internal, dll.)

Inilah mengapa model dasar yang sama bisa menulis adegan romantis… lalu membantu men-debug kueri SQL lima detik kemudian 😭

5) Apa yang membuat versi model dasar yang baik? ✅

Ini adalah bagian yang sering dilewati orang, dan kemudian disesali di kemudian hari.

Model dasar yang “baik” bukan hanya sekadar “lebih besar.” Ukuran yang lebih besar memang membantu… tetapi bukan satu-satunya hal. Versi model dasar yang baik biasanya memiliki:

Generalisasi yang kuat 🧠

Ia berkinerja baik di berbagai tugas tanpa memerlukan pelatihan ulang khusus tugas ( Bommasani et al., 2021 ).

Kemudi dan kemampuan kendali 🎛️

Perangkat ini dapat mengikuti instruksi dengan andal, seperti:

  • “Bersikaplah ringkas”

  • “gunakan poin-poin”

  • “Tulislah dengan nada yang ramah”

  • “Jangan membocorkan informasi rahasia”

Beberapa model memang pintar tapi licin. Ibarat mencoba memegang sabun batangan di kamar mandi. Membantu, tapi tidak stabil 😅

Kecenderungan halusinasi rendah (atau setidaknya ketidakpastian yang jujur) 🧯

Tidak ada model yang kebal terhadap halusinasi, kecuali model yang bagus:

  • halusinasi berkurang

  • lebih sering mengakui ketidakpastian

  • tetap berpegang pada konteks yang diberikan saat menggunakan pengambilan informasi ( Ji et al., 2023 , Lewis et al., 2020 )

Kemampuan multimodal yang baik (bila diperlukan) 🖼️🎧

Jika Anda sedang membangun asisten yang membaca gambar, menafsirkan grafik, atau memahami audio, multimodal sangatlah penting ( Radford et al., 2021 ).

Inferensi yang efisien ⚡

Latensi dan biaya itu penting. Model yang kuat tetapi lambat itu seperti mobil sport dengan ban kempes.

Perilaku keselamatan dan penyelarasan 🧩

Bukan hanya "menolak segalanya," tetapi:

Dokumentasi + ekosistem 🌱

Kedengarannya membosankan, tapi ini benar adanya:

  • perkakas

  • sabuk pengaman evaluasi

  • opsi penyebaran

  • kontrol perusahaan

  • dukungan penyempurnaan

Ya, "ekosistem" adalah kata yang ambigu. Saya juga membencinya. Tapi itu penting.

6) Tabel Perbandingan - pilihan model dasar umum (dan kegunaannya) 🧾

Berikut ini adalah tabel perbandingan praktis yang sedikit tidak sempurna. Ini bukan "daftar yang benar-benar akurat," melainkan lebih seperti: apa yang dipilih orang di kehidupan nyata.

jenis alat/model hadirin agak mahal mengapa ini berhasil
LLM eksklusif (gaya obrolan) tim yang menginginkan kecepatan + kesempurnaan berbasis penggunaan / berlangganan Instruksi yang mudah diikuti, performa umum yang kuat, biasanya paling bagus langsung dari kotaknya 😌
LLM berbobot terbuka (dapat dihosting sendiri) pembangun yang menginginkan kendali biaya infrastruktur (dan masalah yang ditimbulkan) Dapat dikustomisasi, ramah privasi, dapat dijalankan secara lokal… jika Anda suka mengutak-atik di tengah malam
Generator gambar difusi para kreatif, tim desain gratis hingga berbayar Sintesis gambar yang sangat baik, variasi gaya, alur kerja iteratif (juga: jari mungkin tidak berfungsi) ✋😬 ( Ho et al., 2020 , Rombach et al., 2021 )
Model multimodal “penglihatan-bahasa” aplikasi yang membaca gambar + teks berdasarkan penggunaan Memungkinkan Anda mengajukan pertanyaan tentang gambar, tangkapan layar, diagram - sangat berguna ( Radford et al., 2021 )
Model dasar penyematan pencarian + sistem RAG biaya per panggilan rendah Mengubah teks menjadi vektor untuk pencarian semantik, pengelompokan, rekomendasi - energi MVP yang tenang ( Karpukhin et al., 2020 , Douze et al., 2024 )
Model dasar konversi ucapan ke teks pusat panggilan, kreator berdasarkan penggunaan / lokal Transkripsi cepat, dukungan multibahasa, cukup baik untuk audio yang berisik (biasanya) 🎙️ ( Bisik )
Model dasar teks-ke-ucapan tim produk, media berdasarkan penggunaan Generasi suara alami, gaya suara, narasi - bisa menjadi sangat realistis ( Shen et al., 2017 )
LLM yang berfokus pada pemrograman pengembang berbasis penggunaan / berlangganan Lebih mahir dalam pola kode, debugging, refactoring… tapi tetap bukan pembaca pikiran 😅

Perhatikan bahwa “model dasar” tidak hanya berarti “chatbot.” Embedding dan model ucapan juga bisa bersifat dasar, karena sifatnya luas dan dapat digunakan kembali di berbagai tugas ( Bommasani et al., 2021 , NIST ).

7) Melihat lebih dekat: bagaimana model dasar bahasa belajar (versi vibe) 🧠🧃

Model dasar bahasa (sering disebut LLM) biasanya dilatih pada koleksi teks yang sangat besar. Mereka belajar dengan memprediksi token ( Brown et al., 2020 ). Itu saja. Tidak ada keajaiban rahasia.

Namun keajaibannya adalah memprediksi token memaksa model untuk mempelajari struktur ( CSET ):

  • tata bahasa dan sintaksis

  • hubungan topik

  • pola seperti penalaran (kadang-kadang)

  • urutan pemikiran umum

  • bagaimana orang menjelaskan sesuatu, berdebat, meminta maaf, bernegosiasi, mengajar

Ini seperti belajar meniru jutaan percakapan tanpa "memahami" cara manusia berbicara. Kedengarannya seperti tidak mungkin berhasil... namun kenyataannya terus berhasil.

Sedikit berlebihan: pada dasarnya ini seperti memampatkan tulisan manusia ke dalam otak probabilistik raksasa.
Tapi, metafora itu agak janggal. Tapi kita lanjutkan saja 😄

8) Analisis lebih mendalam: model difusi (mengapa gambar bekerja secara berbeda) 🎨🌀

Model dasar citra sering menggunakan difusi ( Ho et al., 2020 , Rombach et al., 2021 ).

Gambaran kasarnya:

  1. menambahkan noise pada gambar hingga pada dasarnya menjadi seperti statis TV

  2. Melatih model untuk membalikkan noise tersebut langkah demi langkah

  3. pada saat pembuatan, mulailah dengan noise dan “hilangkan noise” menjadi gambar yang dipandu oleh sebuah perintah ( Ho et al., 2020 )

Inilah mengapa pembuatan gambar terasa seperti "mengembangkan" foto, hanya saja fotonya adalah seekor naga yang mengenakan sepatu kets di lorong supermarket 🛒🐉

Model difusi itu baik karena:

  • Mereka menghasilkan visual berkualitas tinggi

  • mereka dapat dibimbing dengan kuat oleh teks

  • Mereka mendukung penyempurnaan iteratif (variasi, inpainting, upscaling) ( Rombach et al., 2021 )

Mereka juga terkadang mengalami kesulitan dengan:

  • rendering teks di dalam gambar

  • detail anatomi halus

  • Konsistensi identitas karakter di seluruh adegan (semakin membaik, tetapi masih ada kekurangan)

9) Tinjauan lebih dekat: model dasar multimodal (teks + gambar + audio) 👀🎧📝

Model dasar multimodal bertujuan untuk memahami dan menghasilkan data dari berbagai tipe data:

Mengapa hal ini penting dalam kehidupan nyata:

  • Dukungan pelanggan dapat menafsirkan tangkapan layar

  • Alat aksesibilitas dapat mendeskripsikan gambar

  • Aplikasi pendidikan dapat menjelaskan diagram

  • Para kreator dapat menggabungkan ulang format dengan cepat

  • Alat bisnis dapat "membaca" tangkapan layar dasbor dan meringkasnya

Secara internal, sistem multimodal sering kali menyelaraskan representasi:

  • mengubah gambar menjadi embedding

  • mengubah teks menjadi embedding

  • mempelajari ruang bersama di mana “kucing” cocok dengan piksel kucing 😺 ( Radford dkk., 2021 )

Tidak selalu elegan. Terkadang dijahit seperti selimut perca. Tapi berhasil.

10) Penyesuaian halus vs pemberian petunjuk vs RAG (bagaimana Anda mengadaptasi model dasar) 🧰

Jika Anda mencoba membuat model dasar yang praktis untuk domain tertentu (hukum, medis, layanan pelanggan, pengetahuan internal), Anda memiliki beberapa cara untuk memanfaatkannya:

Memberi petunjuk 🗣️

Tercepat dan termudah.

  • Keunggulan: tidak memerlukan pelatihan, iterasi instan

  • Kelemahan: bisa tidak konsisten, keterbatasan konteks, kerentanan prompt

Penyempurnaan 🎯

Latih model lebih lanjut menggunakan contoh-contoh Anda.

  • Keuntungan: perilaku yang lebih konsisten, bahasa domain yang lebih baik, dapat mengurangi panjang perintah

  • Kelemahan: biaya, persyaratan kualitas data, risiko overfitting, pemeliharaan

Tuning ringan (LoRA / adaptor) 🧩

Versi penyempurnaan yang lebih efisien ( Hu et al., 2021 ).

  • Keunggulan: lebih murah, modular, lebih mudah diganti

  • Kelemahan: masih membutuhkan pelatihan dan evaluasi

RAG (retrieval-augmented generation) 🔎

Model ini mengambil dokumen yang relevan dari basis pengetahuan Anda dan memberikan jawaban menggunakan dokumen tersebut ( Lewis et al., 2020 ).

  • Keuntungan: pengetahuan terkini, referensi internal (jika Anda menerapkannya), pelatihan ulang lebih sedikit

  • Kelemahan: kualitas pengambilan data dapat menentukan keberhasilan atau kegagalan, membutuhkan pengelompokan data (chunking) dan penyematan (embedding) yang baik

Jujur saja: banyak sistem yang sukses menggabungkan pemberian petunjuk + RAG (Randomized Agreement and Guidance). Penyesuaian yang tepat sangat penting, tetapi tidak selalu diperlukan. Orang-orang terlalu cepat beralih ke metode ini karena kedengarannya mengesankan 😅

11) Risiko, batasan, dan bagian "jangan menerapkan ini secara membabi buta" 🧯😬

Model-model dasar itu ampuh, tetapi tidak stabil seperti perangkat lunak tradisional. Mereka lebih seperti… seorang pekerja magang berbakat yang memiliki masalah kepercayaan diri.

Keterbatasan utama yang perlu direncanakan:

Halusinasi 🌀

Model dapat menciptakan:

  • sumber palsu

  • fakta yang tidak benar

  • langkah yang masuk akal tetapi salah ( Ji et al., 2023 )

Langkah-langkah mitigasi:

  • RAG dengan konteks yang mendasarinya ( Lewis et al., 2020 )

  • keluaran terbatas (skema, panggilan alat)

  • instruksi eksplisit “jangan menebak”

  • lapisan verifikasi (aturan, pemeriksaan silang, tinjauan manusia)

Bias dan pola yang merugikan ⚠️

Karena data pelatihan mencerminkan manusia, Anda bisa mendapatkan:

Langkah-langkah mitigasi:

Privasi dan kebocoran data 🔒

Jika Anda memasukkan data rahasia ke dalam endpoint model, Anda perlu mengetahui:

  • bagaimana cara penyimpanannya

  • apakah itu digunakan untuk pelatihan

  • logging apa yang ada?

  • Apa yang mengontrol kebutuhan organisasi Anda ( NIST AI RMF 1.0 )

Langkah-langkah mitigasi:

Injeksi segera (terutama dengan RAG) 🕳️

Jika model membaca teks yang tidak tepercaya, teks tersebut dapat mencoba memanipulasinya:

Langkah-langkah mitigasi:

Aku tidak bermaksud menakut-nakutimu. Hanya saja… lebih baik tahu di mana letak bunyi derit papan lantai.

12) Bagaimana cara memilih model dasar untuk kasus penggunaan Anda 🎛️

Jika Anda memilih model dasar (atau membangun di atas model yang sudah ada), mulailah dengan pertanyaan-pertanyaan berikut:

Definisikan apa yang Anda hasilkan 🧾

  • hanya teks

  • gambar

  • audio

  • campuran multimodal

Tetapkan standar keakuratan fakta Anda 📌

Jika Anda membutuhkan akurasi tinggi (keuangan, kesehatan, hukum, keselamatan):

  • Anda akan membutuhkan RAG ( Lewis et al., 2020 )

  • Anda akan memerlukan validasi

  • Anda perlu melibatkan peninjauan manusia (setidaknya kadang-kadang) ( NIST AI RMF 1.0 )

Tentukan target latensi Anda ⚡

Obrolan bersifat instan. Ringkasan batch bisa lebih lambat.
Jika Anda membutuhkan respons instan, ukuran model dan hosting menjadi penting.

Memetakan kebutuhan privasi dan kepatuhan 🔐

Beberapa tim membutuhkan:

Anggaran seimbang - dan kesabaran operasional 😅

Hosting mandiri memberikan kendali tetapi menambah kompleksitas.
API terkelola mudah digunakan tetapi bisa mahal dan kurang dapat disesuaikan.

Sebuah tips praktis kecil: buat prototipe dengan sesuatu yang mudah terlebih dahulu, lalu sempurnakan nanti. Memulai dengan pengaturan yang "sempurna" biasanya memperlambat segalanya.

13) Apa itu Model Dasar dalam AI Generatif? (Model mental singkat) 🧠✨

Mari kita bahas kembali. Apa itu Model Dasar dalam AI Generatif?

Mereka adalah:

  • model besar dan umum yang dilatih pada data yang luas ( NIST , Stanford CRFM )

  • mampu menghasilkan konten (teks, gambar, audio, dll.) ( Profil AI Generatif NIST )

  • dapat beradaptasi dengan banyak tugas melalui petunjuk, penyesuaian, dan pengambilan kembali ( Bommasani et al., 2021 )

  • lapisan dasar yang mendukung sebagian besar produk AI generatif modern

Ini bukan satu arsitektur atau merek tunggal. Ini adalah kategori model yang berperilaku seperti sebuah platform.

Model dasar ini lebih mirip dapur daripada kalkulator. Anda bisa memasak banyak makanan di dalamnya. Anda juga bisa membakar roti panggang jika tidak hati-hati… tapi dapur ini tetap sangat praktis 🍳🔥

14) Rekap dan kesimpulan ✅🙂

Model dasar adalah mesin yang dapat digunakan kembali dalam AI generatif. Model ini dilatih secara luas, kemudian diadaptasi untuk tugas-tugas spesifik melalui pemberian petunjuk, penyempurnaan, dan pengambilan kembali ( NIST , Stanford CRFM ). Model ini bisa luar biasa, berantakan, ampuh, dan terkadang menggelikan—semuanya sekaligus.

Ringkasan:

Jika Anda membangun sesuatu dengan AI generatif, memahami model fondasi bukanlah pilihan. Itu adalah keseluruhan lantai tempat bangunan berdiri… dan ya, terkadang lantainya sedikit goyah 😅

Pertanyaan yang Sering Diajukan (FAQ)

Model dasar, secara sederhana

Model dasar adalah model AI serbaguna berukuran besar yang dilatih pada data yang luas sehingga dapat digunakan kembali untuk banyak tugas. Alih-alih membangun satu model untuk setiap pekerjaan, Anda memulai dengan model "dasar" yang kuat dan menyesuaikannya sesuai kebutuhan. Adaptasi tersebut sering terjadi melalui pemberian petunjuk, penyempurnaan, dan pengambilan kembali (RAG), atau alat bantu. Ide utamanya adalah cakupan yang luas ditambah kemampuan untuk diarahkan.

Bagaimana model dasar berbeda dari model AI spesifik tugas tradisional

AI tradisional sering melatih model terpisah untuk setiap tugas, seperti analisis sentimen atau penerjemahan. Model dasar membalikkan pola tersebut: dilatih sekali, kemudian digunakan kembali di banyak fitur dan produk. Hal ini dapat mengurangi upaya yang ber重复 dan mempercepat penyampaian kemampuan baru. Kelemahannya adalah model ini bisa kurang dapat diprediksi daripada perangkat lunak klasik kecuali jika Anda menambahkan batasan dan pengujian.

Model dasar dalam AI generatif

Dalam AI generatif, model dasar adalah sistem dasar yang dapat menghasilkan konten baru seperti teks, gambar, audio, kode, atau keluaran multimodal. Model ini tidak terbatas pada pelabelan atau klasifikasi; model ini menghasilkan respons yang menyerupai karya buatan manusia. Karena mereka mempelajari pola-pola umum selama pelatihan awal, mereka dapat menangani berbagai jenis dan format perintah. Mereka adalah "lapisan dasar" di balik sebagian besar pengalaman generatif modern.

Bagaimana model dasar belajar selama pelatihan awal

Sebagian besar model dasar bahasa belajar dengan memprediksi token, seperti kata berikutnya atau kata yang hilang dalam teks. Tujuan sederhana itu mendorong mereka untuk menginternalisasi struktur seperti tata bahasa, gaya, dan pola penjelasan umum. Mereka juga dapat menyerap banyak pengetahuan dunia, meskipun tidak selalu dapat diandalkan. Hasilnya adalah representasi umum yang kuat yang nantinya dapat Anda arahkan ke pekerjaan spesifik.

Perbedaan antara prompting, fine-tuning, LoRA, dan RAG

Pemberian petunjuk adalah cara tercepat untuk mengarahkan perilaku menggunakan instruksi, tetapi bisa rapuh. Penyesuaian lebih lanjut melatih model berdasarkan contoh Anda untuk perilaku yang lebih konsisten, tetapi menambah biaya dan pemeliharaan. LoRA/adapter adalah pendekatan penyesuaian lebih ringan yang seringkali lebih murah dan lebih modular. RAG mengambil dokumen yang relevan dan meminta model untuk menjawab menggunakan konteks tersebut, yang membantu dalam hal kesegaran dan keterkaitan.

Kapan menggunakan RAG sebagai pengganti penyempurnaan?

RAG seringkali menjadi pilihan tepat ketika Anda membutuhkan jawaban yang didasarkan pada dokumen terkini atau basis pengetahuan internal Anda. Metode ini dapat mengurangi "tebakan" dengan menyediakan konteks yang relevan pada model saat pembuatan jawaban. Penyesuaian halus (fine-tuning) lebih cocok ketika Anda membutuhkan gaya, frasa domain, atau perilaku yang konsisten yang tidak dapat dihasilkan secara andal oleh pemberian petunjuk (prompting). Banyak sistem praktis menggabungkan pemberian petunjuk + RAG sebelum menggunakan penyesuaian halus.

Cara mengurangi halusinasi dan mendapatkan jawaban yang lebih dapat diandalkan

Pendekatan umum adalah dengan mendasarkan model pada pengambilan data (RAG) sehingga tetap dekat dengan konteks yang diberikan. Anda juga dapat membatasi output dengan skema, mewajibkan pemanggilan alat untuk langkah-langkah kunci, dan menambahkan instruksi eksplisit "jangan menebak". Lapisan verifikasi juga penting, seperti pemeriksaan aturan, pemeriksaan silang, dan tinjauan manusia untuk kasus penggunaan yang berisiko lebih tinggi. Perlakukan model sebagai alat bantu probabilistik, bukan sebagai sumber kebenaran secara default.

Risiko terbesar dengan model dasar dalam produksi

Risiko umum meliputi halusinasi, pola bias atau berbahaya dari data pelatihan, dan kebocoran privasi jika data sensitif ditangani dengan buruk. Sistem juga rentan terhadap injeksi prompt, terutama ketika model membaca teks yang tidak tepercaya dari dokumen atau konten web. Mitigasi biasanya mencakup tata kelola, pengujian keamanan (red-teaming), kontrol akses, pola prompt yang lebih aman, dan evaluasi terstruktur. Rencanakan risiko-risiko ini sejak dini daripada menambalnya di kemudian hari.

Injeksi cepat dan mengapa hal itu penting dalam sistem RAG

Injeksi prompt terjadi ketika teks yang tidak tepercaya mencoba mengesampingkan instruksi, seperti "abaikan petunjuk sebelumnya" atau "ungkapkan rahasia". Dalam RAG, dokumen yang diambil dapat berisi instruksi berbahaya tersebut, dan model dapat mengikutinya jika Anda tidak berhati-hati. Pendekatan umum adalah mengisolasi instruksi sistem, membersihkan konten yang diambil, dan mengandalkan kebijakan berbasis alat daripada hanya mengandalkan prompt. Pengujian dengan input yang bersifat antagonis membantu mengungkap titik lemah.

Bagaimana cara memilih model dasar untuk kasus penggunaan Anda?

Mulailah dengan mendefinisikan apa yang perlu Anda hasilkan: teks, gambar, audio, kode, atau keluaran multimodal. Kemudian tetapkan standar faktualitas Anda - domain dengan akurasi tinggi seringkali membutuhkan landasan (RAG), validasi, dan terkadang tinjauan manusia. Pertimbangkan latensi dan biaya, karena model yang kuat tetapi lambat atau mahal dapat sulit untuk diimplementasikan. Terakhir, petakan kebutuhan privasi dan kepatuhan ke opsi dan kontrol penerapan.

Referensi

  1. Institut Standar dan Teknologi Nasional (NIST) - Model Dasar (Istilah Glosarium) - csrc.nist.gov

  2. Institut Standar dan Teknologi Nasional (NIST) - NIST AI 600-1: Profil AI Generatif - nvlpubs.nist.gov

  3. Institut Standar dan Teknologi Nasional (NIST) - NIST AI 100-1: Kerangka Kerja Manajemen Risiko AI (AI RMF 1.0) - nvlpubs.nist.gov

  4. Pusat Penelitian Model Fondasi Stanford (CRFM) - Laporan - crfm.stanford.edu

  5. arXiv - Tentang Peluang dan Risiko Model Fondasi (Bommasani dkk., 2021) - arxiv.org

  6. arXiv - Model Bahasa adalah Pembelajar dengan Sedikit Data (Brown dkk., 2020) - arxiv.org

  7. arXiv - Generasi yang Diperkuat dengan Pengambilan untuk Tugas NLP Intensif Pengetahuan (Lewis dkk., 2020) - arxiv.org

  8. arXiv - LoRA: Adaptasi Peringkat Rendah dari Model Bahasa Besar (Hu dkk., 2021) - arxiv.org

  9. arXiv - BERT: Pra-pelatihan Transformer Dua Arah Mendalam untuk Pemahaman Bahasa (Devlin dkk., 2018) - arxiv.org

  10. arXiv - Model Bahasa yang Disempurnakan adalah Pembelajar Tanpa Pelatihan Awal (Wei dkk., 2021) - arxiv.org

  11. ACM Digital Library - Survei Halusinasi dalam Generasi Bahasa Alami (Ji dkk., 2023) - dl.acm.org

  12. arXiv - Pembelajaran Model Visual yang Dapat Ditransfer dari Pengawasan Bahasa Alami (Radford dkk., 2021) - arxiv.org

  13. arXiv - Model Probabilistik Difusi yang Mengurangi Derau (Ho dkk., 2020) - arxiv.org

  14. arXiv - Sintesis Citra Resolusi Tinggi dengan Model Difusi Laten (Rombach dkk., 2021) - arxiv.org

  15. arXiv - Pengambilan Teks Padat untuk Tanya Jawab Domain Terbuka (Karpukhin dkk., 2020) - arxiv.org

  16. arXiv - Perpustakaan Faiss (Douze et al., 2024) - arxiv.org

  17. OpenAI - Memperkenalkan Whisper - openai.com

  18. arXiv - Sintesis TTS Alami dengan Mengondisikan WaveNet pada Prediksi Spektrogram Mel (Shen dkk., 2017) - arxiv.org

  19. Pusat Keamanan dan Teknologi Baru (CSET), Universitas Georgetown - Kekuatan mengejutkan dari prediksi kata berikutnya: penjelasan model bahasa besar (bagian 1) - cset.georgetown.edu

  20. USENIX - Mengekstraksi Data Pelatihan dari Model Bahasa Besar (Carlini dkk., 2021) - usenix.org

  21. OWASP - LLM01: Injeksi Cepat - genai.owasp.org

  22. arXiv - Lebih dari yang Anda minta: Analisis Komprehensif Ancaman Injeksi Prompt Baru terhadap Model Bahasa Besar Terintegrasi Aplikasi (Greshake dkk., 2023) - arxiv.org

  23. Seri Lembar Panduan OWASP - Lembar Panduan Pencegahan Injeksi Prompt LLM - cheatsheetseries.owasp.org

Temukan AI Terbaru di Toko Resmi Asisten AI

Tentang Kami

Kembali ke blog