Model bahasa besar

Bagian dari seri
Pembelajaran mesin dan penggalian data
Paradigma Pembelajaran terbimbing Pembelajaran tak terbimbing Pembelajaran mesin daring Pembelajaran mesin luring Meta-learning Pembelajaran semiterbimbing Pembelajaran swabimbing Pembelajaran pengukuhan Pembelajaran berbasis aturan Pembelajaran mesin kuantum
Masalah Klasifikasi Model generatif Regresi Kluster Reduksi dimensi Estimasi densitas Deteksi anomali Pembersihan data AutoML Aturan asosiasi Analisis semantik Rekayasa fitur Pembelajaran fitur
Pembelajaran terbimbing (Klasifikasi •Regresi) Pohon keputusan Pembelajaran ensambel Bagging boosting Random forest k-NN Regresi linear Naive Bayes Jaringan saraf tiruan Regresi logistik Perseptron Support vector machine (SVM)
Kekelompokkan BIRCH CURE Hierarki k-means Fuzi
Reduksi dimensi AKU
Jaringan saraf tiruan Pembelajaran dalam Jaringan saraf konvolusional
Diagnostik model Kurva belajar
l b s

Model bahasa besar (bahasa Inggris:large language model, biasa disingkat LLM) adalah model bahasa berskala besar yang terkenal karena kemampuannya untuk mencapai tujuan umum dalam pemahaman dan pembangkitan bahasa. LLM memperoleh kemampuan ini dengan menggunakan data dalam jumlah besar untuk mempelajari miliaran parameter selama pelatihan dan mengonsumsi sumber daya komputasi yang besar selama pelatihan dan pengoperasiannya.^[1] LLM merupakan jaringan syaraf tiruan (umumnya menggunakan transformer^[2]) dan telah dilatih sebelumnya dengan menggunakan pemelajaran terawasi mandiri dan pemelajaran semi terawasi.

Sebagai model bahasa yang bersifat autoregresif, LLM bekerja dengan menerima teks masukan dan memprediksi token atau kata selanjutnya secara berulang.^[3] Sampai tahun 2020, fine tuning adalah satu-satunya cara suatu model bisa beradaptasi untuk bisa menyelesaikan tugas tertentu. Adapun model yang lebih besar, seperti GPT-3, dapat di-prompt-engineer untuk mencapai hasil yang sama. ^[4] LLM dianggap memiliki pengetahuan terkait sintaksis, semantik, dan ontologi yang melekat pada korpora bahasa manusia, tetapi LLM juga memiliki semacam ketidakakuratan dan bias yang ada dalam korpora. ^[5]

Contoh terkenal, termasuk model GPT oleh OpenAI (seperti, GPT-3.5 dan GPT-4, yang digunakan dalam ChatGPT), PaLM milik Google (digunakan dalam Bard), dan LLaMA milik Meta, serta BLOOM, Ernie 3. 0 Titan, dan Claude 2.

Referensi

Basis data pengawasan otoritas
Internasional	GND
Nasional	Republik Ceko Latvia