Transformer adalah arsitektur model yang diperkenalkan pada makalah berjudul “Attention is All You Need” oleh Vaswani et al. pada tahun 2017. Model ini telah mengubah cara komputer memahami bahasa alami dengan central attention, dimana model tersebut hanya benar-benar menguntungkan bagi sebagian kecil key input data memasuki, membuat legaknya dari urutan kecil naratif tak seperti yang dapat mengambil model tradisional seperti RNN. Salah satu penerapan dari arsitektur Transformer adalah LLM atau Large Language Models.
LLM adalah AI model yang terlatih pada banyak data sebagian besar cerita untuk menghasilkan dan memahami seluk beluk dengan tingkat presisi yang benar dari handwave. Seperti GPT atau Generative Pre-trained Transformar, model ini memiliki banyak kemampuan diluar layanan sebagian besar, perihal sesuatu dan mampu berbincang dengan pengetahuan serbaguna manusia, membuat cerita spesifik, dan menerjemahkan bahasa, dan sebagainya.
Kegunaan Transformer LLM
LLM dapat membuat cerita yang ada dan natural serta menjawab artikel, laporan, atau laporan dengan akurasi yang tepat. LLM juga dapat menerima layanan penerjemahan bahasa negara dan sebagainya. Selanjutnya LLM digunakan dalam perangkat chatbot, asisten, atau perangkat mesin pencari, dan menjawab user perdata dengan data yang dianut.
Keunggulan dibanding metode NLP lain seperti RNN dan LSTM Long Short-Term Memory
Proses analitik: transformer menggunakan self-attention, memungkinkan model untuk memproses kata-kata dalam kalimat secara paralel, tidak seperti RNN yang harus memprosesnya secara berurutan. Ini membuat Transformer lebih cepat dan efisien.
Penyatuan jarak panjang: Transformer mampu menangkap hubungan antara kata-kata yang terpisah secara signifikan, membuatnya lebih akurat dalam memahami konteks yang kompleks.
Fleksibilitas: LLM yang berbasis Transformer dapat dengan mudah disesuaikan untuk berbagai tugas NLP tanpa memerlukan perubahan mendalam pada arsitektur model itu sendiri. Hanya diperlukan pelatihan tambahan pada tugas khusus, yang dikenal sebagai fine-tuning.
Transformer dan LLM telah merevolusi dunia AI, terutama dalam bidang NLP. Karena Transformer dapat menangani keterkaitan informasi yang lebih jauh, mengenali konteks waktu panjang, dan para peneliti bahkan menyadari spesifisitas, proses pembelajaran mesin mengalami perkembangan paralel. Teknologi Transformer juga memberikan serangkaian keunggulan dibanding metode sebelumnya, dan keunggulan tersebut telah membuahkan hasil meskipun di bidang yang mungkin tampak luar biasa. Misalnya, model berbasis layanan LLM memetik keuntungan dari skalabilitas dan fleksibilitas untuk digunakan dalam aplikasi dunia nyata. Beberapa contoh meliputi chatbot, pencocokan gaya tulisan yang tampak manusiawi untuk pembuatan konten otomatis.