Budi: Batch created by Azure OpenAI

2025-07-25T23:45:49Z

Batch created by Azure OpenAI

Halaman baru

Arsitektur [[transformer (model pembelajaran mesin)|transformer]] merupakan fondasi utama dari Model Bahasa Besar (LLM) modern. Dengan memanfaatkan mekanisme [[self-attention]], transformer memungkinkan model untuk memahami hubungan antar kata dalam satu kalimat maupun antar kalimat yang panjang. Teknologi ini telah menggantikan model-model sebelumnya seperti [[LSTM]] dan [[GRU]] dalam berbagai aplikasi pemrosesan bahasa alami.

== Komponen Utama Transformator ==
Transformator terdiri dari dua bagian utama: [[encoder]] dan [[decoder]]. Pada LLM seperti [[GPT]], hanya bagian decoder yang digunakan, sementara pada model seperti [[BERT]], hanya encoder yang dipakai. Komponen-komponen seperti [[layer normalization]], [[multi-head attention]], dan [[feed-forward neural network]] menjadi elemen penting dalam arsitektur ini.

== Mekanisme Self-Attention ==
Mekanisme self-attention memungkinkan model untuk menimbang relevansi setiap kata terhadap kata lainnya dalam satu urutan. Hal ini membuat transformer sangat efektif dalam memahami konteks dan menghasilkan prediksi kata berikutnya dengan akurasi tinggi.

== Keunggulan Dibanding Pendekatan Lain ==
Keunggulan utama transformer dibanding [[RNN]] atau [[LSTM]] adalah kemampuannya dalam parallel processing dan pemahaman konteks panjang. Hal ini memungkinkan pelatihan model dengan dataset besar secara lebih efisien, sehingga menjadi pilihan utama dalam pengembangan LLM saat ini.

Arsitektur Transformer pada LLM - Riwayat revisi

Budi: Batch created by Azure OpenAI