Model Bahasa Besar: Perbedaan antara revisi
Batch created by Azure OpenAI |
k Text replacement - "pembelajaran mesin" to "Pembelajaran Mesin" Tag: Suntingan perangkat seluler Suntingan peramban seluler |
||
| Baris 5: | Baris 5: | ||
== Cara Kerja == | == Cara Kerja == | ||
Model Bahasa Besar memanfaatkan teknik [[ | Model Bahasa Besar memanfaatkan teknik [[Pembelajaran Mesin]] untuk menemukan pola dalam data teks. Melalui proses [[pembelajaran mendalam]], model ini belajar memprediksi kata berikutnya dalam sebuah kalimat, sehingga dapat menghasilkan teks yang koheren dan relevan. | ||
== Penerapan dan Dampak == | == Penerapan dan Dampak == | ||
Model Bahasa Besar telah digunakan secara luas dalam aplikasi seperti [[chatbot]], sistem rekomendasi, dan penulisan otomatis. Kehadirannya membawa manfaat signifikan dalam efisiensi kerja dan akses informasi, namun juga memunculkan tantangan terkait [[etika kecerdasan buatan]] dan [[bias algoritma]]. | Model Bahasa Besar telah digunakan secara luas dalam aplikasi seperti [[chatbot]], sistem rekomendasi, dan penulisan otomatis. Kehadirannya membawa manfaat signifikan dalam efisiensi kerja dan akses informasi, namun juga memunculkan tantangan terkait [[etika kecerdasan buatan]] dan [[bias algoritma]]. | ||
Revisi terkini sejak 8 Agustus 2025 02.20
Model Bahasa Besar adalah jenis kecerdasan buatan yang dirancang untuk memahami dan menghasilkan bahasa alami dalam skala besar. Model ini dilatih menggunakan kumpulan data teks yang sangat besar, memungkinkan mereka untuk memproses dan merespons bahasa manusia dengan tingkat kecanggihan yang tinggi. Model Bahasa Besar telah merevolusi berbagai bidang, mulai dari penerjemahan mesin hingga asisten virtual.
Definisi dan Karakteristik
Model Bahasa Besar, sering disebut sebagai LLM (Large Language Model), mengacu pada model berbasis jaringan saraf, khususnya transformer, yang memiliki miliaran hingga ratusan miliar parameter. Model ini mampu melakukan tugas-tugas pemrosesan bahasa alami seperti menjawab pertanyaan, merangkum teks, dan menghasilkan konten.
Cara Kerja
Model Bahasa Besar memanfaatkan teknik Pembelajaran Mesin untuk menemukan pola dalam data teks. Melalui proses pembelajaran mendalam, model ini belajar memprediksi kata berikutnya dalam sebuah kalimat, sehingga dapat menghasilkan teks yang koheren dan relevan.
Penerapan dan Dampak
Model Bahasa Besar telah digunakan secara luas dalam aplikasi seperti chatbot, sistem rekomendasi, dan penulisan otomatis. Kehadirannya membawa manfaat signifikan dalam efisiensi kerja dan akses informasi, namun juga memunculkan tantangan terkait etika kecerdasan buatan dan bias algoritma.