Breaking the Scaling Code: Bagaimana Model AI Mendefinisikan Ulang Aturan
Artificial intelligence (AI) telah membuat kemajuan yang luar biasa dalam beberapa tahun terakhir. Model-model yang dulunya kesulitan dalam tugas-tugas dasar kini mampu menyelesaikan masalah matematika, menghasilkan kode, dan menjawab pertanyaan-pertanyaan kompleks. Pusat dari kemajuan ini adalah konsep hukum skalabilitas—aturan yang menjelaskan bagaimana model AI meningkat ketika mereka tumbuh, dilatih dengan lebih banyak data, atau didukung oleh sumber daya komputasi yang lebih besar. Selama bertahun-tahun, hukum-hukum ini berfungsi sebagai panduan untuk mengembangkan AI yang lebih baik.
Baru-baru ini, tren baru muncul. Para peneliti menemukan cara untuk mencapai hasil yang luar biasa tanpa hanya membuat model-model lebih besar. Pergeseran ini lebih dari sekadar evolusi teknis. Ini sedang membentuk kembali bagaimana AI dibangun, menjadikannya lebih efisien, mudah diakses, dan berkelanjutan.
Dasar-Dasar Hukum Skalabilitas
Hukum skalabilitas seperti rumus untuk peningkatan AI. Mereka menyatakan bahwa saat Anda meningkatkan ukuran sebuah model, memberikan lebih banyak data, atau memberikannya akses ke lebih banyak daya komputasi, kinerjanya meningkat. Contohnya:
Ukuran model: Model-model yang lebih besar dengan lebih banyak parameter dapat belajar dan merepresentasikan pola-pola yang lebih kompleks. Parameter-parameter adalah bagian-bagian yang dapat diatur dari sebuah model yang memungkinkannya membuat prediksi.
Data: Melatih pada dataset yang luas dan beragam membantu model dalam generalisasi yang lebih baik, memungkinkannya menangani tugas-tugas yang tidak dilatih secara eksplisit.
Komputasi: Lebih banyak daya komputasi memungkinkan pelatihan yang lebih cepat dan efisien, mencapai kinerja yang lebih tinggi.
Rumus ini telah mendorong evolusi AI selama lebih dari satu dekade. Jaringan saraf awal seperti AlexNet dan ResNet menunjukkan bagaimana peningkatan ukuran model dapat meningkatkan pengenalan gambar. Kemudian datanglah transformer di mana model-model seperti GPT-3 dan BERT dari Google telah menunjukkan bahwa skalabilitas dapat membuka kemampuan-kemampuan baru secara keseluruhan, seperti pembelajaran dengan sedikit contoh.
Batasan dari Skalabilitas
Meskipun keberhasilannya, skalabilitas memiliki batasan. Saat model tumbuh, peningkatan dari penambahan parameter-parameter lebih kecil. Fenomena ini dikenal sebagai “hukum pengembalian yang berkurang,” yang berarti bahwa menggandakan ukuran model tidak menggandakan kinerjanya. Sebaliknya, setiap peningkatan memberikan keuntungan yang lebih kecil. Hal ini berarti bahwa untuk mendorong kinerja model-model tersebut lebih jauh akan memerlukan sumber daya yang lebih besar untuk keuntungan yang relatif kecil. Hal ini memiliki konsekuensi nyata. Membangun model-model yang besar memiliki biaya finansial dan lingkungan yang signifikan. Melatih model-model besar itu mahal. GPT-3 dilaporkan menghabiskan jutaan dolar untuk dilatih. Biaya-biaya ini membuat AI terkini tidak dapat diakses oleh organisasi-organisasi kecil. Melatih model-model besar mengkonsumsi energi yang besar. Sebuah studi memperkirakan bahwa melatih satu model besar dapat mengeluarkan karbon sebanyak lima mobil selama umur mereka.
Para peneliti menyadari tantangan-tantangan ini dan mulai mengeksplorasi alternatif. Daripada mengandalkan kekuatan kasar, mereka bertanya: Bagaimana kita dapat membuat AI lebih pintar, bukan hanya lebih besar?
Membongkar Kode Skalabilitas
Terobosan-terobosan terbaru menunjukkan bahwa memungkinkan untuk melampaui hukum-hukum skalabilitas tradisional. Desain-desain model yang lebih pintar, strategi-strategi data yang lebih baik, dan teknik-teknik pelatihan yang efisien memungkinkan AI mencapai ketinggian baru tanpa memerlukan sumber daya yang besar.
Desain Model yang Lebih Pintar: Alih-alih membuat model-model lebih besar, para peneliti fokus pada membuatnya lebih efisien. Contohnya adalah:
Model-model langka: Alih-alih mengaktifkan semua parameter sekaligus, model-model langka hanya menggunakan bagian-bagian yang diperlukan untuk tugas tertentu. Pendekatan ini menghemat daya komputasi sambil mempertahankan kinerja. Contoh yang terkenal adalah Mistral 7B, yang, meskipun hanya memiliki 7 miliar parameter, melampaui model-model yang jauh lebih besar dengan menggunakan arsitektur langka.
Perbaikan Transformer: Transformer tetap menjadi tulang punggung AI modern, tetapi desain mereka sedang berkembang. Inovasi seperti mekanisme perhatian linear membuat transformer lebih cepat dan membutuhkan sumber daya yang lebih sedikit.
Strategi Data yang Lebih Baik: Lebih banyak data tidak selalu lebih baik. Dataset yang dikurasi dengan baik dan berkualitas tinggi seringkali melebihi volume saja. Misalnya,
Dataset yang difokuskan: Alih-alih melatih pada data yang besar dan tidak disaring, para peneliti menggunakan dataset yang bersih dan relevan. Sebagai contoh, OpenAI telah beralih ke data yang dipilih dengan hati-hati untuk meningkatkan kehandalan.
Pelatihan yang Spesifik Domain: Dalam bidang-bidang khusus seperti kedokteran atau hukum, dataset yang ditargetkan membantu model-model berperforma dengan baik dengan contoh-contoh yang lebih sedikit.
Metode Pelatihan yang Efisien: Teknik-teknik pelatihan baru sedang mengurangi tuntutan sumber daya tanpa mengorbankan kinerja. Beberapa contoh dari teknik-teknik pelatihan ini termasuk:
Pembelajaran kurikulum: Dengan memulai dengan tugas-tugas yang lebih sederhana dan secara bertahap memperkenalkan yang lebih sulit, model-model belajar dengan lebih efektif. Hal ini mencerminkan bagaimana manusia belajar.
Teknik seperti LoRA (Low-Rank Adaptation): Metode-metode ini menyesuaikan model-model dengan efisien tanpa melatih ulang mereka sepenuhnya.
Gradient checkpointing: Pendekatan ini mengurangi penggunaan memori selama pelatihan, memungkinkan model-model yang lebih besar berjalan pada perangkat keras yang terbatas.
Kemampuan-kemampuan yang Muncul: Saat model tumbuh, terkadang mereka menampilkan kemampuan-kemampuan yang mengejutkan, seperti menyelesaikan masalah-masalah yang tidak dilatih secara eksplisit. Kemampuan-kemampuan yang muncul ini menantang hukum-hukum skalabilitas tradisional, karena seringkali muncul dalam model-model yang lebih besar tetapi tidak dalam model-model yang lebih kecil. Para peneliti sekarang sedang menyelidiki cara untuk membuka kemampuan-kemampuan ini dengan lebih efisien, tanpa mengandalkan skalabilitas kasar.
Pendekatan Hibrid untuk AI yang Lebih Pintar: Menggabungkan jaringan saraf dengan penalaran simbolik adalah arah yang menjanjikan. Sistem-sistem hibrida ini menggabungkan pengenalan pola dengan penalaran logis, menjadikannya lebih cerdas dan mudah beradaptasi. Pendekatan ini mengurangi kebutuhan akan dataset yang besar dan daya komputasi.
Contoh-contoh Dunia Nyata
Beberapa model-model terkini menunjukkan bagaimana kemajuan-kemajuan ini sedang menuliskan ulang aturan-aturan:
GPT-4 Mini: Model ini memberikan kinerja yang sebanding dengan versi yang jauh lebih besar namun dengan sebagian kecil biaya dan sumber daya. Model ini mencapai hasil ini dengan bantuan teknik-teknik pelatihan yang lebih pintar dan dataset yang difokuskan.
Mistral 7B: Dengan hanya 7 miliar parameter, model ini melampaui model-model dengan puluhan miliar. Arsitektur langkanya membuktikan bahwa desain yang cerdas dapat melampaui ukuran mentah.
Claude 3.5: Prioritas keamanan dan pertimbangan etis, model ini seimbang dalam kinerja yang kuat dengan penggunaan sumber daya yang dipikirkan.
Dampak dari Membongkar Hukum Skalabilitas
Kemajuan-kemajuan ini memiliki dampak dunia nyata.
Membuat AI Lebih Mudah Diakses: Desain-desain yang efisien menurunkan biaya pengembangan dan penerapan AI. Model-model open-source seperti Llama 3.1 membuat alat-alat AI canggih tersedia bagi perusahaan-perusahaan kecil dan peneliti.
Masa Depan yang Lebih Hijau: Model-model yang dioptimalkan mengurangi konsumsi energi, membuat pengembangan AI lebih berkelanjutan. Pergeseran ini krusial karena kekhawatiran tentang jejak lingkungan AI yang semakin meningkat.
Mengembangkan Jangkauan AI: Model-model yang lebih kecil dan lebih efisien dapat berjalan pada perangkat-perangkat sehari-hari, seperti ponsel pintar dan perangkat IoT. Hal ini membuka kemungkinan baru untuk aplikasi, mulai dari terjemahan bahasa secara real-time hingga sistem otomatis di mobil.
Kesimpulan
Hukum-hukum skalabilitas telah membentuk masa lalu AI, tetapi mereka tidak lagi menentukan masa depannya. Desain-desain yang lebih pintar, penanganan data yang lebih baik, dan metode-metode pelatihan yang efisien sedang membongkar aturan-aturan skalabilitas tradisional. Inovasi-inovasi ini membuat AI tidak hanya lebih kuat, tetapi juga lebih praktis dan berkelanjutan.
Fokus telah bergeser dari pertumbuhan kekuatan kasar ke desain yang cerdas. Era baru ini menjanjikan AI yang dapat diakses oleh lebih banyak orang, ramah lingkungan, dan mampu menyelesaikan masalah-masalah dengan cara-cara yang baru saja kita mulai membayangkan. Kode skalabilitas tidak hanya sedang dibongkar—tetapi sedang ditulis kembali.