Model Bahasa Besar: Seberapa besar?
Large Language Models (LLMs) atau Model Bahasa Besar seperti GPT-4 dan model sejenisnya dilatih menggunakan jumlah data yang sangat besar. Berikut adalah gambaran umum tentang seberapa banyak data yang digunakan:
- Skala Data: LLM biasanya dilatih dengan dataset yang mencakup ratusan miliar hingga triliunan token. Sebagai contoh, GPT-3 dilatih dengan sekitar 570 GB data teks, yang setara dengan sekitar 300 miliar token.
- Sumber Data: Data yang digunakan berasal dari berbagai sumber, termasuk buku, artikel ilmiah, situs web, forum online, dan lainnya. Sumber-sumber ini mencakup berbagai domain dan bahasa untuk memastikan model memiliki pemahaman yang luas.
- Preprocessing: Sebelum digunakan untuk pelatihan, data tersebut melalui proses preprocessing yang intensif, termasuk pembersihan, normalisasi, dan tokenisasi. Ini memastikan bahwa data yang masuk ke model konsisten dan berkualitas tinggi.
- Diversity of Data: Dataset yang digunakan untuk melatih LLM dirancang untuk mencakup berbagai topik, gaya penulisan, dan perspektif. Ini membantu model untuk menghasilkan respons yang lebih umum dan dapat diterapkan dalam berbagai konteks.
- Continuous Learning: Beberapa model juga dirancang untuk terus belajar dari data baru setelah pelatihan awal, meskipun ini memerlukan mekanisme khusus untuk memastikan bahwa pembelajaran tambahan tidak merusak pengetahuan yang sudah ada.
- Resource Intensity: Pelatihan LLM memerlukan sumber daya komputasi yang sangat besar, termasuk GPU dan TPU yang kuat, serta waktu pelatihan yang bisa mencapai minggu atau bahkan bulan.
Jadi, jumlah data yang digunakan untuk melatih LLM sangat besar dan beragam, yang memungkinkan model ini memiliki kemampuan pemahaman dan generasi bahasa yang sangat canggih.