Mungkin Anda pernah dengar istilah "large language models" atau LLM saat orang membicarakan AI generatif. Tapi, mereka tidak sepenuhnya sama dengan chatbot terkenal seperti ChatGPT, Google Gemini, Microsoft Copilot, Meta AI, atau Claude dari Anthropic.
Chatbot AI ini bisa menghasilkan respons mengesankan, tapi sebenarnya mereka tidak memahami arti kata seperti manusia. Mereka hanyalah antarmuka untuk berinteraksi dengan LLM. Teknologi dasarnya dilatih untuk mengenali cara kata digunakan dan kata mana yang sering muncul bersamaan, sehingga bisa memprediksi kata, kalimat, atau paragraf berikutnya.
Memahami cara kerja LLM adalah kunci untuk mengerti bagaimana AI berfungsi. Dan karena AI semakin umum dalam pengalaman online kita, ini penting untuk diketahui.
Apa itu language model?
Bayangkan language model seperti peramal kata-kata.
"Language model adalah sistem yang mencoba memprediksi bahasa yang dihasilkan manusia," jelas Mark Riedl, profesor di Georgia Tech School of Interactive Computing. "Yang membedakannya adalah kemampuannya memprediksi kata berikutnya berdasarkan kata sebelumnya."
Ini dasar dari fitur autocomplete saat mengetik pesan, juga chatbot AI.
Apa itu large language model?
LLM mencakup jumlah kata sangat besar dari berbagai sumber. Ukurannya diukur dalam "parameter".
Apa itu parameter?
LLM menggunakan neural networks—model pembelajaran mesin yang memproses input dengan perhitungan matematis untuk menghasilkan output. Variabel dalam perhitungan ini disebut parameter. LLM bisa memiliki miliaran parameter atau lebih.
"Mereka disebut besar saat bisa menghasilkan paragraf utuh yang koheren," kata Riedl.
Bagaimana LLM belajar?
LLM belajar lewat deep learning.
"Sama seperti mengajari anak—kita beri banyak contoh," ujar Jason Alan Snyder, CTO Momentum Worldwide.
Artinya, LLM diberi data pelatihan (buku, artikel, kode, media sosial) untuk memahami konteks kata dan nuansa bahasa. Praktik pengumpulan data ini jadi kontroversi dan sengketa hukum, seperti gugatan The New York Times dan seniman terkait penggunaan materi berhak cipta tanpa izin.
AI mencerna lebih banyak teks daripada yang bisa dibaca manusia seumur hidup—triliunan token. Token membantu AI memecah teks. Misalnya, satu token setara dengan 4 karakter dalam bahasa Inggris (~¾ kata).
Dari sini, LLM menganalisis hubungan kata dan frekuensi kemunculannya.
"Ini seperti membangun peta raksasa hubungan kata," tutur Snyder. "Lalu ia mulai bisa memprediksi kata berikutnya… dan membandingkannya dengan data aktual untuk menyesuaikan peta internalnya."
Proses ini terjadi miliaran kali hingga pemahaman bahasanya semakin baik. LLM juga belajar melalui reinforcement learning from human feedback (RLHF), di mana manusia menilai respons mana yang lebih baik.
Kelebihan & Kelemahan LLM
Kelebihan:
- Sangat baik dalam menghasilkan teks alami.
- Bisa mengekstrak pola dari instruksi dan merangkai respons panjang.
Kelemahan:
- Sering berhalusinasi—membuat fakta palsu (contoh: ChatGPT menyebutkan kasus pengadilan fiktif).
- Tidak bisa menangani pertanyaan terlalu berbeda dari data pelatihan (misal: soal matematika unik).
- Tidak paham perencanaan atau dinamika sosial.
- Kurang update karena data pelatihan terbatas pada periode tertentu.
Jenis-Jenis Language Model
- Small Language Model: Versi lebih ringan (contoh: milik Microsoft) yang berjalan di perangkat tanpa kebutuhan komputasi tinggi.
- Reasoning Model: Jenis LLM yang menunjukkan proses berpikir saat menjawab (contoh: DeepSeek).
- Open-Source/Open-Weights: Lebih transparan. Open-source memperlihatkan kode model, sementara open-weights mengungkap bobot keputusan.
Integrasi LLM dengan Mesin Pencari
Beberapa LLM terhubung ke mesin pencari (seperti Google) untuk mencari informasi terbaru dan memasukkannya ke dalam respons. Tapi ini berisiko meningkatkan hallucinations jika tanpa pemeriksaan fakta. Contoh gagal: AI Overviews Google yang sempat memberikan jawaban salah.
Catatan penting: LLM tidak berinteraksi dengan dunia nyata, sehingga sulit memahami konteks peristiwa aktual.
Untuk eksplorasi lebih lanjut, simak rekomendasi pakar tentang chatbot terbaik di tahun 2025.