Apa yang Membedakan NLP Machine Learning vs LLM?

Natural Language Processing (NLP) machine learning dan Large Language Models (LLM) adalah dua konsep yang saling terkait dalam dunia kecerdasan buatan (Artificial Intelligence atau AI). Keduanya berperan besar dalam membuat komputer semakin cerdas dalam memahami dan menghasilkan bahasa manusia.

Namun, meskipun terdapat kesamaan, keduanya memiliki pendekatan dan fokus yang berbeda. Artikel ini akan membahas perbedaan antara NLP berbasis machine learning dan LLM berdasarkan evolusi teknologi yang mendasarinya. Simak lebih lanjut yuk sahabat DQLab untuk membandingkan antar kedua algoritma machine learning ini.

1. Apa itu NLP Machine Learning?

NLP adalah bidang AI yang dirancang untuk membantu komputer memahami, menafsirkan, dan menghasilkan bahasa manusia. Pada pertengahan abad ke-20, NLP bermula sebagai metode sederhana berbasis aturan (rules-based) yang berfungsi untuk menerjemahkan teks antarbahasa. Metode ini mengandalkan sekumpulan aturan linguistik yang telah ditetapkan oleh ahli bahasa.

Seiring berjalannya waktu, teknologi NLP berkembang pesat dari sekadar penerjemahan teks menjadi kemampuan yang jauh lebih kompleks, seperti analisis konten, pengenalan suara, dan deteksi sentimen. Kemajuan ini dimungkinkan berkat kemampuan AI untuk memproses dan menganalisis data dalam jumlah besar dengan lebih cepat dan akurat, memungkinkan NLP untuk melakukan analisis yang lebih canggih dan kontekstual.

Baca juga : Yuk Kenali Macam-Macam Algoritma Machine Learning!

2. Apa itu LLM?

Large Language Models (LLM) adalah jenis model AI yang lebih canggih, dirancang untuk menghasilkan teks yang menyerupai bahasa manusia berdasarkan data pelatihan dalam jumlah sangat besar. LLM merupakan evolusi dari model NLP berbasis machine learning, menggunakan teknik pembelajaran mendalam (deep learning) yang kompleks, terutama arsitektur transformer.

Beberapa terobosan penting dalam LLM, seperti BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) dan OpenAI’s ChatGPT, telah membuka era baru dalam pemrosesan bahasa. LLM mampu melakukan tugas yang jauh lebih kompleks, seperti menghasilkan paragraf esai, menjawab pertanyaan secara kontekstual, dan bahkan membuat konten kreatif.

3. NLP bekerja dengan dataset yang lebih kecil

Meski pada dasarnya NLP dan LLM memiliki tujuan yang sama, yaitu meningkatkan interaksi antara manusia dan komputer, keduanya memiliki perbedaan mendasar. NLP tradisional berbasis machine learning bekerja dengan dataset yang lebih kecil dan fokus pada tugas tertentu, seperti klasifikasi teks atau pengenalan entitas.

Pendekatan ini lebih efisien dari sisi sumber daya karena tidak memerlukan komputasi besar untuk pelatihan dan implementasi. NLP berbasis machine learning cocok untuk aplikasi yang lebih sederhana seperti analisis teks otomatis atau chatbot yang menangani pertanyaan dasar.

Di sisi lain, LLM menggunakan jaringan saraf yang sangat dalam dan memerlukan infrastruktur komputasi yang besar untuk memproses miliaran parameter. Dengan data yang begitu besar dan arsitektur yang rumit, LLM mampu melakukan tugas yang jauh lebih kompleks dibandingkan model NLP tradisional.

LLM dapat menghasilkan paragraf teks yang sangat mirip dengan yang ditulis manusia, memahami nuansa bahasa seperti ironi atau metafora, bahkan memberikan respons kontekstual dalam percakapan yang lebih kompleks. Namun, semua keunggulan ini datang dengan biaya tinggi dari segi komputasi dan sumber daya, yang membuat LLM lebih cocok untuk aplikasi tingkat lanjut seperti asisten virtual yang cerdas atau sistem rekomendasi berbasis konten.

Baca juga : Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner

4. Perbedaan NLP dan LLM dari segi skala dan fleksibilitas

Salah satu perbedaan signifikan antara keduanya adalah pada skala dan fleksibilitas. Model NLP tradisional yang berbasis machine learning biasanya lebih terarah pada tugas spesifik, sementara LLM dirancang untuk menggeneralisasi lebih baik pada berbagai tugas linguistik. Hal ini memungkinkan LLM untuk tidak hanya memahami perintah, tetapi juga menafsirkan makna kontekstual dan menyusun respons yang lebih alami.

Pada akhirnya, baik NLP berbasis machine learning maupun LLM memainkan peran penting dalam dunia AI dan pemrosesan bahasa. Jika NLP machine learning lebih efisien dan cocok untuk tugas spesifik dengan sumber daya terbatas, LLM hadir sebagai solusi yang lebih kuat namun juga lebih kompleks, untuk tantangan bahasa yang memerlukan pemahaman lebih dalam.

Keduanya sama-sama menjadi fondasi bagi masa depan teknologi AI, yang akan semakin cerdas dan responsif terhadap kebutuhan manusia di era digital ini.

Ingin tahu lebih lanjut tentang NLP? Yuk kuasai dan pelajari Machine Learning bareng-bareng bersama DQLab! Modul ajarnya lengkap dan bervariasi. Semua skill yang dibutuhkan akan diajarkan. Dilengkapi studi kasus yang membantu kalian belajar memecahkan masalah dari berbagai industri. Bahkan diintegrasikan dengan ChatGPT. Manfaatnya apa?

• Membantu kalian menjelaskan lebih detail code yang sedang dipelajari

• Membantu menemukan code yang salah atau tidak sesuai

• Memberikan solusi atas problem yang dihadapi pada code

• Membantu kalian belajar kapanpun dan dimanapun

Selain itu, DQLab juga menggunakan metode HERO yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula. Tunggu apa lagi, segera Sign Up dan persiapkan diri untuk menguasai machine learning dengan ikuti Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner!

Penulis: Reyvan Maulid