Dua Temuan Menarik Mengenai Model Bahasa Besar (LLMs)
Model bahasa besar (LLMs) telah menjadi fokus perhatian dalam beberapa bulan terakhir, menarik minat para advokat, politisi, dan sarjana dari berbagai disiplin ilmu. Namun, terdapat beberapa faktor yang terlupakan dalam pembahasan mengenai LLMs ini.
Kemampuan LLMs Akan Meningkat Secara Teratur
Penelitian dan investasi yang dilakukan pada LLMs belakangan ini sebagian besar dapat dikaitkan dengan hukum skalabilitas. Ketika peneliti meningkatkan jumlah data yang dimasukkan ke model-model masa depan, ukuran model (dalam hal parameter), dan jumlah komputasi yang digunakan untuk melatihnya, hukum skalabilitas memungkinkan mereka untuk dengan tepat memprediksi beberapa metrik kasar yang relevan mengenai kemampuan model-model tersebut (diukur dalam FLOPs). Sebagai hasilnya, mereka dapat membuat keputusan desain yang penting, seperti ukuran terbaik untuk model dengan anggaran tertentu, tanpa perlu melakukan banyak eksperimen yang mahal.
LLMs Seringkali Mengadopsi Representasi Dunia Eksternal
Bukti semakin banyak menunjukkan bahwa LLMs membangun representasi internal dari dunia, yang memungkinkan mereka untuk merasionalkan secara tingkat abstrak tanpa terikat pada bentuk bahasa khusus dari teks tersebut. Temuan-temuan ini berkontradiksi dengan anggapan umum bahwa LLMs hanya dapat memprediksi kata berikutnya secara statistik dan tidak dapat menggeneralisasi pembelajaran atau penalaran mereka di luar teks.
Dalam penelitian yang dilakukan, model-model ini menunjukkan kemampuan untuk mengidentifikasi warna dengan konsistensi yang tinggi dengan temuan-temuan empiris mengenai persepsi warna manusia. Selain itu, model-model ini dapat menyimpulkan pengetahuan dan keyakinan penulis untuk memprediksi perkembangan teks selanjutnya. Mereka juga dapat mengubah representasi internal tentang fitur dan lokasi objek berdasarkan informasi yang diberikan dalam cerita. Bahkan, LLMs dapat memberikan informasi mengenai cara menggambarkan hal-hal aneh di atas kertas dan mampu melewati tes penalaran umum yang tidak memiliki petunjuk teks mengenai jawaban.
Sub-topik 1: Peningkatan Kemampuan LLMs dan Implikasinya
Penelitian dan investasi yang dilakukan pada LLMs tidak hanya membawa kemajuan dalam bidang kecerdasan buatan, tetapi juga berdampak pada perkembangan ekonomi. Kemampuan LLMs untuk meningkatkan prediksi secara akurat dan kemampuan mereka untuk mengadopsi representasi dunia eksternal memberikan potensi untuk mengembangkan sistem-sistem yang menguntungkan secara ekonomi. Namun, kemajuan yang dicapai oleh LLMs tidak selalu bisa diprediksi oleh para ahli, sehingga perlu adanya penelitian lebih lanjut untuk memahami sepenuhnya kemampuan-kemampuan ini.
Sub-topik 2: Implikasi Etika dan Pengaruh LLMs
Meskipun LLMs dapat memberikan manfaat yang signifikan dalam berbagai bidang, ada beberapa masalah etika yang perlu diperhatikan. LLMs tidak memiliki kewajiban untuk mencerminkan nilai-nilai dari para pembuatnya atau nilai-nilai yang disampaikan dalam konten online. Hal ini menimbulkan pertanyaan mengenai kemungkinan adanya bias atau kecenderungan tertentu dalam output yang dihasilkan oleh LLMs. Oleh karena itu, perlu ada pengawasan dan keterlibatan pihak luar dalam mengontrol nilai-nilai yang disampaikan oleh LLMs.
Selain itu, interaksi singkat dengan LLMs seringkali dapat menyesatkan. Meskipun LLMs dapat mempelajari dan mengingat contoh-contoh atau strategi-strategi tertentu dari data latihannya, mereka belum tentu memiliki pemahaman yang mendalam mengenai proses penalaran yang diperlukan untuk menyelesaikan tugas-tugas tersebut secara konsisten. Oleh karena itu, penting untuk melihat bukti yang konsisten dan menguji kemampuan LLMs dalam berbagai skenario sebelum mengandalkan mereka dalam melakukan tugas-tugas tertentu.
Dalam kesimpulannya, LLMs telah membawa kemajuan yang signifikan dalam bidang kecerdasan buatan. Namun, ada implikasi etika dan tantangan yang harus diatasi demi memaksimalkan potensi positif dari teknologi ini.
Disarikan dari: Sumber