Meningkatnya Penggunaan Large Language Model (LLM) dan Ancaman Data Palsu
Dalam era digital saat ini, banyak perusahaan besar maupun kecil yang berlomba-lomba untuk menciptakan model LLM yang lebih baik. Namun, sebagian besar perusahaan menghadapi masalah dalam memperoleh data yang akurat dan berdampak pada model yang dibuat. Artikel ini akan membahas masalah yang timbul terkait penggunaan data generasi mesin untuk melatih model LLM dan bagaimana hal ini dapat mengakibatkan model collapse.
Masalah yang dihadapi dalam Pelatihan Model LLM
Model LLM seperti chatGPT dan model besar lainnya saat ini didasarkan pada data publik yang dapat diakses oleh umum. Data ini berasal dari orang-orang yang membaca, menulis, tweet, berkomentar, dan mereview informasi di internet. Untuk membuat model LLM yang lebih baik, ada dua cara yang diterima secara luas, yaitu dengan meningkatkan data pelatihan dan meningkatkan jumlah parameter yang dipertimbangkan oleh model.
Hingga saat ini, model LLM telah bekerja dengan data dalam bentuk apa pun, baik itu audio, video, gambar, atau teks yang dibuat manusia. Namun, dengan adanya data yang dihasilkan mesin, seperti artikel yang ditulis oleh LLM atau gambar yang dihasilkan oleh AI, variasi data tersebut menjadi terancam. Hal ini dapat mengakibatkan terjadinya model collapse, di mana data yang dihasilkan oleh model yang buruk mengotori data pelatihan model selanjutnya.
Solving the Issue
Untuk mengatasi masalah ini, perlu dipertahankan keaslian konten dan distribusi data yang realistis. Lebih banyak kolaborator harus ditambahkan untuk mereview data pelatihan dan memastikan distribusi data yang realistis. Selain itu, penggunaan data yang dihasilkan mesin sebagai data pelatihan harus diatur.
LLM dan Perkembangan Teknologi
Dalam beberapa tahun terakhir, penggunaan LLM semakin banyak digunakan dalam berbagai sektor, termasuk di bidang ilmu kehidupan, manajemen rantai pasokan, hingga industri konten. Seiring dengan perkembangan teknologi, perusahaan harus terus memastikan bahwa LLM yang digunakan masih realistis dan terus ditingkatkan.
Dengan adanya perkembangan teknologi di masa depan, diperlukan peningkatan dalam kualitas data pelatihan dan penggunaannya agar dapat menghasilkan model LLM yang lebih baik. Masalah ini merupakan tantangan yang harus dihadapi oleh para pengembang LLM dalam menghadapi era digital saat ini.
Kesimpulan
Penggunaan LLM semakin meluas dan penting dalam kehidupan sehari-hari. Namun, masalah dalam penggunaan data palsu sebagai data pelatihan dapat mengakibatkan terjadinya model collapse yang berdampak negatif bagi hasil yang dihasilkan. Perusahaan dan pengembang LLM harus memastikan bahwa data pelatihan yang digunakan adalah realistis dan autentik untuk menghasilkan model LLM yang lebih baik dan akurat.
Disarikan dari: Link