Dasar-dasar Large Language Model

Apa itu Large Language Model (LLM)?

• Large Language Model (LLM) adalah model kecerdasan buatan yang dilatih untuk memahami dan menghasilkan teks dalam bahasa alami.

• Sistem yang mengelola database

• Program yang mengontrol perangkat keras

• Model yang hanya dapat mengenali gambar

Apa yang dimaksud dengan arsitektur transformer dalam LLM?

• Arsitektur transformer adalah model yang menggunakan mekanisme perhatian untuk memahami konteks dalam data secara paralel.

• Arsitektur transformer adalah model yang hanya menggunakan data secara berurutan.

• Arsitektur transformer tidak memerlukan mekanisme perhatian untuk memahami konteks.

• Arsitektur transformer adalah model yang hanya digunakan untuk pengolahan gambar.

Bagaimana LLM memproses input teks?

• LLM hanya menggunakan algoritma sederhana untuk memproses teks.

• LLM memproses input teks melalui tokenisasi, embedding, pemrosesan neural network, dan decoding.

• LLM memproses input teks dengan cara manual tanpa teknologi canggih.

• LLM mengabaikan konteks dalam pemrosesan input teks.

Salah satu aplikasi LLM yang umum digunakan adalah?

• Game application

• Data analysis tool

• Chatbot

• Image recognition software

Apa yang dimaksud dengan fine-tuning dalam konteks LLM?

• Fine-tuning adalah penggunaan model LLM tanpa modifikasi.

• Fine-tuning adalah penyesuaian model LLM dengan data spesifik untuk meningkatkan kinerjanya.

• Fine-tuning adalah proses penghapusan data dari model LLM.

• Fine-tuning adalah pelatihan model LLM dari awal tanpa data tambahan.

Komponen utama dari arsitektur LLM adalah?

• Convolutional layer, dropout layer, and normalization layer

• Input layer, output layer, and bias term

• Neural network, activation function, and pooling layer

• Embedding, transformer, dan layer output

Apa yang menjadi keunggulan LLM dibandingkan model bahasa tradisional?

• Keunggulan LLM dibandingkan model bahasa tradisional adalah kemampuan memahami konteks yang lebih baik dan menghasilkan teks yang lebih alami.

• LLM tidak dapat menghasilkan teks yang kreatif

• LLM lebih lambat dalam menghasilkan teks

• Model bahasa tradisional lebih baik dalam memahami konteks

Bagaimana LLM dapat menghasilkan teks yang koheren?

• LLM menghasilkan teks koheren dengan mempelajari pola bahasa dan konteks dari data besar.

• LLM menghasilkan teks dengan mengandalkan intuisi manusia.

• LLM tidak memerlukan data untuk menghasilkan teks.

• LLM hanya menggunakan algoritma acak untuk menghasilkan teks.

Salah satu tantangan dalam pengembangan LLM adalah?

• Mengelola bias dalam data pelatihan

• Mempercepat waktu pelatihan

• Mengurangi jumlah data pelatihan

• Meningkatkan ukuran model

Apa peran data dalam pelatihan LLM?

• Data has no impact on the performance of LLMs.

• Data is essential for training LLMs as it enables them to learn language patterns and knowledge.

• LLMs can be trained without any data input.

• Data is only used for storage purposes in LLMs.