Memahami Model Bahasa Besar untuk Layanan Pelanggan

Kecerdasan Buatan (AI) telah berkembang dengan cepat dalam beberapa bulan terakhir. Selain itu, teknologi chatbot pelanggan kini menjadi solusi utama untuk meningkatkan layanan. Aktivitas yang biasanya membutuhkan kecerdasan manusia seperti persepsi dan penalaran kini dialihkan ke AI. Akibatnya, pengembangan model dasar yang lebih kuat mendorong evolusi chatbot pelanggan modern.

Model dasar memungkinkan AI melakukan tugas-tugas umum tanpa pelatihan khusus. Selanjutnya, model ini berperan sebagai dasar pengetahuan untuk AI. Oleh karena itu, didukung oleh data besar menggunakan machine learning untuk aplikasi yang lebih efisien.

Model Bahasa Besar untuk Chatbot Layanan Pelanggan

Model bahasa besar (LLM) adalah jenis model dasar yang memungkinkan chatbot pelanggan berbicara seperti manusia. Kemudian, model ini dilatih dengan data besar menggunakan teknik canggih. Dengan demikian, LLM telah digunakan untuk chatbot AI, terjemahan mesin, dan ringkasan teks.

Dasar-dasar Pemodelan Bahasa untuk Chatbot

Pada intinya, model bahasa memprediksi kata berdasarkan konteks. Misalnya, dengan kalimat “Saya suka makan… untuk sarapan,” model memprediksi kata yang tepat. Akan tetapi, model n-gram tradisional memiliki keterbatasan. Oleh karena itu, mereka kesulitan dengan urutan kata panjang.

Large Language Models mengatasi keterbatasan tersebut dengan jaringan saraf canggih. Selanjutnya, model berbasis transformer menggunakan mekanisme perhatian diri. Akibatnya, mereka memahami konteks dengan lebih baik daripada model n-gram.

Pelatihan Chatbot Pelanggan dengan LLM

Melatih model bahasa besar adalah proses kompleks yang membutuhkan komputasi intensif. Pertama, model diinisialisasi dengan bobot acak. Kemudian, dilatih menggunakan propagasi balik. Selanjutnya, proses ini diulang hingga mencapai akurasi tinggi.

Tahapan Pelatihan Model Chatbot

Pelatihan melibatkan beberapa tahap penting. Pertama, inisialisasi bobot model secara acak. Selanjutnya, pelatihan dengan korpus data besar. Terakhir, penyesuaian bobot berdasarkan kesalahan prediksi. Dengan demikian, model mencapai performa optimal untuk layanan pelanggan.

Fine-tuning untuk Chatbot Layanan Spesifik

Salah satu manfaat utama LLM adalah fleksibilitas dan adaptabilitas. Setelah dilatih dengan korpus besar, model dapat di-fine-tune untuk kasus spesifik. Misalnya, pertanyaan-jawaban atau analisis sentimen. Oleh karena itu, fine-tuning memungkinkan pengembangan aplikasi yang sangat akurat.

Ada banyak alat yang memungkinkan fine-tuning model bahasa besar. Banyak penyedia AI dapat menyesuaikan model dengan beberapa baris kode. Dengan demikian, mereka menciptakan model khusus domain yang melebihi performa model generik.

Contoh Implementasi Chatbot Pelanggan

Misalkan Anda ingin membangun chatbot pelanggan untuk tim dukungan. Anda ingin chatbot menjawab pertanyaan dengan cepat dan akurat. Selain itu, Anda ingin sentuhan personalisasi yang mencerminkan merek Anda.

Untuk mencapai hal ini, Anda dapat memulai dengan model seperti GPT-4. Namun, GPT-4 belum dilatih dengan data spesifik industri Anda. Oleh karena itu, mungkin tidak memberikan performa yang diharapkan. Di sinilah fine-tuning menjadi penting.

Dengan fine-tuning, Anda mengambil model terlatih dan melatihnya dengan data perusahaan. Misalnya, deskripsi produk dan log dukungan pelanggan. Akibatnya, model belajar tentang industri khusus Anda dan meningkatkan kinerjanya.

Masa Depan Model Bahasa dan Chatbot Pelanggan

Pemain utama seperti OpenAI dan Meta memiliki keunggulan dalam LLM tujuan umum. Namun, ada ruang besar untuk LLM khusus. Pasar vertikal seperti fintech akan melihat pemain kecil mengembangkan model domain-spesifik.

Perusahaan seperti Bloomberg sudah mengembangkan BloombergGPT sendiri. Para spesialis memiliki keunggulan karena pengetahuan mendalam tentang data eksklusif. Ketika berbicara tentang fine-tuning, arah menjanjikan adalah penggunaan meta-adapters.

Meta-adapters melakukan fine-tuning pada model kecil dengan jutaan parameter. Dikombinasikan dengan pembelajaran few-shot, hal ini memungkinkan penyesuaian LLM lebih cepat. Hasilnya adalah tersedianya lebih banyak model bahasa khusus domain.