Large Language Model (LLM) adalah model kecerdasan buatan yang dilatih menggunakan jumlah data teks yang sangat besar (buku, artikel, website, kode, forum, dll) untuk belajar pola bahasa.
Hasilnya: LLM bisa mengerti dan menghasilkan bahasa manusia dengan cara yang sangat mirip percakapan alami.

Cara Kerja (gambaran mudah)

1. Training (pelatihan):
   Model membaca miliaran kata/kalimat → belajar pola tata bahasa, makna kata, konteks, hubungan antar-kata.
2. Parameter:
   LLM punya parameter (angka-angka di dalam jaringan saraf) yang jumlahnya bisa miliaran sampai triliunan.
   • Contoh: GPT-3 (175 miliar), GPT-4 (triliunan).
3. Prediksi kata berikutnya:
   Saat kita memberi input (prompt), model menebak kata selanjutnya dengan probabilitas tertinggi → lalu menghasilkan teks panjang yang terasa alami.

---

Contoh LLM

• OpenAI: GPT-3, GPT-4, GPT-5 (saya 😄)
• Meta: LLaMA
• Google DeepMind: Gemini (dulu Bard)
• Anthropic: Claude

---

Kegunaan

• Chatbot (seperti ChatGPT)
• Penerjemahan bahasa
• Penulisan otomatis (artikel, email, laporan)
• Kode programming (misalnya Copilot)
• Analisis teks (ringkasan, pencarian jawaban)

---

Kekurangan LLM

• Bisa salah atau “halusinasi” (mengarang jawaban yang terdengar meyakinkan tapi tidak benar).
• Membutuhkan daya komputasi besar untuk training.
• Tidak punya “pemahaman” seperti manusia, hanya pola statistik.

🧠 Otak Manusia vs 🤖 LLM

1. Belajar dari pengalaman
   • Manusia: belajar bahasa dengan banyak membaca, mendengar, ngobrol.
   • LLM: belajar bahasa dengan membaca miliaran teks (buku, artikel, kode, dll) selama proses training.
2. Memori & Pola
   • Manusia: otak kita mengingat pola kata, arti, dan asosiasi (misalnya kalau dengar “kopi panas” → kita langsung paham maksudnya).
   • LLM: “mengingat” pola dalam bentuk angka-angka (parameter) yang menghubungkan kata dan makna.
3. Berpikir / Menjawab
   • Manusia: saat ditanya, kita menyusun jawaban berdasar pengalaman, pengetahuan, dan logika.
   • LLM: saat diberi prompt, ia menebak kata berikutnya paling mungkin berdasarkan pola yang sudah dipelajari.
4. Keterbatasan
   • Manusia: bisa kreatif, punya intuisi, bisa berpikir di luar teks yang pernah dibaca.
   • LLM: pintar meniru pola bahasa, tapi tidak benar-benar “mengerti” → kadang bisa ngarang (halusinasi).

🔹 Ilustrasi sederhana

Bayangkan kamu baca 10.000 novel.

• Setelah itu, kalau aku kasih kalimat awal: “Di suatu malam yang gelap, terdengar suara aneh dari…”
• Kamu bisa melanjutkan cerita meskipun belum pernah baca kalimat itu persis → karena kamu tahu pola cerita horor.

Nah, itu cara kerja LLM: bukan menghafal, tapi mempelajari pola dari data masif.

🔹 Apa itu Model?

Model = representasi matematika/komputasi yang dibuat komputer setelah proses training (belajar dari data).

• Model berisi aturan, pola, dan parameter yang dipelajari dari data.
• Fungsinya: agar komputer bisa memprediksi / menghasilkan output dari input baru.

---

🔹 Analogi Sederhana

Bayangin kamu belajar matematika:

• Kamu latihan ribuan soal perkalian.
• Lama-lama kamu “membangun model mental” di otak → kalau ditanya 7 × 8, langsung bisa jawab 56 tanpa buka tabel.

Nah, AI juga sama:

• Dikasih banyak data (teks, gambar, suara, dsb).
• Setelah training, terbentuk model → bisa jawab pertanyaan, mengenali gambar, bikin teks, dsb.

---

🔹 Komponen Model

1. Arsitektur → bentuk/jaringan yang dipakai (misalnya Transformer, CNN, RNN).
2. Parameter → angka-angka hasil belajar (bisa miliaran sampai triliunan pada LLM).
3. Bobot (weights) → nilai yang menentukan seberapa kuat hubungan antar-neuron.

---

🔹 Contoh Model

• LLM (Large Language Model): GPT, LLaMA, Gemini → khusus bahasa.
• Model Computer Vision: ResNet, YOLO → mengenali gambar/objek.
• Model Speech: Whisper, DeepSpeech → mengubah suara jadi teks.

---

✨ Singkatnya:
Model = hasil “otak buatan” yang terbentuk setelah AI belajar dari data → berisi pola yang bisa dipakai untuk memprediksi atau menghasilkan sesuatu.

Cara melatih AI dengan Document

1. Training dari Nol (Full Training)

• Kamu kumpulkan banyak dokumen → AI dilatih dari awal.
• Contoh: bikin model bahasa khusus hukum → latih dari ribuan dokumen hukum.
• Kelemahan:
  • Butuh data super besar (jutaan–miliar kata).
  • Butuh komputasi mahal (GPU/TPU dalam jumlah banyak).
• Biasanya cuma perusahaan riset besar (OpenAI, Google, Meta) yang melakukannya.

---

2. Fine-tuning (Pelatihan Ulang Model yang Sudah Ada)

• Ambil model dasar (pre-trained LLM) → tambahkan dokumen khusus → latih ulang.
• Contoh: GPT dasar → dituning ulang dengan dokumen medis → jadi model dokter virtual.
• Kelebihan:
  • Lebih hemat (karena model sudah “pintar” dasar).
  • Cocok untuk domain tertentu (hukum, kedokteran, perusahaan).

---

3. RAG (Retrieval-Augmented Generation)

• Dokumen tidak dipakai untuk training, tapi dimasukkan ke database/vector store.
• Saat user bertanya, AI akan mengambil potongan dokumen relevan → lalu pakai isinya untuk menjawab.
• Contoh: Chatbot perusahaan bisa “membaca” dokumen SOP, lalu menjawab sesuai isi dokumen tanpa harus retraining.
• Kelebihan:
  • Lebih murah & cepat.
  • Mudah update (tinggal tambah dokumen baru ke database).

---

4. Prompt Engineering / Context Injection

• Cara paling simpel: langsung salin isi dokumen ke prompt setiap kali bertanya.
• Contoh: Gunakan dokumen berikut untuk menjawab pertanyaan: [isi dokumen] Pertanyaan: ...
• Kelemahan: terbatas oleh panjang konteks (context window).

---

✨ Singkatnya:

• Training penuh → tambahkan dokumen = bikin model baru (mahal).
• Fine-tuning → tambahkan dokumen = latih ulang sebagian (lebih murah).
• RAG → tambahkan dokumen ke database, model tetap sama tapi bisa menjawab berdasarkan dokumen (paling praktis).