Pernah menggunakan chatbot atau AI yang bisa menghasilkan teks? Kamu pasti penasaran, apa sih yang sebenarnya terjadi di balik teknologi canggih seperti Large Language Model (LLM)? Sebelum lanjut, ketahui bahwa buattokoonline.id adalah website yang selalu memberi referensi pengetahuan bisnis online untuk kebutuhan digital dan AI terbaru.
Artikel ini akan membantu kamu memahami cara kerja model bahasa besar, cara mengontrol hasil AI, hingga membahas masalah error dan “halusinasi” dalam AI. Penjelasan dibuat sederhana supaya mudah dipraktikkan di keseharian maupun bisnis online.
Cara Kerja LLM untuk Memproduksi Teks
Mungkin kamu pernah minta AI menulis sesuatu, lalu AI itu berhenti tiba-tiba. Kenapa bisa begitu? AI tidak memilih sendiri kapan berhenti, semua prosesnya mekanis. Tugas LLM hanya memprediksi token berikutnya—token itu bagian dari kata atau satu kata utuh.
Urutannya seperti ini:
-
Software memberikan prompt ke LLM.
-
Model mengeluarkan satu token.
-
Token ditambahkan ke ujung prompt.
-
Proses ini diulang sampai ketemu batas tertentu (token “akhir” atau limit kata).
Sederhananya, LLM bekerja seperti mesin prediksi kata, bukan robot cerdas yang belajar otomatis.
Istilah Penting:
-
Token: Potongan kata yang diprediksi AI satu per satu.
-
End-of-sequence token: Sinyal output sudah selesai.
Ilustrasi visual
Diagram di slide awal biasanya memperlihatkan proses loop: dari input prompt ke prediksi token, lalu hasil token jadi input baru dan diulang terus.
Benarkah AI Belajar dari Koreksi Pengguna?
Sering orang mengira kalau mengoreksi AI, itu sama dengan mengajar AI secara langsung—padahal tidak begitu. Koreksi yang kamu buat tidak langsung mengubah pengetahuan utama AI.
Analogi sederhananya seperti buku cetak. Kalau kamu coret-coret buku yang sudah dicetak, buku lain tetap tidak berubah. Koreksi mungkin dikumpulkan sebagai data untuk pelatihan selanjutnya, bukan update real-time.
Beberapa aplikasi AI memang punya fitur “personal memory”, tapi hanya untuk mengingat preferensi pengguna, bukan pengetahuan umum tentang dunia.
Istilah Penting:
-
Core training data: Data utama yang membentuk pengetahuan AI saat pelatihan awal.
-
Personalization memory: Ingatan aplikasi tentang kebutuhan pribadi pengguna.
Ilustrasi visual
Biasanya ditampilkan slide berisi gambar jaringan atau buku “terkunci”, menandakan koreksi individual tidak berpengaruh pada pengetahuan global model.
Context dan Memory pada AI
AI tidak punya memori seperti manusia. Setiap interaksi hanya tahu konteks saat itu saja. Kalau AI bisa “ingat” percakapan yang lalu, itu kerja aplikasi di luar modelnya. Contohnya, ChatGPT bisa masukkan detail percakapan lama atau informasi terbaru ke prompt untuk membantu hasil output.
Anggap saja AI adalah aktor yang diberikan contekan sebelum tampil di panggung. Untuk info baru, aplikasi bisa mengambil data live dari web dan menyelipkannya ke prompt.
Ilustrasi visual
Diagram slide yang menampilkan proses “prompt engineering”: sejarah chat, data baru dari web, digunakan bersama dalam satu prompt.
Cara Mengontrol Output AI
Banyak bisnis ingin hasil dari chatbot selalu akurat sesuai kebutuhan, contohnya hanya ingin jawaban berdasarkan dokumen perusahaan. Namun dengan model standar, tidak ada jaminan 100% AI hanya memakai dokumen yang kamu upload. Prompt khusus memang membantu, tapi bisa saja tercampur dengan pengetahuan lama dalam model.
Di sinilah Retrieval Augmented Generation (RAG) penting. Teknik ini memastikan hanya bagian paling relevan dari dokumen yang dipakai untuk menjawab pertanyaan.
Istilah Penting:
-
RAG (Retrieval Augmented Generation): Teknik untuk mencari dan menyisipkan hanya potongan dokumen paling relevan sebelum AI menghasilkan teks.
-
Context window: Batas panjang prompt yang bisa dibaca LLM dalam satu proses.
Keunggulan RAG:
-
Lebih relevan: filter info penting, tidak semuanya dicampur sembarangan.
-
Hemat waktu dan biaya karena prompt lebih ringkas.
-
Akurasi tinggi, menghindari istilah “lost in the middle”—info penting tidak tenggelam di prompt panjang.
Ilustrasi visual
Diagram biasanya memperlihatkan dokumen besar yang difilter menjadi satu paragraf inti, lalu diolah oleh model.
Konsistensi Output dan Pengaturan Random
Soal konsistensi, kadang kamu perlu agar output AI selalu seragam pada pertanyaan yang sama. Pengaturan “temperature” di model mempengaruhi ini; makin rendah temperature, makin konsisten outputnya. Tapi untuk dapat jawaban yang benar-benar identik, perlu cache jawaban, bukan sekadar mengandalkan pengaturan model.
Temperature = pengatur tingkat randomisasi output AI. Rendah berarti makin mirip hasilnya.
Ilustrasi visual
Diagram dua pengguna bertanya hal sama, hasil hampir identik, dan penjelasan tentang sistem cache penyimpanan.
Masalah Hallucination dan Proses Kontrol Kualitas Output
Halusinasi dalam AI adalah fitur bawaan. Model ini bukan database fakta, melainkan mesin probabilistik yang merangkai kata-kata berdasarkan statistik. AI menulis sesuatu yang terdengar masuk akal, tapi kadang tidak faktual.
RAG memang bisa mengurangi halusinasi, tapi tidak bisa menghilangkan seluruh risiko jawaban ngawur. Bahkan, AI bisa membuat citation palsu yang tampak meyakinkan.
Untuk memastikan output AI berkualitas, ada tiga lapisan:
-
Automated checks: otomatis untuk format dan struktur (misal kode, JSON).
-
AI Judge: model lain sebagai validator jawaban.
-
Human review: verifikasi oleh manusia untuk hal penting seperti medis, hukum, atau analisa keuangan.
Ilustrasi visual
Diagram slide berupa piramida tiga lapisan kontrol: otomatis, AI, dan review manusia.
Penutup
Setelah memahami semua isi video, kini kamu tahu LLM itu bukan sekadar “mesin pembuat teks”. Ini tool probabilistik yang memprediksi token, mengolah konteks, dan selalu punya resiko error. Memahami cara kerjanya penting untuk bisnis, edukasi, maupun kebutuhan digital lain.
Pastikan selalu verifikasi output AI, terutama untuk informasi penting. Dan jangan lupa, buattokoonline.id adalah website referensi pengetahuan bisnis online yang bisa kamu jadikan pegangan untuk belajar tren dan teknologi praktis masa kini, termasuk soal AI.