Large Language Models (LLMs) telah mengubah lanskap Artificial Intelligence (AI) secara drastis dalam bidang Natural Language Processing (NLP).
Model ini dapat memahami dan menghasilkan teks selayaknya seorang manusia dan menjadi puncak pencapaian penelitian AI saat ini.
Namun, kebutuhan komputasi yang begitu besar untuk menjalankan LLMs, khususnya selama inferensi menjadi sebuah tantangan yang sangat berat.
Masalah ini semakin pelik seiring dengan bertambahnya ukuran model untuk meningkatkan kinerja yang berujung pada peningkatan latensi dan kebutuhan sumber daya.
Pendekatan Baru untuk LLMs yang Lebih Efisien
Dilansir dari MarkTechPost, EE-Tuning merupakan solusi diajukan oleh tim dari Alibaba Group yang telah memberikan pendekatan baru untuk meningkatkan kinerja LLMs.
EE-Tuning diketahui menyimpang dari norma karena berfokus pada penambahan “early exit layers” yang ditempatkan secara strategis pada LLMs sebelumnya.
Hal tersebut memungkinkan model menghasilkan output pada tahap menengah, sehingga mengurangi kebutuhan komputasi dan mempercepat inferensi.
Proses EE-Tuning: Optimasi Efisien untuk Model Besar
Proses yang melibatkan integrasi “early exit layers” ke dalam LLMs yang sudah ada, disetel melalui prosedur dua tahap berikut.
- Tahap pertama: Inisialisasi – Memastikan “early exit layers” diatur dengan tepat untuk berkontribusi pada kinerja keseluruhan model tanpa perlu perubahan besar.
- Tahap kedua: Penyesuaian & Optimalisasi – Berfokus pada penyempurnaan dan pengoptimalan “early exit layers” terhadap penurunan pelatihan yang dipilih, sementara parameter inti dari model asli tetap tidak berubah. Pendekatan ini meminimalkan beban komputasi dan memungkinkan berbagai konfigurasi dan optimasi yang fleksibel.
Bukti Nyata: Dampak dan Potensi EE-Tuning
Melalui serangkaian eksperimen, EE-Tuning terbukti efektif pada berbagai ukuran model, bahkan hingga 70 miliar parameter.
Model besar tersebut dapat dengan cepat memperoleh kemampuan untuk keluar awal. Hebatnya, peningkatan efisiensi ini tidak mengorbankan performa.
Model yang dikonversi dengan EE-Tuning menunjukkan percepatan signifikan pada tugas-tugas selanjutnya, bahkan dalam beberapa kasus meningkatkan kualitas output.
Hasil ini menunjukkan potensi EE-Tuning untuk merevolusi bidang ini dengan membuat LLMs lebih mudah diakses dan dikelola oleh komunitas AI yang lebih luas.
Terobosan Menuju Masa Depan AI yang Lebih Cerdas
Penelitian mengenai EE-Tuning menyajikan beberapa poin penting, antara lain:
- Memperkenalkan metode skalabel dan efisien untuk meningkatkan LLMs dengan kemampuan keluar awal. Hal ini secara signifikan mengurangi latensi penerapan tanpa mengurangi kualitas output.
- Proses penyetelan dilakukan dengan dua tahap terbilang sangat efektif, sehingga memungkinkan adaptasi model yang cepat dengan kebutuhan sumber daya yang minimal.
- Efektivitas terbukti melalui berbagai eksperimen pada beragam ukuran dan konfigurasi model.
- Dengan membuat teknologi LLMs yang lebih mudah diakses, EE-Tuning membuka jalan bagi inovasi lebih lanjut dalam AI dan NLP, berjanji untuk memperluas aplikasi dan dampaknya.
Pekerjaan inovatif oleh tim penelitian Alibaba Group ini mengatasi tantangan kritis dalam penerapan LLMs dan membuka jalan baru untuk eksplorasi dan pengembangan dalam AI.
Melalui EE-Tuning, potensi untuk menciptakan model bahasa yang lebih efisien, kuat, dan dapat diakses menjadi kenyataan nyata. Hal ini menandai langkah maju dalam upaya memanfaatkan kemampuan penuh AI.
Baca Juga: Apple Hadirkan Aplikasi Apple TV, Music, dan Devices di Windows