Courtesy of Forbes

Inovasi Metode AI Agar Jawaban Lebih Tepat dengan Memanfaatkan Semua Lapisan

Memperkenalkan pendekatan baru dalam pengelolaan hasil di model AI generatif dengan menggunakan kembali hasil dari setiap lapisan, sehingga meningkatkan akurasi dan mengurangi kesalahan seperti halusinasi AI dalam output akhir.

17 Nov 2025, 15.15 WIB

292 dibaca

Ikhtisar 15 Detik

Menggabungkan hasil dari lapisan awal dapat meningkatkan akurasi dan mengurangi halusinasi dalam jawaban AI.
Metode baru ini tidak memerlukan perubahan besar dalam struktur jaringan saraf buatan yang ada.
Inovasi dalam pendekatan AI dapat membantu mengatasi batasan yang ada dalam model generatif saat ini.

tidak disebutkan - Model AI besar atau Large Language Models (LLM) saat ini bekerja dengan cara yang bisa diibaratkan seperti sebuah barisan orang yang saling meneruskan jawaban secara berurutan. Setiap lapisan dalam model ini hanya mengandalkan jawaban dari lapisan sebelumnya tanpa melihat lebih dalam ke proses yang sesungguhnya terjadi. Masalahnya, ketika jawaban akhir diberikan oleh lapisan terakhir, kita tidak tahu seberapa akurat jawaban tersebut karena bisa saja melenceng dari jawaban yang lebih tepat dari lapisan sebelumnya.

Sebagai analogi, bayangkan ada sepuluh orang yang diminta menyelesaikan masalah matematika dengan saling meneruskan jawaban mereka. Jawaban yang kamu dengar hanya dari orang kesepuluh dan kamu tidak tahu apakah orang kesepuluh benar-benar menggunakan jawaban dari orang sebelumnya atau malah membuat sendiri tanpa melihat hasil orang lain. Ini membuat final jawaban bisa salah walaupun jawaban yang benar sudah dihasilkan oleh orang-orang sebelum orang kesepuluh.

Peneliti AI melihat masalah ini dan mengusulkan metode yang disebut SLED (Self Logits Evolution Decoding) dimana saat jawaban akhir sudah sampai pada lapisan terakhir, sistem akan meninjau kembali dan menggabungkan hasil dari semua lapisan sebelumnya. Dengan cara ini, AI bisa menghasilkan jawaban akhir yang lebih tepat dan mengurangi kesalahan seperti halusinasi atau jawaban yang dibuat-buat.

Keuntungan dari pendekatan ini adalah tidak perlu mengubah struktur dasar dari model AI atau melakukan perubahan kode yang besar, cukup menambahkan mekanisme penilaian akhir terhadap hasil dari setiap lapisan. Hal ini membuat pendekatan ini mudah diterapkan tanpa harus membangun ulang AI dari nol.

Metode ini membuka jalan baru dalam pengembangan AI yang lebih akurat dan dapat diandalkan. Dengan menggabungkan kekuatan keluaran dari semua lapisan, AI diharapkan bisa memberikan jawaban yang lebih stabil dan sesuai fakta. Ini adalah salah satu langkah inovasi penting yang menunjukkan bahwa kita harus terus berpikir kreatif atau 'berpikir di luar kotak' dalam dunia kecerdasan buatan.

Referensi:
[1] https://www.forbes.com/sites/lanceeliot/2025/11/17/squeezing-the-juice-of-llm-neural-layers-promotes-greater-honesty-and-could-be-an-ai-hallucination-antidote/

Analisis Ahli

Jianyi Zhang

"Menggabungkan logit dari semua lapisan memungkinkan model untuk memanfaatkan pengetahuan tersembunyi pada berbagai tahap pemrosesan, meningkatkan kualitas output tanpa perlu modifikasi mendalam pada arsitektur."

Heinrich Jiang

"Pendekatan ini inovatif karena sederhana dan efektif, membuka peluang baru dalam riset AI untuk memperbaiki factualitas tanpa kerumitan teknis yang tinggi."

Analisis Kami

"Pendekatan ini sangat menjanjikan karena memberikan solusi realistis tanpa perlu perubahan besar dalam konstruksi AI yang ada, sehingga mempermudah adopsi. Namun, efektivitasnya sangat bergantung pada bagaimana kombinasi hasil tiap lapisan diterapkan secara cermat agar tidak menimbulkan bias baru atau kesalahan lain."

Prediksi Kami

Metode menggabungkan output dari tiap lapisan dalam LLM akan menjadi standar baru dalam pengembangan AI generatif, sehingga mengurangi kesalahan dan meningkatkan keandalan hasil AI di masa depan.

Pertanyaan Terkait

Apa pendekatan baru yang diusulkan dalam penelitian ini?

Pendekatan baru yang diusulkan adalah dengan menggabungkan hasil dari lapisan awal ke dalam proses akhir untuk meningkatkan akurasi.

Bagaimana cara kerja model generatif dan LLM?

Model generatif dan LLM bekerja dengan memproses input melalui beberapa lapisan jaringan saraf buatan, di mana setiap lapisan hanya melihat output dari lapisan sebelumnya.

Apa itu neural network buatan?

Neural network buatan adalah struktur data besar yang menggunakan nilai numerik untuk mencocokkan pola dari teks yang dipindai, namun tidak sama dengan jaringan saraf di otak manusia.

Mengapa penting untuk mempertimbangkan hasil dari lapisan awal dalam model LLM?

Pertimbangan hasil dari lapisan awal penting karena dapat menyatukan informasi yang lebih akurat dan membantu mengurangi halusinasi dalam jawaban akhir.

Apa tujuan dari penelitian SLED?

Tujuan dari penelitian SLED adalah untuk meningkatkan faktualitas dalam model bahasa besar dengan menggabungkan hasil dari lapisan awal.