Courtesy of Forbes

Memahami Cara Kerja LLM untuk Maksimalkan Hasil dan Hindari Kesalahan AI

Memberikan pemahaman mendalam tentang bagaimana Large Language Models (LLM) bekerja agar pengguna dapat membuat prompt yang lebih efektif, mengenali keterbatasan dan biasnya, serta mengelola output dengan lebih baik sehingga bisa memaksimalkan manfaat teknologi AI dalam pendidikan dan kerja.

03 Des 2025, 19.15 WIB

237 dibaca

Ikhtisar 15 Detik

Memahami cara kerja LLM dapat membantu dalam memberikan prompt yang lebih baik.
Mengetahui keterbatasan LLM penting untuk menghindari kesalahan informasi dan mengelola harapan.
Penggunaan teknik seperti RAG dapat meningkatkan relevansi dan akurasi output dari LLM.

Inggris, Inggris Raya - Large Language Models (LLM) bekerja dengan menyelesaikan pola kata yang telah mereka pelajari dari data teks yang sangat besar. Ketika Anda memasukkan pertanyaan atau perintah, LLM memproses input tersebut dan memprediksi token berikutnya berdasarkan kemungkinan statistik. Namun, LLM tidak benar-benar memahami atau berpikir seperti manusia, melainkan bekerja berdasarkan pola yang ada.

Salah satu batasan utama LLM adalah jumlah token yang dapat diproses sekaligus, disebut context window. Jika percakapan atau dokumen terlalu panjang, bagian awalnya bisa hilang dari memori model sehingga outputnya menjadi kurang relevan. Menambahkan context window yang lebih besar tidak selalu solusi terbaik karena bisa meningkatkan biaya dan dapat menurunkan performa.

Model ini juga memiliki keterbatasan dalam hal pengetahuan karena hanya belajar dari data yang ada hingga waktu pelatihan terakhir. Untuk mengatasi kekurangan ini, terdapat metode seperti retrieval-augmented generation (RAG) yang membantu menggabungkan informasi terbaru atau spesifik ke dalam prompt agar hasil yang diberikan lebih akurat dan sesuai konteks.

Halusinasi adalah fenomena saat LLM mengisi kekosongan informasi dengan konten yang tidak benar atau dibuat-buat ketika prompt yang diberikan lemah atau tidak cukup spesifik. Oleh karena itu, pengguna harus membuat instruksi yang jelas dan spesifik dan selalu melakukan verifikasi ulang dan pengeditan terhadap hasil yang diberikan model.

Terakhir, karena LLM belajar dari data yang sudah ada di internet dan sumber lain, model ini tidak bebas dari bias yang sudah melekat di dalam data tersebut, seperti dominasi perspektif Barat. Pengguna disarankan untuk mengelola bias ini dengan mencoba variasi prompt dan membaca output dengan kritis. Selain itu, penting juga untuk menjaga privasi dan keamanan data saat menggunakan LLM di lingkungan profesional.

Referensi:
[1] https://www.forbes.com/councils/forbestechcouncil/2025/12/03/getting-better-outputs-from-ai-tools-through-better-understanding/

Analisis Ahli

Al Kingsley MBE

"Penting untuk mengenali bahwa LLM bukan mesin berpikir, melainkan alat statistik yang kuat namun punya keterbatasan inheren dalam konteks dan keakuratan yang harus diantisipasi pengguna."

Forbes Technology Council

"Penggunaan LLM harus diatur oleh kebijakan penggunaan yang jelas dan pemahaman tentang risiko kebocoran data serta bias agar integritas dan privasi tetap terjaga."

Analisis Kami

"Pemahaman mendalam tentang dasar kerja LLM sangat krusial bagi semua pengguna, karena tanpa itu mereka akan terus frustasi dengan hasil yang tidak konsisten dan bias. Selain itu, mengadopsi pendekatan yang bertanggung jawab dan sadar risiko terhadap data pribadi dan validasi hasil menjadi kunci agar teknologi ini benar-benar bermanfaat dan beretika di dunia pendidikan dan bisnis."

Prediksi Kami

Ke depannya, teknologi LLM akan terus berkembang dengan konteks yang lebih besar dan teknik baru seperti retrieval-augmented generation (RAG) untuk mengurangi kesalahan dan meningkatkan akurasi, namun tetap dibutuhkan pengguna yang terampil dalam mengatur dan mengawasi penggunaan AI ini agar optimal dan aman.

Pertanyaan Terkait

Apa itu LLM dan bagaimana cara kerjanya?

LLM adalah model bahasa besar yang menyelesaikan pola kata berdasarkan data yang telah dilatih. Ia memprediksi kata berikutnya berdasarkan input yang diberikan.

Apa yang dimaksud dengan 'context window' dalam LLM?

'Context window' adalah jumlah token yang dapat diproses LLM sekaligus, dan informasi di luar jendela ini dianggap 'lupa'.

Mengapa LLM bisa menghasilkan informasi yang salah?

LLM bisa menghasilkan informasi yang salah karena mereka mengisi kekosongan dengan konten yang tampak masuk akal tetapi salah, yang dikenal sebagai 'hallucination'.

Apa itu 'RAG' dan bagaimana cara kerjanya?

'RAG' adalah teknik yang memungkinkan LLM untuk mengakses informasi terkini atau spesifik domain dengan mengarahkan model ke konten yang relevan.

Bagaimana cara untuk mengatasi bias dalam output LLM?

Untuk mengatasi bias dalam output LLM, Anda dapat bervariasi dalam memformulasikan pertanyaan dan membandingkan hasil untuk menemukan pengayaan yang lebih seimbang.