Dalam bidang AI atau kecerdasan buatan, ada istilah large language model di mana ini menjadi inovasi paling menarik di dalamnya.
Large language model akan menjadi bagaimana cara berinteraksi dengan teknologi.
Buat Anda yang sering menggunakan ChatGPT untuk memudahkan pekerjaan, LLM atau language large model inilah yang membuat ChatGPT mampu menjawab pertanyaan atau perintah dengan cepat dan tepat.
Pada artikel ini CRM.ID akan menjelaskan secara lengkap mengenai large language model mulai dari pengertiannya, cara kerja, hingga contohnya.
Yuk baca penjelasan lebih lengkapnya hanya di bawah ini:
Apa Pengertian dari Large Language Model?

Ketika Anda menggunakan kecerdasan buatan generatif (generative AI) untuk merangkum laporan atau menyusun konten media sosial, large language model menjadi bagian yang mewujudkannya.
Large language model atau dikenal juga dengan LLM merupakan teknologi kecerdasan buatan yang dirancang untuk memahami, memproses, dan menghasilkan teks seperti layaknya manusia.
Dalam bahasa Indonesia LLM ini dikenal sebagai model bahasa skala besar dan ini menjadi teknologi dasar yang mendasari kecerdasan buatan generatif.
Semakin banyak data yang diolah, maka semakin akurat hasil yang dihasilkan.
Ini menjadi hal yang sangat penting bagi bisnis, di mana LLM bisa memberikan konten yang lebih relevan dan personal kepada pelanggan.
LLM dapat memahami dan merespons pertanyaan dengan bahasa alami karena dilatih menggunakan data teks dalam jumlah besar.
Model-model ini kini digunakan untuk menciptakan konten teks dan visual, membuat ringkasan, dan menulis kode baru.
Pengguna dapat berinteraksi dengan LLMs melalui prompt, pertanyaan, dan konteks yang ditulis dalam bahasa alami yang dikirimkan ke model.
Misalnya, Anda dapat meminta model AI generatif untuk membuat ringkasan sebuah artikel.
Pertama, Anda mengirimkan teks artikel ke alat AI Anda agar diproses dan dianalisis.
Selanjutnya, Anda menulis prompt yang menjelaskan apa yang Anda cari.
LLM kemudian akan menghasilkan ringkasan tingkat tinggi.
Semakin banyak data yang digunakan untuk melatih model, semakin lengkap dan akurat hasilnya.
Dengan data yang tepat, ada banyak cara bisnis dapat menggunakan LLM, seperti membiarkan tim penjualan menggunakan AI untuk tugas seperti membuat presentasi, di mana semua menggunakan data pelanggan yang relevan yang menyoroti masalah dan preferensi.

Baca Juga: Chat GPT Adalah: Pengertian, Cara Kerja, dan Fungsinya
Bagaimana Cara Kerja Large Language Model?

LLM tidak hanya bekerja dengan menghafal, tetapi juga memprediksi kata berikutnya yang bisa muncul dalam sebuah kalimat.
Berikut cara kerja LLM dengan beberapa tahapan di dalamnya:
1. Pre-Training
Tarap pre-training merupakan tahapan yang dilakukan dengan memberikan data teks yang dikumpulkan dari berbagai sumber seperti dari buku, artikel, website, hingga dari forum diskusi.
Di sini model akan diproses menggunakan jaringan tiruan dengan basis transformer agar lebih bisa memahami struktur bahasa, tata krama, hingga pola hubungan antara kata dan frasa.
Tujuan dari tahapan ini adalah agar model dapat mengenali konteks di dalam teks dan juga memahami makna kalimat dengan lebih akurat.
2. Fine-Tuning
Setelah melalui tahap pre-training, selanjutnya model akan melalui tahapan fine-tuning.
Tahapan fine-tuning merupakan tahapan menyesuaikan secara lebih lanjut agar bisa lebih optimal dalam penyelesaian tugas yang spesifik.
Di tahap ini, MML akan dilatih dengan menggunakan dataset yang lebih kecil tetapi lebih terarah, seperti daya percakapan manusia dengan chatbot atau pada kode pemrograman untuk alat coding assistant.
Fina-tuning ini juga dapat dilakukan dengan menggunakan teknik Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) yakni dilakukan dengan cara manusia memberikan feedback pada output model dengan tujuan meningkatkan kualitas jawabannya.
Baca Juga: Aplikasi Chatting untuk Bisnis: Ini 10 Rekomendasinya
3. Inference
Tahapan yang terakhir adalah inference, yakni keadaan di mana model digunakan oleh pengguna untuk menghasilkan teks atau menjawab pertanyaan sesuai dengan input yang diberikan.
Pada tahapan ini modal akan menggunakan informasi yang dimilikinya pada tahapan sebelumnya untuk memberikan respons yang sesuai dengan konteks yang ada.
Semakin banyak daya yang didapatkan pada saat pelatihan, maka semakin baik pula hasil yang bisa diberikan oleh model, baik itu untuk memahami atau menanggapi pertanyaan dari pengguna.
Baca Juga: CRM Tools: Pengertian dan Rekomendasi Terbaiknya
Bagaimana Metode Pelatihan Large Language Model?

Berikut beberapa metode yang digunakan dalam large language model:
1. Supervised Learning
Metode yang pertama adalah supervised learning, yakni dengan cara LLM diberikan input dan output yang tepat.
Sebagai contoh, input yang masuk adalah, “Apakah warna dari daun?” Maka output yang tepat adalah “hijau”.
Ketika diberikan contoh seperti ini, LLM dapat belajar mengasosiasikan input dan output yang tepat.
2. Unsupervised Learning
Metode pelatihan yang kedua adalah unsupervised learning, yakni ketika LLM diberikan data tanpa adanya label.
Di sini LLM bertugas untuk menemukan polanya sendiri.
Sebagai contoh LLM dapat belajar kata ‘kambing’ bersamaan dengan munculnya kata ‘domba’ dan juga ‘hewan peliharaan’.
Baca Juga: Apa Itu Layanan Pelanggan? Ini Jenis dan Contohnya
3. Reinforcement Learning
Reinforcement Learning merupakan metode LLM yang melibatkan feedback atau timbal balik di dalamnya.
Di sini LLM akan berusaha dalam menghasilkan output dan ketika output yang dihasilkan benar, maka LLM akan mendapatkan ‘reward’.
Jika yang dihasilkan ternyata salah, maka LLM akan berusaha untuk memperbaikinya.
4. Transfer Learning
Metode yang terakhir adalah transfer learning, yakni ketika LLM yang sudah mendapatkan pelatihan pada satu tuga digunakan sebagai dasar untuk tugas yang lainnya.
Sebagai contoh, model yang telah memahami bahasa Inggris bisa mencoba untuk memahami bahasa Indonesia.
Baca Juga: Telemarketing Adalah: Jenis, Tugas, dan Cara Mengoptimalkan
Apa Saja Contoh Large Language Model?

Berikut beberapa contoh bidang-bidang yang mengaplikasikan LLM di dalamnya:
1. Virtual Assisistant
Contoh LLM yang pertama adalah virtual assistant, seperti Siri milik Apple, Alexa milik Amazon, dan Google Assistant milik Google.
Virtual assistant ini menggunakan LLM untuk memahami perintah baik itu melalui tulisan atau suara sehingga bisa memberikan respons yang tepat.
Sebagai contoh, Anda mengatakan, “Hello Siri, putar musik Blackpink,” kemudian iPhone Anda akan memutarkan musik Blackpink.
LLM yang ada di dalam asisten virtual ini memungkinkan bagi Anda untuk memahami konteks, mengenali suara, hingga mempelajari kebiasaan dari pengguna sehingga bisa memberikan pengalaman yang lebih personal.
2. Translate
Contoh yang kedua adalah pada aplikasi translate atau penerjemah seperti Google Translate atau Deeply Translate.
Pada aplikasi translate ini, LLM bertugas menerjemahkan teks dari satu bahasa ke bahasa lainnya secara tepat dan cepat.
Dalam penerjemahan, LLM memiliki kelebihan yakni terkait kemampuannya dalam memahami konteks dan idiom, sehingga hasil terjemahan bisa lebih alami dan mudah untuk dipahami oleh pengguna.
Baca Juga: Customer Care Adalah: Tugas dan Bedanya dengan Customer Service
3. Content Creation
Contoh selanjutnya adalah pada content creation, yang biasa digunakan oleh penulis, marketer, hingga content creator untuk pembuatan konten seperti untuk menghasilkan ide, membuat video, hingga dalam pembuatan skrip.
Sebagai contoh adalah pada ChatGPT di mana bisa membantu Anda dalam membuat artikel, menulis pembuka artikel, hingga menyelesaikan artikel dengan prompt sederhana, misalnya, “Tuliskan artikel 500 kata di bidang pertanian”.
LLM membantu membuat artikel menjadi lebih cepat dan pastinya tetap dibutuhkan sentuhan manusia untuk menyempurnakannya.
4. Customer Service
Dalam bidang customer service, LLM diberikan dalam bentuk chatbot yang akan bertugas menangani pelanggan secara cepat dan instan.
Di sini LLM akan bertugas dalam menangani pelanggan, mencari informasi yang relevan, dan juga memberikan jawaban secara tepat di waktu yang tepat.
Dengan adanya Chatbot, Anda bisa mendapatkan keuntungan yakni tim CS Anda bisa lebih fokus untuk menangani permasalahan yang lebih kompleks dan juga personal.
5. Pendidikan
Contoh terakhir adalah dalam dunia pendidikan, yakni diberikan dalam bentuk tutor virtual ataupun untuk belajar secara online.
Sebagai contoh, LLM bisa membantu siswa lebih memahami materi pelajaran yang awalnya sulit dengan menjelaskannya secara sederhana.
Baca Juga: Customer Relation: Ini Perbedaannya dengan Customer Service
Kesimpulan
Itulah tadi penjelasan mengenai large language model yang dapat menjadi referensi untuk Anda.
Dari penjelasan artikel di atas dapat diketahui bahwa large language model merupakan kecerdasan buatan yang digunakan untuk memahami, memproses, dan menghasilkan teks seperti layaknya manusia.
LLM ini sering digunakan dalam kehidupan sehari-hari, baik untuk bidang virtual assistant, pendidikan, hingga untuk customer service.
Dalam bidang customer service, LLM ini ada dalam chatbot di mana bertugas menjawab pertanyaan yang diajukan pelanggan dengan cepat dan tepat.
Keberadaan chatbot ini sangat membantu untuk mengefisiensi pengelolaan layanan pelanggan pada sebuah bisnis.
Nah, kabar baiknya Anda bisa mendapatkan layanan chatbot ini melalui aplikasi CRM dari CRM.ID.
CRM.ID merupakan aplikasi CRM yang dilengkapi berbagai fitur untuk kemudahan pengelolaan layanan pelanggan.
Di sini Anda bisa menggunakan layanan WhatsApp Business API secara unlimited tanpa perlu khawatir akan diblokir.
Jadi tunggu apa lagi, yuk daftar CRM.ID sekarang juga dan jadwalkan demo bersama tim hebat kami dengan klik tautan ini.
- Large Language Model: Cara Kerja dan Contohnya - 8 Juli 2025
- 10 Contoh Media Promosi dan Fungsinya - 7 Juli 2025
- 7 Rekomendasi Alternatif Software CRM Insightly dan Fiturnya - 4 Juli 2025