Memilih LLM terbaik

Model AI

gemini.google.com / Gemini 2.5 Pro (experimental)

Jika beberapa perusahaan meluncurkan model AI LLM masing-masing dan mengklaim bahwa AI milik mereka adalah yang terbaik, kira-kira sebagai pengguna awam hal apa saja yang bisa diperhatikan untuk mengetahui apakah klaim yang ada bisa mendekati kebenaran? Misalnya dari spesifikasi atau fitur yang ditawarkan dan lain sebagainya

Tentu, klaim “terbaik” dari setiap perusahaan AI memang perlu dicermati karena “terbaik” itu sangat subjektif dan tergantung pada kebutuhan spesifik pengguna. Sebagai pengguna awam, Anda bisa memperhatikan beberapa hal berikut untuk mengevaluasi klaim tersebut dan melihat mana yang paling mendekati kebenaran untuk kebutuhan Anda:

1. Uji Coba Langsung (Hands-on Testing):
   • Cara Paling Efektif: Jika memungkinkan, coba gunakan beberapa model LLM yang berbeda secara langsung. Banyak yang menawarkan versi gratis atau percobaan.
   • Berikan Pertanyaan/Tugas yang Sama: Ajukan pertanyaan yang sama atau berikan instruksi yang identik ke beberapa model AI. Bandingkan hasilnya secara langsung.
   • Perhatikan Aspek Ini Saat Mencoba:
     • Kualitas Jawaban: Apakah jawabannya akurat, relevan, detail, dan mudah dipahami? Apakah gaya bahasanya natural atau kaku?
     • Pemahaman Konteks: Seberapa baik AI mengingat percakapan sebelumnya dalam satu sesi? Bisakah ia melanjutkan diskusi tanpa kehilangan arah?
     • Kemampuan Mengikuti Instruksi: Jika Anda memberikan instruksi yang kompleks (misalnya, “tulis puisi tentang hujan dalam gaya Chairil Anwar dengan 3 bait”), seberapa baik AI mengikutinya?
     • Kreativitas: Coba berikan tugas kreatif (menulis cerita, lirik lagu, ide) dan lihat hasilnya.
     • Kemampuan Penalaran & Pemecahan Masalah: Ajukan pertanyaan yang butuh logika atau analisis sederhana.
2. Fitur yang Ditawarkan:
   • Kemampuan Dasar: Apakah hanya bisa teks, atau bisa memproses gambar, suara, atau data (multi-modal)?
   • Akses Informasi Terbaru: Apakah AI bisa mengakses internet untuk memberikan informasi terkini (real-time Browse)? Atau pengetahuannya terbatas pada tanggal tertentu (knowledge cut-off date)? Ini sangat penting jika Anda butuh info terbaru.
   • Integrasi: Apakah bisa terhubung dengan aplikasi atau layanan lain yang Anda gunakan?
   • Fitur Spesifik: Beberapa AI mungkin unggul dalam tugas spesifik seperti coding, terjemahan, ringkasan dokumen panjang, analisis data, dll. Pilih yang sesuai dengan kebutuhan utama Anda.
3. Performa dan Kecepatan:
   • Seberapa cepat AI memberikan respons? Apakah sering terjadi lag atau penundaan?
   • Apakah layanannya stabil atau sering tidak bisa diakses (down)?
4. Batasan dan Keterbatasan:
   • Knowledge Cut-off Date: Kapan terakhir kali data digunakan untuk melatih AI? Informasi setelah tanggal ini mungkin tidak diketahui AI (kecuali punya fitur Browse).
   • Context Window: Berapa banyak informasi (teks/percakapan sebelumnya) yang bisa diingat oleh AI dalam satu sesi? Context window yang lebih besar biasanya lebih baik untuk tugas kompleks atau percakapan panjang.
   • Filter Keamanan & Sensor: Seberapa ketat pembatasan kontennya? Apakah AI sering menolak menjawab pertanyaan yang sebenarnya wajar?
   • Batasan Penggunaan: Apakah ada batasan jumlah kata, jumlah pertanyaan per hari/bulan untuk versi gratis atau berbayar?
5. Akurasi dan Kecenderungan “Halusinasi”:
   • Cek Fakta: Untuk jawaban yang bersifat faktual, coba cek kebenarannya dari sumber lain. Seberapa sering AI memberikan informasi yang salah atau mengarang (ini disebut “halusinasi”)?
   • Konsistensi: Apakah jawabannya konsisten jika ditanya dengan cara sedikit berbeda?
6. Bias:
   • Perhatikan apakah jawaban AI menunjukkan bias terhadap gender, ras, kelompok tertentu, atau pandangan politik. Coba ajukan pertanyaan netral yang mungkin bisa memancing bias. AI yang baik seharusnya berusaha netral dan objektif.
7. Ulasan Independen dan Benchmark:
   • Cari ulasan dari situs teknologi terkemuka, jurnalis, atau peneliti independen. Mereka sering melakukan perbandingan mendalam.
   • Terkadang ada hasil benchmark (tes standar) yang membandingkan kinerja LLM dalam berbagai tugas. Meski teknis, rangkumannya bisa memberi gambaran.
8. Spesifikasi Teknis (yang Mungkin Relevan untuk Awam):
   • Meskipun jumlah parameter sering disebut-sebut, angka ini tidak selalu langsung mencerminkan kualitas bagi pengguna awam.
   • Model dasar yang digunakan (misalnya, versi terbaru seperti GPT-4 vs versi lama seperti GPT-3.5) bisa menjadi indikator kasar, tapi tetap perlu diuji langsung.
   • Informasi tentang context window (lihat poin 4) lebih mudah dipahami dampaknya bagi pengguna.

Kesimpulan untuk Pengguna Awam:

Jangan terlalu terpaku pada klaim “terbaik” di materi pemasaran. Cara terbaik adalah mencoba sendiri beberapa model AI pada tugas-tugas yang Anda anggap penting. Perhatikan kualitas output, fitur yang relevan bagi Anda, kecepatan, batasan, dan akurasinya. Baca juga ulasan dari pihak ketiga untuk mendapatkan perspektif lain. Pada akhirnya, AI “terbaik” adalah yang paling memenuhi kebutuhan spesifik Anda secara konsisten dan andal.

Seberapa penting context window berpengaruh terhadap kemampuan sebuah AI? Jika ada sebuah model AI yang baru saja rilis dan belum sempat untuk diuji coba secara langsung, hal-hal apa yang sekiranya dapat menjadi penilaian awal secara cepat berdasarkan fitur atau spesifikasi yang dipublikasikan oleh perusahaan AI tersebut?

Tentu, mari kita bahas kedua poin tersebut:

1. Seberapa Penting Context Window?

Context window (jendela konteks) sangat penting dan secara signifikan memengaruhi kemampuan sebuah AI, terutama model bahasa (LLM). Berikut alasannya:

• Definisi Sederhana: Context window adalah jumlah informasi (biasanya diukur dalam token, yang bisa berupa kata atau bagian kata) yang dapat “diingat” atau dipertimbangkan oleh AI pada satu waktu saat memproses permintaan Anda atau selama percakapan. Ini seperti memori jangka pendek AI untuk tugas yang sedang berjalan.
• Pengaruh pada Kemampuan:
  • Koherensi Percakapan: Dengan context window yang lebih besar, AI dapat mengingat lebih banyak bagian dari percakapan sebelumnya. Ini membuatnya mampu memberikan jawaban yang lebih relevan, tidak mengulang-ulang poin yang sama, dan menjaga alur diskusi yang panjang tetap koheren. AI dengan jendela kecil akan cepat “lupa” apa yang dibicarakan di awal.
  • Pemrosesan Dokumen/Input Panjang: Ini krusial untuk tugas seperti meringkas artikel panjang, menganalisis kode program yang kompleks, menjawab pertanyaan berdasarkan dokumen tebal (PDF, buku), atau menulis teks yang panjang. Jika input Anda melebihi context window, AI tidak akan bisa “melihat” atau mempertimbangkan keseluruhan informasi tersebut.
  • Mengikuti Instruksi Kompleks: Jika Anda memberikan instruksi multi-langkah atau detail di awal, context window yang besar memungkinkan AI untuk terus mengingat dan menerapkan instruksi tersebut sepanjang interaksi.
  • Konsistensi Gaya/Persona: AI dapat lebih konsisten mempertahankan persona atau gaya penulisan yang Anda minta jika ia bisa mengingat instruksi awal dan contoh-contoh sebelumnya dalam jendela konteks yang lebih luas.
  • Mengurangi Kebutuhan Mengulang: Anda tidak perlu terus-menerus mengingatkan AI tentang informasi atau instruksi yang sudah diberikan sebelumnya jika jendelanya cukup besar.

Singkatnya: Semakin besar context window, semakin mampu AI menangani tugas-tugas kompleks, percakapan panjang, dan input data yang besar dengan lebih baik dan koheren. Ini adalah salah satu faktor kunci yang membedakan kemampuan antar model AI.

2. Penilaian Awal AI Baru (Belum Diuji Langsung) Berdasarkan Publikasi Perusahaan:

Jika sebuah model AI baru dirilis dan Anda belum bisa mencobanya, Anda bisa melakukan penilaian awal (dengan catatan bahwa ini masih perlu diverifikasi) berdasarkan informasi yang biasanya dipublikasikan oleh perusahaan:

• Ukuran Context Window: Seperti dibahas di atas, ini adalah metrik penting. Bandingkan ukuran context window yang diumumkan (misal, 128K token, 200K token, 1 juta token) dengan model-model yang sudah ada. Peningkatan signifikan biasanya berarti potensi kemampuan yang lebih baik untuk tugas-tugas panjang/kompleks.
• Klaim Performa pada Benchmark Standar: Perusahaan seringkali mempublikasikan hasil tes model mereka pada benchmark industri (misalnya MMLU untuk pengetahuan umum & penalaran, HumanEval/MBPP untuk coding, GSM8K untuk matematika). Perhatikan klaim “state-of-the-art” (SOTA) atau perbandingan skor dengan model kompetitor terkemuka. Catatan: Hasil benchmark tidak selalu 100% mencerminkan performa di dunia nyata dan bisa jadi dipilih yang paling menguntungkan.
• Modalitas (Kemampuan Input/Output): Apakah model ini hanya teks (text-only)? Atau multimodal (bisa memproses dan/atau menghasilkan gambar, audio, video)? Kemampuan multimodal yang canggih (misal, pemahaman video, generasi audio realistis) adalah indikator kemajuan.
• Kecepatan dan Efisiensi: Apakah ada klaim mengenai peningkatan kecepatan respons (latensi) atau efisiensi (lebih murah dijalankan) dibandingkan model sebelumnya atau kompetitor? Ini penting untuk pengalaman pengguna dan biaya (jika berbayar/via API).
• Fitur Spesifik yang Ditonjolkan: Perhatikan fitur unggulan yang mereka promosikan. Apakah itu kemampuan penalaran (reasoning) yang lebih baik, akurasi faktual yang ditingkatkan, kemampuan tool use (menggunakan alat eksternal/API), kemampuan Browse web real-time, atau peningkatan signifikan dalam tugas spesifik (coding, terjemahan, kreativitas)?
• Informasi Data Pelatihan (Jika Ada): Kadang perusahaan memberi sedikit bocoran tentang skala data pelatihan atau tanggal knowledge cut-off (batas waktu pengetahuan). Data yang lebih baru atau set data yang lebih beragam bisa jadi indikator positif.
• Peningkatan Keamanan dan Pengurangan Bias: Apakah perusahaan menyoroti upaya atau hasil dalam membuat AI lebih aman, lebih etis, mengurangi bias, atau menurunkan tingkat “halusinasi” (memberikan info salah)?
• Nama Model/Versi: Nama seringkali memberi petunjuk (misal, GPT-4o sebagai peningkatan dari GPT-4, atau model dengan nama “Pro”, “Ultra”, “Lite” yang menunjukkan tingkatan).

Penting Diingat:

• Marketing vs. Realita: Informasi dari perusahaan adalah materi pemasaran. Klaim perlu divalidasi melalui pengujian independen dan pengalaman pengguna langsung.
• Fokus pada Kebutuhan Anda: Lihat spesifikasi dan fitur mana yang paling relevan dengan bagaimana Anda akan menggunakan AI tersebut. Context window besar mungkin tidak terlalu penting jika Anda hanya butuh jawaban cepat untuk pertanyaan sederhana.

Dengan melihat poin-poin di atas dari pengumuman resmi, Anda bisa mendapatkan gambaran awal tentang potensi dan fokus pengembangan model AI baru tersebut sebelum bisa mencobanya sendiri atau membaca ulasan independen.

Apa itu RAG? Baru-baru ini sebuah perusahaan AI meluncurkan model AI terbarunya yang memiliki 10 juta context window. Sebagian orang membuat komentar bahwa RAG akan mati. Apa hubungan antara keduanya dan kenapa ada komentar seperti itu?

Oke, mari kita bedah satu per satu mengenai RAG, hubungannya dengan context window besar, dan mengapa komentar “RAG akan mati” muncul.

Apa itu RAG (Retrieval-Augmented Generation)?

RAG adalah singkatan dari Retrieval-Augmented Generation. Ini adalah sebuah teknik atau arsitektur yang digunakan untuk meningkatkan kualitas jawaban dari model AI (LLM) dengan cara menggabungkan dua proses:

1. Retrieval (Pengambilan Informasi): Sebelum AI menghasilkan jawaban, sistem RAG terlebih dahulu mencari (retrieve) informasi yang relevan dari sumber data eksternal yang terpercaya. Sumber data ini bisa berupa database internal perusahaan, kumpulan dokumen spesifik, artikel pengetahuan, website tertentu, atau basis data pengetahuan lainnya yang up-to-date. Proses ini mirip seperti mesin pencari yang menemukan dokumen atau paragraf paling relevan terkait pertanyaan pengguna.
2. Augmented Generation (Generasi yang Ditambah/Diperkaya): Informasi relevan yang ditemukan dari proses retrieval tadi kemudian “diberikan” kepada model AI bersama dengan pertanyaan asli pengguna sebagai konteks tambahan. AI kemudian menghasilkan jawaban berdasarkan pemahaman internalnya ditambah dengan informasi spesifik dan faktual yang baru saja diambil tersebut.

Tujuan Utama RAG:

• Mengurangi Halusinasi: Membuat jawaban AI lebih akurat dan berdasarkan fakta dari sumber terpercaya, bukan hanya “mengarang” berdasarkan data latihannya.
• Akses Informasi Terkini: Memungkinkan AI menjawab pertanyaan tentang informasi yang lebih baru daripada data latihannya (misalnya, data setelah knowledge cut-off date).
• Akses Informasi Spesifik/Privat: Memungkinkan AI menggunakan data internal perusahaan atau domain spesifik yang tidak ada dalam data latihan publiknya.
• Memberikan Sumber/Sitasi: Seringkali sistem RAG bisa menunjukkan sumber informasi yang digunakannya, meningkatkan transparansi.

Analogi Sederhana: Bayangkan AI sebagai seorang siswa pintar yang mengikuti ujian “buku terbuka”. RAG adalah mekanisme yang dengan cepat mencarikan halaman buku yang paling relevan (retrieval) untuk dibaca siswa tersebut sebelum menjawab soal ujian (generation).

Hubungan RAG dengan Context Window 10 Juta Token

• Context Window: Seperti yang kita bahas sebelumnya, ini adalah “memori jangka pendek” AI, jumlah informasi yang bisa dipertimbangkan sekaligus.
• Alasan Awal RAG: Salah satu alasan utama RAG dikembangkan adalah karena LLM generasi sebelumnya memiliki context window yang terbatas (misalnya 4K, 32K, atau 128K token). Mereka tidak bisa “mengingat” atau memproses dokumen yang sangat panjang atau banyak dokumen sekaligus. RAG menjadi solusi cerdas untuk menyuntikkan potongan informasi yang paling relevan saja ke dalam context window yang terbatas itu.
• Implikasi Context Window 10 Juta: Dengan context window sebesar 10 juta token (ini sangat besar, setara dengan ribuan halaman teks atau beberapa buku), secara teori, pengguna bisa memasukkan seluruh kumpulan dokumen yang relevan (hingga batas 10 juta token) langsung ke dalam “memori” AI di awal sesi. AI kemudian bisa mencari jawaban dari konteks masif yang sudah ada di dalam memorinya itu.

Mengapa Ada Komentar “RAG Akan Mati”?

Komentar ini muncul karena pemikiran berikut:

• “Menyingkirkan” Kebutuhan Retrieval: Jika Anda bisa memasukkan semua data yang mungkin relevan (misalnya, seluruh manual produk, semua laporan riset pasar terakhir) ke dalam context window 10 juta token, maka sepertinya tidak perlu lagi mekanisme retrieval eksternal (seperti pada RAG) untuk mencari potongan informasi spesifik setiap kali ada pertanyaan. AI diharapkan bisa menemukannya sendiri dalam konteks raksasa yang sudah dimuat.
• Penyederhanaan Arsitektur: Pendekatan “muat semuanya ke context window” ini terlihat lebih sederhana daripada membangun dan memelihara sistem RAG yang melibatkan komponen retrieval (pencarian) terpisah.
• Pendekatan “Brute Force”: Ini seperti pendekatan “kekuatan penuh” – berikan saja semua data yang mungkin relevan ke AI, biarkan ia bekerja keras mencari di dalam konteks internalnya.

Namun, Apakah RAG Benar-benar Akan Mati? (Kemungkinan Besar Tidak)

Meskipun context window super besar sangat mengesankan dan membuka kemungkinan baru, banyak ahli berpendapat RAG masih akan relevan karena beberapa alasan:

1. Masalah “Jarum di Tumpukan Jerami” (Needle in a Haystack): Hanya karena AI bisa menampung 10 juta token, bukan berarti ia bisa secara efisien dan akurat menemukan informasi spesifik yang terkubur di dalamnya. Kinerja AI bisa menurun saat mencoba mencari detail kecil dalam konteks yang terlalu besar. RAG membantu dengan menyorot informasi yang paling mungkin relevan terlebih dahulu.
2. Biaya dan Latensi: Memproses 10 juta token setiap kali berinteraksi atau bahkan hanya saat memuatnya di awal bisa sangat mahal secara komputasi dan membuat respons AI menjadi lambat (latensi tinggi). RAG seringkali lebih efisien karena hanya memproses potongan data yang lebih kecil dan relevan.
3. Ukuran Basis Data Pengetahuan: Banyak basis data pengetahuan di dunia nyata (misalnya, seluruh internet, database hukum besar, data internal perusahaan besar) jauh lebih besar dari 10 juta token. Anda tetap memerlukan mekanisme retrieval untuk memilih bagian mana yang akan dimasukkan ke context window, sebesar apapun itu.
4. Informasi Real-time: Sistem RAG bisa dirancang untuk mengambil data dari sumber yang terus diperbarui secara real-time. Memuat snapshot 10 juta token tidak bisa menangani data yang berubah setiap detik.
5. Kontrol Akses dan Keamanan: Sistem RAG dapat diintegrasikan dengan kontrol akses pada tahap retrieval untuk memastikan pengguna hanya melihat data yang diizinkan. Sulit menerapkan kontrol segranular itu jika semua data langsung dimasukkan ke context window.
6. Kualitas Retrieval RAG: Teknik RAG terus berkembang, termasuk cara yang lebih pintar untuk mencari, memecah (chunking), dan memberi peringkat informasi, yang masih memberikan nilai tambah.
7. Pendekatan Hibrida: Kemungkinan besar masa depan adalah kombinasi keduanya: RAG digunakan untuk mengambil dokumen/data yang paling relevan, yang kemudian dimasukkan ke dalam context window besar untuk dianalisis atau disintesis lebih lanjut oleh AI.

Kesimpulan (per April 7, 2025):

Peluncuran model AI dengan context window 10 juta token adalah pencapaian teknologi yang luar biasa dan pasti akan mengubah cara kita berinteraksi dengan AI. Hal ini mungkin mengurangi ketergantungan pada RAG untuk beberapa kasus penggunaan di mana seluruh data relevan muat dalam batas tersebut dan AI mampu menemukannya secara efisien.

Namun, klaim bahwa “RAG akan mati” kemungkinan besar berlebihan. Karena masalah biaya, latensi, efektivitas pencarian dalam konteks masif (“jarum di tumpukan jerami”), ukuran basis data yang seringkali lebih besar dari 10 juta token, dan kebutuhan akan data real-time serta kontrol akses, RAG atau teknik serupa kemungkinan besar akan tetap relevan dan penting, mungkin dengan cara kerja yang beradaptasi atau terintegrasi dengan context window besar ini. Jadi, RAG mungkin akan berevolusi, bukan mati.