Oleh Teguh Eko Budiarto, CEO Prosa.ai
Large Language Models (LLM) telah menjadi teknologi transformatif yang mengubah cara organisasi mengelola dan memanfaatkan informasi. LLM adalah model kecerdasan buatan yang dilatih pada dataset besar teks dan kode, memungkinkan mereka untuk memahami, menghasilkan, dan memanipulasi bahasa manusia dengan cara yang hampir menyerupai interaksi alamiah.
Contoh layanan LLM yang telah dikenal luas oleh publik termasuk ChatGPT dari OpenAI, Copilot dari Microsoft, Claude dari Anthropic, Gemini dari Google, Deepseek, dan Llama dari Meta.
Layanan-layanan ini telah menunjukkan kemampuan luar biasa dalam berbagai aplikasi mulai dari menjawab pertanyaan, menulis konten, hingga memberikan analisis data kompleks. Di era transformasi digital yang semakin cepat, teknologi ini tidak lagi menjadi pilihan mewah tetapi kebutuhan strategis bagi perusahaan yang ingin tetap kompetitif dan inovatif.
Di tengah banyaknya organisasi yang memanfaatkan LLM berbasis cloud, implementasi on-premise menjadi semakin penting terutama bagi perusahaan enterprise. Kebutuhan akan LLM on-premise didorong oleh beberapa faktor krusial.
BACA JUGA: BRIN Kembangkan Aplikasi Mirip ChatGPT dengan LLM Berbahasa Indonesia
Pertama, keamanan dan privasi data menjadi perhatian utama, karena informasi sensitif perusahaan tidak perlu meninggalkan infrastruktur internal saat diproses.
Kedua, kepatuhan terhadap regulasi seperti Perlindungan Data Pribadi (PDP), UU ITE, peraturan lokal lainnya, bahkan GDPR, HIPAA secara global, dapat lebih mudah dipastikan dengan model yang beroperasi dalam lingkungan terkontrol di dalam perusahaan.
Ketiga, implementasi on-premise memberikan kendali penuh atas kustomisasi model sesuai kebutuhan spesifik industri, memungkinkan fine-tuning terhadap terminologi, pengetahuan, dan proses bisnis unik organisasi.
Selain itu, LLM on-premise menawarkan keunggulan dalam hal latensi dan keandalan, tidak bergantung pada konektivitas internet atau ketersediaan layanan cloud pihak ketiga.
Untuk operasi kritis bisnis yang membutuhkan respons cepat dan konsisten, faktor ini menjadi sangat penting. Meskipun implementasi on-premise memerlukan investasi awal yang lebih besar dalam infrastruktur dan keahlian teknis, solusi ini seringkali memberikan total cost of ownership (TCO) yang lebih menguntungkan dalam jangka panjang, terutama untuk penggunaan intensif dan berkelanjutan.
Dengan mempertimbangkan kedaulatan teknologi dan pengurangan ketergantungan pada penyedia layanan eksternal, LLM on-premise menjadi pilihan strategis bagi enterprise yang mencari keunggulan kompetitif berkelanjutan di era kecerdasan buatan atau artificial intelligence (AI).
Metode Pemilihan LLM
Memilih LLM yang tepat untuk implementasi on-premise di lingkungan perusahaan memerlukan pertimbangan beberapa faktor penting. Hal pertama adalah terkait kebutuhan komputasi, hardware yang dibutuhkan untuk menjalankan ukuran model yang dipilih.
Hal ini termasuk yang paling penting karena terkait biaya operasional jangka panjang. Model yang lebih kecil (7B-13B parameter) lebih mudah di-deploy pada hardware dengan GPU dengan VRAM di bawah 24 GB yang lebih ekonomis dan mudah didapatkan. Sedangkan model besar (32B+ parameter) membutuhkan infrastruktur yang lebih kuat, dan diharapkan dapat dijalankan pada GPU dengan VRAM 48GB ke atas.
Selain ukuran model, jumlah dokumen yang akan diproses dan juga jumlah concurrent pengguna dari sistem juga akan mempengaruhi jumlah VRAM dan jumlah GPU dan server yang dibutuhkan.
Hal kedua yang perlu diperhatikan adalah mengenai performa dan kemampuan LLM yang diharapkan.
Ini mencakup kebutuhan domain spesifik yang akan dilayani, misalnya di domain customer service, medis, hukum atau engineering.
Beberapa LLM lebih kuat di bahasa tertentu dibanding LLM lainnya, dalam hal ini kemampuan multilingual dari LLM juga perlu dipertimbangkan. Selain itu, kemampuan penalaran yang dimiliki dari berbagai model LLM juga berbeda-beda. Fleksibilitas dari semua hal tersebut perlu diperhatikan dan disesuaikan dengan kebutuhan bisnis.
Hal ketiga adalah terkait dukungan metode fine-tuning. Beberapa model dirancang dengan mempertimbangkan fine-tuning dan menawarkan teknik khusus yang bisa dilakukan.
Misalnya metode LoRA (Low-Rank Adaptation) dapat digunakan pada Llama dan Mistral yang bekerja dengan baik dengan metode fine-tuning yang efisien ini.
BACA JUGA: Jess No Limit Sabet Dua Rekor Dunia, Ini Capaiannya
Lalu tidak semua model mendukung dengan sama baik terhadap metode fine tuning menggunakan teknik PEFT (Parameter-Efficient Fine-Tuning) yang lebih baru dan hemat sumber daya. Hal yang terakhir dan tidak kalah penting adalah dokumentasi dan dukungan komunitas. Model seperti Llama dan Mistral memiliki dokumentasi yang luas dan komunitas aktif yang berbagi pendekatan fine-tuning.
Setelah model LLM yang akan digunakan sudah ditentukan, untuk memastikan model tersebut benar-benar dapat memenuhi kebutuhan bisnis, dapat dijalankan langkah-langkah berikut:
1. Uji coba model, yaitu menjalankan evaluasi benchmark dengan dataset perusahaan, mencakup performance kualitatif dan kuantitatif
2. Melakukan pilot project, mengimplementasikan pada skala kecil untuk validasi lebih lanjut
3. Optimalkan model dengan teknik quantization untuk performa lebih baik
4. Lakukan deployment secara bertahap dengan meningkatkan skala implementasi pada tiap iterasi
5. Bekerjasama dengan perusahaan lain yang memiliki keahlian dalam implementasi LLM untuk mempercepat adopsi dan mengurangi resiko dalam implementasi.
Implementasi LLM on-premise merupakan langkah strategis bagi perusahaan yang ingin memaksimalkan potensi AI sambil tetap menjaga kendali atas data dan infrastruktur.
Pemilihan model yang tepat harus mempertimbangkan keseimbangan antara kebutuhan komputasi, kemampuan yang diharapkan, dan dukungan untuk metode fine-tuning yang sesuai dengan kebutuhan organisasi. Pendekatan bertahap dalam implementasi akan membantu mengurangi risiko dan memastikan keberhasilan adopsi teknologi ini.
Dengan perkembangan teknologi yang terus berlanjut, ekosistem LLM on-premise semakin matang dan menawarkan lebih banyak pilihan bagi perusahaan.
Investasi pada infrastruktur dan keahlian yang diperlukan untuk implementasi LLM on-premise tidak hanya meningkatkan kemampuan organisasi saat ini, tetapi juga mempersiapkan perusahaan menghadapi perkembangan AI di masa depan.
Pemilihan perusahaan konsultan yang tepat untuk implementasi LLM on-premise juga dapat menjadi kunci keberhasilan.
Melalui perencanaan yang matang dan eksekusi yang cermat, LLM on-premise dapat menjadi aset berharga yang mendorong inovasi dan efisiensi dalam berbagai aspek operasional perusahaan.
Editor: Eric Iskandarsjah Z
