SLM vs LLM: Panduan Lengkap Small Language Models dan Large Language Models

Model bahasa telah menjadi pusat bidang kecerdasan buatan, membentuk cara mesin memahami, menghasilkan, dan berinteraksi dengan bahasa manusia. Dalam lanskap ini, ada dua kategori yang berbeda: Small Language Models (SLM) dan Large Language Models (LLM). Keduanya berbagi dasar yang sama berupa arsitektur berbasis transformer, namun berbeda dalam hal skala, desain, filosofi, dan penerapan. 

LLM berukuran masif dan biasanya berisi miliaran atau triliunan parameter; pikirkan model seperti ChatGPT atau Claude. Ini memberi mereka kemampuan untuk beradaptasi dengan beragam tugas, dari menulis esai hingga menghasilkan kode. Ini juga berarti mereka memerlukan infrastruktur yang jauh lebih besar, biaya operasional tinggi, dan berdampak pada lingkungan.

SLM jauh lebih ringkas dan efisien, berisi jutaan hingga beberapa miliar parameter. Model ini sering berfokus pada spesialisasi dan efisiensi dalam domain tertentu dengan mempertimbangkan penerapan praktis. Model ini dirancang untuk perangkat seluler atau server edge, memerlukan daya komputasi jauh lebih sedikit untuk beroperasi, dan dapat melakukan tugas spesifik domain.

Tutorial ini memberikan eksplorasi komprehensif tentang SLM versus LLM. Anda akan mempelajari perbedaan arsitektur, kinerja, kebutuhan penerapan, dan kasus penggunaan, dengan wawasan praktis untuk memandu penerapan di dunia nyata.

Memahami Model Bahasa

Sebelum masuk ke perbandingan, penting untuk memahami apa itu model bahasa dan bagaimana perkembangannya.

Apa itu model bahasa?

Model bahasa adalah sistem AI yang dilatih pada sejumlah besar teks untuk tujuan “pemrosesan bahasa alami”. Secara efektif, model bahasa ini dilatih untuk menerima bahasa manusia dan memprosesnya agar memberikan respons yang menyerupai manusia. 

Salah satu kasus penggunaan paling umum adalah chatbot, seperti ChatGPT. Intinya, model menghitung probabilitas urutan kata, sehingga memungkinkan tugas seperti pembuatan teks, peringkasan, penerjemahan, dan AI percakapan.

LLM biasanya berisi miliaran (atau triliunan) parameter. Ini memungkinkan penerapan LLM yang jauh lebih luas, mulai dari menghasilkan potongan kode hingga menjawab pertanyaan pengetahuan umum. Sebaliknya, SLM dirancang dengan parameter yang jauh lebih sedikit (jutaan hingga miliaran) dan kerap dibuat untuk domain yang sangat terspesialisasi. Anda mungkin melihatnya diterapkan pada perangkat medis atau ponsel.

Bangkitnya SLM mencerminkan meningkatnya permintaan terhadap model yang tidak hanya kuat tetapi juga ringan dan hemat sumber daya. Kita melihat pertumbuhan dalam aplikasi edge di mana perangkat kecil (seperti ponsel Anda) dapat menjalankan model secara lokal.

Konteks historis dan evolusi

Model bahasa telah banyak berubah sepanjang sejarahnya. Pada 1940-an dan 1950-an, ada model berbasis aturan yang dibangun di atas prinsip-prinsip yang didasarkan pada Turing. Pada 1990-an, terjadi pergeseran ketika peneliti mulai menggunakan model statistik untuk memprediksi probabilitas kata. Ini dengan cepat diikuti oleh pengembangan jaringan saraf, di mana dalam dekade terakhir, konsep transformer menyebabkan lonjakan besar dalam kompleksitas komputasi model bahasa.

LLM seperti GPT-3 dan GPT-4 menunjukkan kinerja serbaguna yang menakjubkan, namun juga menyoroti tantangan: biaya pelatihan yang sangat besar, kebutuhan energi tinggi, dan kompleksitas penerapan.

Sebagai respons, industri mulai mengeksplorasi SLM seperti Phi-3, LLaMA-3 8B, dan Mistral 7B. Model-model ini menyeimbangkan kinerja dengan efisiensi. Mereka mewakili pergeseran menuju spesialisasi, tanggung jawab lingkungan, dan kepraktisan dunia nyata.

Landasan Arsitektural dan Prinsip Desain

Filosofi desain LLM dan SLM sangat berbeda, meski keduanya berakar pada arsitektur transformer.

Large Language Models (LLM)

LLM memanfaatkan jumlah parameter yang masif (sering kali miliaran atau triliunan) dengan arsitektur kompleks dan data pelatihan skala besar untuk memaksimalkan generalisasi. Mereka unggul dalam penalaran terbuka, pemecahan masalah kompleks, dan representasi pengetahuan yang luas.

Namun, model ini hadir dengan kebutuhan infrastruktur yang curam: GPU berkinerja tinggi, klaster pelatihan terdistribusi, dan pipeline penerapan berskala cloud. Ukurannya sering membatasi pada penerapan terpusat, sehingga penggunaannya terbatas di lingkungan dengan sumber daya terbatas. Untuk wawasan lebih lanjut tentang detail infrastruktur LLM, saya sangat merekomendasikan panduan LLM ini.

Small Language Models (SLM)

Sebaliknya, SLM dibangun khusus untuk efisiensi dan spesialisasi. Model ini biasanya berisi puluhan atau ratusan juta parameter dan menggunakan teknik lanjutan seperti knowledge distillation dan kompresi model untuk mengurangi ukuran.

Knowledge distillation mengambil model yang lebih besar dan melatih model yang lebih kecil untuk meniru model yang lebih besar. Dalam arti tertentu, kita mentransfer apa yang dipelajari model besar selama pelatihan dan memberikannya langsung ke model yang lebih kecil. 

Salah satu teknik kompresi model adalah kuantisasi. Misalnya, model lebih besar mungkin menyimpan nilai numerik sebagai 32-bit, tetapi pada model yang lebih kecil kita dapat memilih menggunakan angka 8-bit, yang masih mempertahankan tingkat akurasi numerik yang wajar sekaligus sangat mengurangi ukuran model dan waktu jalan.

Ini membuat SLM ringan, lebih cepat, dan cocok untuk inferensi di perangkat. Model dapat beroperasi dengan latensi lebih rendah dan jaminan privasi yang lebih kuat, menjadikannya ideal untuk aplikasi seluler, komputasi edge, dan aplikasi perusahaan spesifik domain. Untuk detail lebih lanjut tentang SLM, baca pengantar SLM ini.

Teknik untuk mengubah LLM menjadi SLM

Singkatnya, ada beberapa cara untuk mengecilkan LLM menjadi SLM:

• Pruning: Menghapus neuron atau lapisan yang redundan.
• Kuantisasi: Mengurangi presisi numerik (mis., dari 32-bit ke 8-bit).
• Knowledge distillation: Melatih model “murid” yang lebih kecil menggunakan prediksi dari model “guru” yang lebih besar.

Metode-metode ini mengurangi ukuran dan kebutuhan sumber daya sekaligus mempertahankan sebagian besar kinerja model yang lebih besar.

Perbandingan Kinerja LLM vs SLM

Walau keduanya bernilai, kita harus melihat kekuatannya untuk memutuskan model mana yang sesuai untuk kasus penggunaan kita.

Analisis kinerja komparatif

LLM unggul dalam penalaran serbaguna dan tugas terbuka, secara konsisten meraih peringkat lebih tinggi pada tolok ukur seperti MMLU (Massive Multitask Language Understanding). 

Ini sering kali karena LLM dilatih pada cakupan korpus teks yang jauh lebih luas yang memberi mereka lebih banyak informasi. Mereka juga umumnya menggunakan jendela konteks yang lebih panjang, yang memungkinkan mereka menyerap lebih banyak informasi sebelum memberikan respons dan meningkatkan fleksibilitas.

SLM tidak berkinerja sebaik pada tolok ukur MMLU karena jendela konteks yang lebih kecil dan pelatihan yang terspesialisasi. Namun, ini membuatnya jauh lebih cepat dan lebih murah untuk dioperasikan. Kita dapat mempertimbangkan mengevaluasi SLM dengan metode mirip evaluasi LLM seperti memeriksa bias, akurasi, dan kualitas konten.

Spesialisasi dan efisiensi

SLM bersinar dalam skenario di mana keahlian domain dan kecepatan respons lebih penting daripada pengetahuan luas. Memberikan kueri niche spesifik domain kepada SLM yang telah dilatih pada domain tersebut akan menghasilkan respons yang jauh lebih baik dibanding LLM yang mungkin hanya menjawab secara umum. 

Sebagai contoh, SLM khusus kesehatan mungkin mengungguli LLM umum dalam diagnosis berdasarkan teks medis terstruktur.

Karena efisiensinya, SLM juga sangat cocok untuk aplikasi waktu nyata seperti chatbot layanan pelanggan atau asisten AI tertanam. Walau LLM kuat, waktu pemrosesan dan respons yang lebih lama membuatnya kurang efektif di lingkungan waktu nyata.

Keterbatasan SLM

SLM dapat berkinerja kurang baik dalam penalaran kompleks, tugas kreatif terbuka, atau menangani kueri tak terduga. Karena cakupannya terbatas, kita lebih mungkin melihat jawaban yang bias ke domain spesialisnya atau risiko halusinasi yang lebih besar karena informasi di luar domainnya mungkin tidak lengkap. Kita sebaiknya menghindarinya pada situasi yang membutuhkan generalisasi luas atau penalaran mendalam lintas bidang.

SLM vs LLM: Kebutuhan Sumber Daya dan Pertimbangan Ekonomi

Setiap tipe model memiliki tingkat kebutuhan sumber daya dan pertimbangan ekonomi masing-masing.

Infrastruktur dan biaya operasional

Melatih LLM memerlukan klaster GPU dan TPU yang masif, pelatihan berminggu-minggu, dan konsumsi energi yang sangat besar. 

Sebagai contoh, estimasi menempatkan penggunaan energi pelatihan GPT-4 sekitar ~50 GWh. 

Penerapan juga menuntut infrastruktur khusus, yang bisa sangat mahal bagi organisasi kecil. Namun, memanfaatkan LLM yang sudah ada jauh lebih memungkinkan dan dapat diterapkan di berbagai alat.

Sebaliknya, SLM hemat biaya. Model ini dapat dilatih pada klaster yang lebih kecil dan diterapkan pada perangkat keras umum. Jejak lingkungan juga lebih rendah, selaras dengan tujuan keberlanjutan.

Strategi penerapan

SLM menawarkan fleksibilitas: dapat berjalan on-premise, di perangkat, atau di edge. Artinya, mereka bisa diterapkan di hampir semua lingkungan teknis yang memerlukannya. Sementara itu, LLM sering kali memerlukan API berbasis cloud karena ukurannya. 

API ini memungkinkan pengguna terhubung ke pusat data LLM dan mendapatkan respons atas prompt. Ada beberapa kasus penggunaan di mana Anda mungkin ingin menerapkan LLM secara lokal, tetapi itu sering berubah menjadi tantangan skalabilitas dan biaya.

Tren yang berkembang adalah penerapan hibrida, di mana LLM menangani tugas umum di cloud, sementara SLM mengelola tugas khusus atau sensitif latensi secara lokal. Ini dapat membuat LLM lebih mudah diskalakan karena arsitektur berbasis cloud, sedangkan SLM dibatasi oleh perangkat yang menjadi target rilisnya dan mungkin tidak mudah diskalakan. Perlu diingat saat penyesuaian SLM terus bermunculan. 

Metodologi Pelatihan dan Teknik Optimasi

Mari kita lihat beberapa cara untuk melatih LLM dan SLM secara efisien.

Pendekatan pelatihan

LLM mengandalkan pra-pelatihan dengan dataset masif, diikuti dengan fine-tuning. SLM dilatih menggunakan teknik distilasi. Kita dapat melatih SLM dengan cara yang mirip seperti melakukan fine-tuning LLM untuk tugas atau domain tertentu. 

Dengan menggunakan parameter-efficient fine-tuning (PEFT) dan low-rank adaptation (LoRA), kita dapat meningkatkan kinerja LLM dan SLM untuk tugas spesifik.

PEFT “membekukan” sebagian besar parameter yang merupakan bagian dari model yang ada dan menambahkan beberapa parameter yang dapat dilatih. Parameter yang dapat dilatih ini menerima data baru, informasi pelatihan, dan memungkinkan model mempelajari informasi baru tanpa harus membangun ulang seluruh model.

LoRA mirip, tetapi memanfaatkan apa yang disebut “matriks peringkat rendah” yang kemudian ditambahkan ke model. Matriks ini adalah bobot yang kemudian disetel ke data pelatihan. Bobot baru ini ditambahkan ke bobot yang ada, yang kini akan mengubah keluaran model, menghasilkan hasil yang lebih akurat. 

Seperti pada model apa pun, kita ingin terus memantau kinerja LLM/SLM dan mengawasi setiap perubahan yang terjadi. 

LLM sangat besar dan umumnya cukup aman dari masalah semacam ini karena kemampuan generalisasinya, tetapi SLM karena sifatnya yang lebih terarah mungkin memerlukan pemantauan dan pelatihan ulang yang lebih spesifik untuk beradaptasi dengan data yang berubah.

Jika Anda tertarik pada detail teknis, saya sarankan memeriksa kursus tentang pengembangan large language models ini.

Pemilihan dan optimasi dataset

Untuk LLM dan SLM, kualitas dataset lebih penting daripada kuantitas. Khususnya SLM, sangat diuntungkan dari dataset spesifik domain yang sangat terkurasi. Teknik optimasi seperti pruning dan kuantisasi semakin meningkatkan efisiensi. Jika Anda memberi model data buruk, Anda akan mendapatkan hasil yang buruk.

Privasi dan keamanan data juga berperan krusial. Jika melatih model untuk tujuan internal, Anda dapat memilih data yang berbeda dibandingkan sesuatu yang menghadap eksternal. Kita juga harus berhati-hati agar tidak memasukkan informasi pribadi ke model, karena pihak jahat mungkin dapat memancing informasi tersebut keluar.

Aplikasi dan Kasus Penggunaan di Dunia Nyata

Di sini kita akan membahas beberapa aplikasi nyata dari LLM dan SLM serta berbagi studi kasus yang menunjukkan penerapan yang sukses.

Aplikasi spesifik industri

Hampir setiap industri memiliki kegunaan untuk LLM dalam operasi bisnis. Berikut beberapa contohnya:

• Kesehatan: LLM dapat membantu riset, memungkinkan peneliti mengajukan pertanyaan bahasa alami atas dataset masif, sementara SLM mendukung alat diagnostik yang menjaga privasi bagi pasien.
• Keuangan: LLM dapat menjalankan analisis risiko dan penipuan skala besar, sementara SLM menyediakan chatbot berfokus kepatuhan dan menjawab pertanyaan keuangan niche.
• Layanan pelanggan: LLM dapat menelaah umpan balik pelanggan, memberikan upsell, dan menganalisis data survei. SLM menawarkan bot berlatensi rendah yang dilatih domain untuk membantu pertanyaan seputar produk atau logistik.
• Perangkat lunak perusahaan: LLM dapat membantu menyederhanakan kebutuhan pengembang dengan menyediakan chat internal yang memungkinkan mereka mengajukan pertanyaan spesifik tentang kode atau data kepemilikan. SLM dapat terintegrasi ke alur kerja untuk membantu menyederhanakan pertanyaan terkait HR.

Studi kasus

Kita akan membahas bagaimana perusahaan seperti Uber, Picnic, dan Nvidia menggunakan berbagai model bahasa untuk kasus penggunaan spesifik.

Uber mulai menggunakan LLM untuk membuat model GenAI yang membantu peninjauan kode. Alih-alih menunggu berhari-hari atau berminggu-minggu hingga manusia akhirnya meninjau pengajuan kode, LLM mereka mampu menelusuri dan memberikan umpan balik langsung atas kode, di mana manusia hanya perlu meninjau ringkasannya. 

Mereka menemukan peningkatan produktivitas yang besar sekaligus mempelajari bahwa komponen krusialnya adalah bahwa peningkatan presisi lebih penting daripada volume, umpan balik internal dan pagar pengaman itu penting, dan peluncuran bertahap membantu meningkatkan sentimen adopsi alat.

NVIDIA baru-baru ini mendorong popularitas SLM dengan membahas penggunaannya dalam agentic AI. Mereka berargumen bahwa LLM bertentangan dengan tujuan pengembangan agentic AI yang lebih kecil, ramping, dan cepat. Mereka menunjukkan bahwa SLM mampu mencapai tingkat kinerja yang sama dengan LLM untuk kasus penggunaan tertentu dengan efisiensi yang jauh lebih tinggi.

Dampak Lingkungan dan Keberlanjutan

Seperti dibahas sebelumnya, LLM dan SLM memiliki dampak yang berbeda terhadap lingkungan dan keberlanjutan.

Jejak karbon dan konsumsi energi

LLM memerlukan pelatihan intensif energi yang dapat menghasilkan emisi ratusan ton CO₂. Sebaliknya, SLM mengonsumsi sebagian kecil energi, menjadikannya lebih berkelanjutan. 

Sebagai contoh, pelatihan GPT-4 memakan waktu sekitar 50 gigawatt-jam, sedangkan SLM yang jauh lebih kecil hanya memerlukan sebagian kecil dari itu. Setelah diterapkan, SLM menggunakan lebih sedikit energi per penggunaan dibanding LLM karena menggunakan parameter yang jauh lebih sedikit.

Strategi untuk mengurangi dampak

SLM unggul di lingkungan di mana pembaruan berfrekuensi tinggi adalah kunci, namun bisa tidak efisien untuk masalah skala besar. Menggunakan LLM untuk masalah yang lebih besar yang memerlukan kompleksitas komputasi saat dibutuhkan jauh lebih baik daripada menggunakannya untuk semua tugas. Tren regulasi semakin mendorong adopsi AI yang lebih hijau. 

Organisasi dapat memprioritaskan SLM untuk tugas rutin, mengadopsi metode pelatihan yang efisien, dan mengeksplorasi pusat data bertenaga terbarukan untuk berfokus pada keberlanjutan sambil mempertahankan keunggulan teknis dalam lingkungan yang didukung AI.

Benchmarking dan Kerangka Evaluasi

Akan sangat bagus jika kita bisa mengambil model bahasa siap pakai dan berharap kinerja hebat, namun kita selalu harus memeriksa! 

Evaluasi kinerja

Model LLM memiliki tolok ukur seperti MMLU, HELM, dan BIG-Bench, yang menilai penalaran serbaguna dan akurasi. 

Untuk SLM, evaluasi sering berfokus pada latensi, spesialisasi domain, dan efisiensi sumber daya. Karena SLM cenderung spesifik domain, organisasi kemungkinan harus membuat tolok ukur ground truth sendiri. Beberapa metrik kunci untuk keduanya adalah:

• Panjang Konteks: Apakah model menyerap jumlah informasi yang tepat untuk menghasilkan respons yang sesuai?
• Akurasi: Untuk SLM, ini sangat krusial, dan kita perlu memastikan model sangat akurat dalam domainnya. LLM mungkin tidak seakurat pada domain tertentu, tetapi harus mempertahankan tingkat akurasi yang sama di berbagai domain.
• Latensi: SLM harus memiliki latensi rendah tergantung kasus penggunaan. Sering kali, kita mengharapkan respons nyaris seketika. LLM sering memiliki waktu respons lebih lama tergantung kompleksitas prompt dan respons.
• Throughput: Periksa seberapa cepat model Anda dapat menghasilkan respons (mis., token per detik). Baik SLM maupun LLM harus mampu menghasilkan dengan throughput yang wajar agar pengguna tidak menunggu lama di antara kata.

Tolok ukur adaptasi dan efisiensi

Tolok ukur yang muncul kini mengukur kecepatan fine-tuning, kemampuan beradaptasi domain, dan kinerja inferensi waktu nyata. Model yang lebih besar akan kesulitan dengan kecepatan fine-tuning dan inferensi waktu nyata namun unggul dalam kemampuan beradaptasi domain. 

SLM akan lebih cepat untuk fine-tune dan menawarkan inferensi waktu nyata yang lebih baik dengan konsekuensi berkurangnya kemampuan beradaptasi. 

Saat Anda mengevaluasi model, pertimbangkan jumlah sumber daya yang digunakan oleh masing-masing model dan akurasinya relatif. Apakah layak memiliki model yang 1% lebih akurat tetapi mungkin menggunakan energi 10x lipat? 

Tabel Perbandingan LLM vs SLM 

Pada tabel di bawah, Anda dapat melihat ringkasan perbandingan large language models dengan small language models berdasarkan semua yang telah kita bahas: 

Pemilihan Model: Kerangka Keputusan dan Praktik Terbaik

Memilih antara LLM dan SLM memerlukan penyeimbangan tujuan bisnis, kendala teknis, dan persyaratan kepatuhan. 

LLM lebih adaptif dan kuat mengingat jendela konteks yang lebih besar dan pengetahuan yang lebih luas, tetapi memerlukan infrastruktur teknis dan biaya awal yang lebih tinggi. Model ini juga lebih sulit diskalakan kecuali menggunakan ekosistem berbasis cloud, dan privasi data menjadi perhatian lebih besar karena banyaknya data pelatihan yang dibutuhkan.

SLM kurang adaptif tetapi lebih mudah diterapkan dan dioperasikan secara efisien. SLM juga sering kali lebih aman karena berjalan secara lokal di perangkat edge, artinya tidak perlu mengirim informasi sensitif melalui internet, yang ideal untuk industri seperti keuangan dan kesehatan dengan regulasi kepatuhan dan privasi yang ketat.

Berikut daftar periksa untuk memutuskan antara LLM dan SLM:

Jika Anda penasaran dengan model spesifik, lihat daftar LLM open-source teratas dan SLM yang paling umum. 

Arah Masa Depan dan Teknologi yang Muncul

Walau SLM relatif baru dibanding LLM, saya melihat banyak potensi dalam adopsinya ke depan.

Inovasi dan tren

Arsitektur hibrida yang menggabungkan LLM dan SLM memungkinkan bisnis meraih tingkat fleksibilitas baru. Memiliki model multimodal seperti Phi-4 yang mengintegrasikan visi dan bahasa ke dalam satu model yang kuat membuka kemungkinan baru. 

Dengan kemajuan komputasi edge, kita mungkin akan melihat SLM yang lebih kompleks dikembangkan dan menangani tugas yang semakin menantang. Komputasi neuromorfik dan kuantum, meskipun tampak jauh, mungkin menembus beberapa hambatan komputasi yang kita lihat pada model bahasa bahkan dengan ukurannya yang masif.

Secara keseluruhan, kita harus terus menumbuhkan dan mengembangkan AI secara bertanggung jawab. Semakin banyak kita melihat adopsi AI yang lebih luas di berbagai industri untuk membantu meningkatkan output dan efisiensi. Dengan mengadopsi model yang lebih kecil dan lebih ekonomis seperti SLM, kita mungkin melihat praktik keberlanjutan yang lebih baik tanpa mengorbankan kinerja.

Implikasi jangka panjang

Masa depan AI kemungkinan akan pluralistik: model besar menetapkan kemampuan luas, sementara model kecil memberikan efisiensi dan keahlian domain. Perusahaan akan semakin mengadopsi SLM sebagai solusi khusus yang menargetkan kasus penggunaan spesifik mereka.

Kesimpulan

Model bahasa kecil dan besar masing-masing menawarkan kekuatan dan keterbatasan unik. LLM unggul dalam penalaran serbaguna dan kreativitas, sementara SLM unggul dalam efisiensi, spesialisasi, dan efektivitas biaya.

Pada akhirnya, pilihan yang tepat bergantung pada kasus penggunaan, sumber daya, dan prioritas bisnis Anda. Seiring AI berkembang, menggabungkan kedua pendekatan akan memungkinkan organisasi memaksimalkan manfaat sambil meminimalkan biaya dan dampak lingkungan. Untuk mempelajari lebih lanjut tentang LLM dan model bahasa secara umum, periksa sumber berikut:

• Kursus Konsep LLM
• Konsep LLMOps
• Pertanyaan Wawancara LLM
• Proyek LLM