Difference between revisions of "SLM"
Onnowpurbo (talk | contribs) (Created page with "'''Small Language Model (SLM)''' adalah versi kecil dari '''Large Language Model (LLM)''' seperti ChatGPT, GPT-4, atau BERT. Meskipun tidak sebesar atau sekuat LLM, SLM tetap...") |
Onnowpurbo (talk | contribs) |
||
| (3 intermediate revisions by the same user not shown) | |||
| Line 68: | Line 68: | ||
* [[SLM]] | * [[SLM]] | ||
| + | * [[SLM: model]] | ||
| + | * [[SLM: Ubuntu 24.04]] | ||
| + | * [[SLM: Ubuntu 24.04 ollama open-webui]] | ||
| + | * [[SLM: Ubuntu 24.04 script .sh automatis install]] | ||
Latest revision as of 08:12, 5 May 2025
Small Language Model (SLM) adalah versi kecil dari Large Language Model (LLM) seperti ChatGPT, GPT-4, atau BERT. Meskipun tidak sebesar atau sekuat LLM, SLM tetap menggunakan arsitektur transformer dan memiliki kemampuan memahami dan menghasilkan teks secara kontekstual, hanya saja dengan ukuran dan kebutuhan sumber daya yang jauh lebih ringan.
Penjelasan Lengkap Small Language Model (SLM):
1. Definisi
Small Language Model (SLM) adalah model bahasa berbasis AI yang dirancang dengan jumlah parameter lebih sedikit, sehingga lebih ringan, cepat, dan efisien untuk dijalankan di perangkat dengan keterbatasan hardware, seperti laptop, smartphone, atau server kecil.
2. Perbandingan Sederhana
| Aspek | Large Language Model (LLM) | Small Language Model (SLM) |
|---|---|---|
| Parameter | >1 miliar (misalnya GPT-3: 175B) | Biasanya <1 miliar (misalnya 100M) |
| Ukuran file model | Puluhan hingga ratusan GB | Puluhan hingga ratusan MB |
| Konsumsi RAM/VRAM | Sangat tinggi | Lebih rendah, bisa di bawah 4GB |
| Performa | Lebih pintar, luas wawasannya | Cukup untuk tugas spesifik |
| Kecepatan | Lebih lambat di perangkat kecil | Cepat dan responsif di device biasa |
3. Contoh SLM
Beberapa contoh populer SLM:
- DistilBERT: Versi kecil dari BERT yang tetap akurat untuk banyak tugas NLP.
- TinyGPT atau NanoGPT: Model ringan untuk kebutuhan lokal.
- Mistral 7B (meskipun ini borderline "medium"): Bisa dijalankan secara efisien di PC modern.
- Phi-2 dari Microsoft: hanya 2,7M parameter, bisa digunakan untuk chatbot lokal.
- LLaMA 2 7B: Versi terkecil dari LLaMA yang bisa disesuaikan dan diquantized jadi lebih ringan.
4. Kelebihan
- ✅ Ringan & Cepat: Bisa dijalankan di laptop, Raspberry Pi, HP Android, atau server kecil.
- ✅ Privasi Terjaga: Bisa di-*host* secara lokal, tidak perlu kirim data ke cloud.
- ✅ Cost-efficient: Tidak butuh GPU mahal, hemat listrik dan biaya operasional.
5. Kekurangan
- ❌ Kurang Presisi untuk Tugas Kompleks: Tidak sekuat LLM dalam reasoning yang panjang.
- ❌ Pengetahuan Terbatas: Karena kapasitas memorinya kecil, cakupan informasinya juga terbatas.
- ❌ Sulit untuk Multi-tasking: Tidak cocok untuk aplikasi dengan banyak fungsi sekaligus.
6. Kapan SLM Digunakan?
- 💬 Chatbot lokal di kantor atau perangkat mobile.
- 🛠️ AI untuk embedded system atau edge devices (misalnya, IoT).
- 🧠 NLP untuk dokumen terbatas, seperti ringkasan email atau pencarian lokal.
- 🕵️ Saat data bersifat sensitif dan tidak boleh keluar dari sistem lokal.
7. Kenapa SLM Jadi Populer Sekarang?
- Banyak perusahaan atau individu ingin menjalankan AI tanpa tergantung cloud.
- Regulatory pressure (misalnya di bidang medis atau keuangan) menuntut data tidak keluar dari sistem lokal.
- Inovasi quantization dan optimization (seperti int8, ggml, llama.cpp) membuat model kecil bisa jalan di laptop biasa.
8. Kesimpulan
Small Language Model adalah solusi AI praktis, efisien, dan hemat sumber daya. Meskipun tidak sekuat LLM, SLM sangat cocok untuk penggunaan lokal, aplikasi ringan, dan lingkungan dengan keterbatasan infrastruktur.