Para peneliti telah mendemonstrasikan terobosan dalam efisiensi model bahasa dengan menunjukkan bagaimana model yang lebih kecil dapat mencapai kinerja yang sebanding dengan model yang jauh lebih besar melalui teknik pencarian dan verifikasi yang inovatif. Perkembangan ini dapat merevolusi cara kita menerapkan sistem AI, khususnya dalam lingkungan dengan sumber daya terbatas.
Pencarian dan Pembelajaran: Pendekatan Baru untuk Penskalaan Model
Penelitian ini mengungkapkan bahwa model bahasa yang lebih kecil, ketika dikombinasikan dengan strategi pencarian canggih dan sistem verifikasi, dapat menyamai atau melampaui kinerja model yang jauh lebih besar. Misalnya, model 1B parameter yang menggunakan teknik ini dapat mengungguli model standar 8B, sementara model 3B dapat mencapai hasil yang sebanding dengan model 70B pada tugas-tugas tertentu. Pendekatan ini berfokus pada penskalaan komputasi waktu pengujian atau waktu inferensi daripada sekadar meningkatkan ukuran model.
Perbandingan Kinerja Model:
- Model parameter 1B + teknik pencarian dapat mengungguli model 8B
- Model parameter 3B + teknik pencarian dapat menyamai kinerja model 70B
- Pertukaran: Waktu komputasi lebih tinggi untuk model yang lebih kecil vs. Kebutuhan memori lebih tinggi untuk model yang lebih besar
Implementasi Teknis dan Verifikasi
Sistem ini menggunakan pendekatan dua bagian: model pemecah masalah yang menghasilkan solusi langkah demi langkah, dan model verifikator yang mengevaluasi solusi-solusi ini. Prosesnya melibatkan pengambilan sampel berbagai jalur solusi yang mungkin dan menggunakan pencarian beam untuk mengeksplorasi jalur yang paling menjanjikan. Hal ini memungkinkan sistem untuk mempertimbangkan berbagai pendekatan terhadap suatu masalah dan memilih solusi yang paling efektif.
Untuk menggunakan lebih banyak komputasi pada waktu inferensi, setidaknya dua pendekatan sederhana tersedia: membuat output model menjadi solusi lengkap langkah demi langkah dan mendorongnya untuk merevisi solusi, atau mengambil sampel solusi langkah demi langkah dan menggunakan model verifikator untuk memilih di antara kandidat langkah berikutnya.
Komponen Utama:
- Model penyelesai: Menghasilkan solusi langkah demi langkah
- Model verifikasi: Mengevaluasi kualitas solusi
- Strategi pencarian: Menggunakan pencarian beam untuk mengeksplorasi jalur solusi
Aplikasi Praktis dan Keterbatasan
Meskipun pendekatan ini menunjukkan harapan, terutama untuk perangkat edge seperti smartphone yang tidak dapat menjalankan model besar, ada beberapa trade-off yang perlu dipertimbangkan. Metode ini membutuhkan waktu komputasi yang lebih lama untuk mencapai hasil yang sebanding dengan model yang lebih besar. Namun, trade-off antara memori dan waktu komputasi ini membuka kemungkinan baru untuk menerapkan kemampuan AI canggih pada perangkat dengan sumber daya terbatas.
Implikasi Masa Depan
Penelitian ini sejalan dengan pelajaran pahit pengembangan AI - bahwa metode tujuan umum yang dapat diskalakan dengan daya komputasi sering terbukti paling efektif dalam jangka panjang. Pendekatan ini menunjukkan bagaimana penggunaan pencarian dan pembelajaran yang cerdas dapat berpotensi mendemokratisasi akses ke kemampuan AI canggih tanpa memerlukan ukuran model yang sangat besar.
Referensi: Search and Learn