BSINews, Solo — Di era kecerdasan buatan (AI) yang berkembang pesat, istilah fine-tuning semakin sering terdengar, terutama saat membahas model besar seperti ChatGPT, BERT, atau LLaMA. Lalu, apa sebenarnya fine-tuning dan mengapa penting?
Mengenal Fine-Tuning: Cara Bikin AI Lebih Cerdas dan Relevan
“Fine-tuning adalah proses melatih ulang model AI yang sudah pernah dilatih sebelumnya (pretrained), agar lebih sesuai dengan tugas atau domain tertentu,” jelas Galih Setiawan Nurohim dosen Sistem Informasi UBSI kampus Solo.
Dari Umum ke Spesifik
Model AI besar dilatih dengan jutaan data dari berbagai sumber sehingga mahir memahami konteks umum, tetapi belum tentu akurat untuk tugas khusus.
“Dengan fine-tuning, kita ambil model umum yang sudah pintar, lalu latih lagi dengan data lokal atau data khusus. Misalnya data review Shopee, berita Indonesia, atau rekam medis,” Ujar Galih dalam keterangan tertulis (4/7).
Cara Kerja Fine-Tuning
Fine-tuning tidak melatih model dari nol. Prosesnya meliputi memilih model dasar, menyiapkan dataset khusus, menyesuaikan arsitektur model bila perlu, melatih ulang dengan learning rate rendah, lalu mengevaluasi hasilnya.
“Ibaratnya seperti mahasiswa yang sudah lulus S1, lalu ikut pelatihan khusus untuk jadi spesialis,” tambah Galih.
Baca Juga:Biar AI Lebih Pintar, UBSI Bahas Cara Fine-Tuning
Kapan Fine-Tuning Dibutuhkan?
Fine-tuning dilakukan jika model dipakai untuk bidang tertentu seperti medis, hukum, atau e-commerce, untuk tugas spesifik seperti deteksi emosi atau ekstraksi entitas, atau saat bahasa/data yang digunakan bersifat lokal (bahasa daerah, slang).
Hasilnya, model jadi lebih akurat, lebih efisien, dan lebih peka terhadap konteks lokal, tanpa harus melatih AI dari nol.
“Dengan fine-tuning, kita bisa membentuk model AI yang sesuai dengan kebutuhan masyarakat Indonesia, tanpa harus membangun dari awal. Ini efisien dan jauh lebih praktis,” tutup Galih.
(Safika Rahman)
