gunastudio.

[ 01 ] DASAR AI

Semua Artikel

25 tulisan yang sudah terbit. Saring menurut kategori atau cari menurut judul dan ringkasan.

Oktober 2026

19 Oktober 2026 Tokenisasi: Cara AI Membaca Teks Jadi Token Tokenisasi memecah teks menjadi token agar model bahasa bisa memprosesnya dengan benar. Kenali cara kerjanya dan kenapa LLM sulit menghitung huruf. Dasar AI 6 menit 19 Oktober 2026 Temperature dan Top-p: Mengatur Kreativitas Model Temperature dan top-p mengatur cara model memilih token berikutnya. Pahami decoding greedy vs sampling, lalu kapan pakai nilai rendah atau tinggi. Praktik 5 menit 19 Oktober 2026 Supervised Fine-Tuning: Membuat Model Jadi Asisten Base model belum bisa jadi asisten. Supervised fine-tuning melatihnya lewat contoh input dan output ideal, dan PEFT membuat prosesnya lebih efisien. Dasar AI 5 menit 19 Oktober 2026 Structured Output: Meminta JSON Rapi dari LLM Output teks bebas sering menyulitkan integrasi program. Structured output memaksa LLM mengikuti schema JSON. Ini kapan dipakai dan tip validasinya. Praktik 5 menit 19 Oktober 2026 RLHF: Cara AI Belajar dari Manusia RLHF membuat AI belajar dari peringkat manusia lewat tiga langkah utama, yaitu supervised fine-tuning, reward model, dan reinforcement learning. Dasar AI 5 menit 19 Oktober 2026 RLAIF dan Constitutional AI: Saat AI Mengawasi AI Constitutional AI dan RLAIF menggeser sebagian pengawasan dari manusia ke AI. Label preferensi manusia mahal, dan inilah cara AI mengisi celah itu. Dasar AI 5 menit 19 Oktober 2026 Reward Model: Cara AI Menilai Kualitas Jawaban Tidak semua jawaban AI hitam putih. Reward model belajar menilai preferensi manusia dari data perbandingan, lalu jadi sinyal untuk reinforcement learning. Dasar AI 5 menit 19 Oktober 2026 RAG, Memberi AI Bahan Bacaan Sebelum Menjawab RAG menggabungkan model generatif dengan pengambilan dokumen agar jawaban lebih faktual dan punya sumber. Kenali alur index, retrieve, dan generate. Praktik 5 menit 19 Oktober 2026 Prompt Injection: Risiko Utama Aplikasi AI Prompt injection menyusupkan instruksi berbahaya ke input model dan menempati peringkat risiko teratas OWASP. Kenali jenis, dampak, dan cara mitigasinya. Keamanan 5 menit 19 Oktober 2026 Privasi Data Saat Memakai API LLM Prompt, file, dan keluaran yang kamu kirim ke penyedia API LLM bisa disimpan atau dipakai untuk pelatihan. Pahami retensi, subprocess, dan cara menjaga data. Keamanan 5 menit 19 Oktober 2026 Pretraining: Cara Model Bahasa Belajar dari Internet Pretraining membuat model bahasa belajar dari teks internet dalam skala besar. Kenali cara kerja prediksi token dan peran arsitektur Transformer. Dasar AI 5 menit 19 Oktober 2026 Lima Tahap Pipeline Model Bahasa Besar dari Data ke RLHF Kenali lima tahap pipeline model bahasa besar: data, pretraining, supervised fine-tuning, reward modeling, dan reinforcement learning dengan analogi. Dasar AI 6 menit 19 Oktober 2026 Next-Token Prediction: Mesin Peramal Kata LLM Next-token prediction adalah tugas yang melatih model bahasa besar. Pahami cara kerjanya, peran Transformer, dan kaitannya dengan kemampuan few-shot. Dasar AI 5 menit 19 Oktober 2026 Model Kecil vs Model Besar: Kapan Pakai yang Mana Hukum scaling dan temuan compute-optimal membantu memilih antara model bahasa kecil dan besar, dari sisi mutu, latensi, biaya, dan kebutuhan GPU. Praktik 5 menit 19 Oktober 2026 LoRA: Fine-Tuning Murah untuk Model Bahasa Besar LoRA membekukan bobot model besar dan hanya melatih matriks rank rendah yang kecil. Kenali cara kerja, keunggulan, dan kaitannya dengan pustaka PEFT. Praktik 5 menit 19 Oktober 2026 Context Window dan Batas Ingatan Model Bahasa Context window adalah jumlah token yang bisa diproses model sekaligus. Kenali kenapa ada batas, aturan geser saat penuh, dan dampaknya ke biaya. Dasar AI 5 menit 19 Oktober 2026 Kenapa AI Bisa Halusinasi dan Cara Menguranginya AI bisa menjawab dengan yakin padahal salah. Itulah halusinasi. Kenali definisinya, penyebabnya, jenis intrinsik dan ekstrinsik, serta cara menguranginya. Dasar AI 5 menit 19 Oktober 2026 Function Calling: Saat AI Bisa Memanggil Fungsi Function calling memberi model daftar tool, lalu model memilih dan mengisi argumen. Pahami cara kerjanya, kaitannya dengan agen, dan soal izinnya. Praktik 5 menit 19 Oktober 2026 Few-Shot Prompting: Memberi Contoh dalam Prompt Few-shot prompting memberi beberapa contoh di dalam prompt agar model meniru pola. Pahami bedanya dengan zero-shot dan one-shot, serta kapan ia berguna. Praktik 5 menit 19 Oktober 2026 Evaluasi Output LLM Sebelum Dipakai Produksi Output LLM tidak deterministik, jadi mutunya harus diukur. Kenali eval otomatis dan penilaian manusia, set kasus uji, metrik, dan pemantauan produksi. Praktik 5 menit 19 Oktober 2026 Cara Menulis Prompt yang Jelas untuk LLM Kejelasan mengalahkan rumus sakti saat menulis prompt. Pelajari prinsip konteks, instruksi spesifik, format keluaran, dan pemberian contoh yang tepat. Praktik 5 menit 19 Oktober 2026 Biaya Token API dan Strategi Menekannya Layanan API bahasa menagih per token. Pahami cara menghitung perkiraan token dan strategi menekan biaya pemakaian tanpa mengorbankan mutu jawaban. Praktik 5 menit 19 Oktober 2026 Apa Itu Parameter Model Bahasa dan Scaling Laws Parameter adalah angka yang dipelajari model bahasa. Pahami artinya, kaitannya dengan komputasi, dan mengapa menambah parameter saja tidak cukup. Dasar AI 5 menit 19 Oktober 2026 Apa Itu Embedding dan Cara Vektor Menangkap Makna Embedding mengubah teks menjadi vektor bilangan agar kemiripan makna bisa dihitung. Kenali cara kerjanya dan perannya untuk pencarian hingga RAG. Dasar AI 5 menit 19 Oktober 2026 Menjalankan AI Lokal dengan llama.cpp dan GGUF Panduan menjalankan model bahasa di komputer sendiri dengan llama.cpp dan format GGUF, dari alasan privasi sampai kuantisasi dan batas perangkat. Praktik 5 menit