Tag: LLM

• 11 November 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.

  AI LLM
• 10 November 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.

  LLM Tools
• 9 November 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.

  AI LLM
• 8 November 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.

  LLM Tools
• 7 November 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.

  AI LLM
• 6 November 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.

  AI LLM
• 5 November 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.

  AI LLM
• 4 November 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.

  LLM Tools
• 1 November 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.

  AI LLM
• 31 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.

  AI LLM
• 30 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.

  LLM Tools
• 29 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.

  LLM Tools
• 28 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.

  AI LLM
• 27 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.

  AI LLM
• 26 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.

  LLM Tools
• 25 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.

  LLM Tools
• 24 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.

  LLM Tools
• 23 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.

  LLM Tools
• 22 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.

  LLM Tools
• 21 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.

  AI LLM
• 20 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.

  AI LLM
• 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.

  LLM Tools
• 18 Oktober 2026

  5 Tahap Pipeline LLM: Dari Data Mentah Sampai Jadi Asisten AI

  Kenali lima tahap yang dilalui model bahasa besar sebelum bisa menjawab pertanyaanmu: data, pretraining, fine-tuning, reward model, dan RLHF.

  AI LLM