Mau AI Hemat Biaya Tapi Tetap canggih? Inilah Solusinya!

Dalam dunia kecerdasan buatan (AI), Large Language Models (LLMs) telah berkembang pesat dan menjadi komponen utama dalam berbagai aplikasi, mulai dari chatbot hingga sistem rekomendasi. Namun, meskipun kecanggihan arsitektur Transformer yang mendasari LLMs memungkinkan mereka memproses input dalam berbagai panjang, mereka masih menghadapi keterbatasan yang signifikan saat menghadapi teks yang lebih panjang dari jendela pelatihan mereka. Artikel "Optimal RoPE extension via Bayesian Optimization for training-free length generalization" mengusulkan solusi inovatif untuk mengatasi masalah ini dengan menggunakan Optimal RoPE (ORoPE) berbasis Bayesian Optimization (BO). Artikel ini menawarkan pendekatan yang menjanjikan, tetapi juga menghadirkan beberapa tantangan dan keterbatasan yang perlu diperhatikan dalam pengembangannya.

Transformer, yang menjadi tulang punggung LLMs, bekerja dengan memanfaatkan mekanisme perhatian (attention mechanism) untuk memahami hubungan antar kata dalam suatu teks. Namun, ada batasan utama dalam cara model ini menangani panjang teks yang lebih besar dari jendela konteks pelatihannya. Ketika input melebihi panjang yang telah ditentukan saat pelatihan, performa model mengalami degradasi yang signifikan. Masalah ini sebagian besar disebabkan oleh distribusi perhatian yang tidak cocok (attention mismatch) dan penurunan resolusi lokal (resolution degradation). Model mengalami kesulitan dalam mendistribusikan perhatian secara merata di seluruh panjang input yang diperpanjang, serta kesulitan dalam menangkap detail informasi pada tingkat token individu.

Beberapa pendekatan telah dikembangkan untuk mengatasi tantangan ini, seperti Position Interpolation (PI), NTK-Aware Scaling, dan YaRN. Namun, metode-metode ini seringkali memerlukan pelatihan tambahan atau parameter yang disesuaikan secara manual, yang tidak selalu optimal untuk efisiensi komputasi. Optimal RoPE (ORoPE) menawarkan solusi dengan menyesuaikan bobot frekuensi (Frequency Weight, FW) dalam Rotary Position Embedding (RoPE). Alih-alih bergantung pada pendekatan manual atau pelatihan tambahan, ORoPE mengadopsi Bayesian Optimization (BO) untuk secara otomatis menemukan parameter yang optimal tanpa harus melatih ulang model. BO bekerja dengan mencari kombinasi parameter terbaik dalam ruang pencarian yang kompleks dengan cara yang lebih efisien dibandingkan pendekatan berbasis gradien. Dalam konteks ORoPE, BO digunakan untuk menyesuaikan FW guna mengoptimalkan bagaimana model menangani input panjang. Hasilnya, metode ini meningkatkan performa hingga 41,2% dibandingkan pendekatan sebelumnya tanpa memerlukan tambahan sumber daya pelatihan.

Keunggulan utama ORoPE adalah efisiensi sumber daya. Dalam lingkungan di mana pelatihan model bahasa besar bisa menghabiskan biaya jutaan dolar dan memerlukan infrastruktur komputasi yang sangat besar, solusi yang dapat meningkatkan kapasitas model tanpa pelatihan tambahan menjadi sangat berharga. Tidak hanya itu, ORoPE juga mengungguli metode sebelumnya dalam berbagai pengujian, menunjukkan keunggulan dalam menangani rentang konteks hingga 32K token. Pendekatan ini juga kompatibel dengan berbagai model berbasis RoPE, sehingga dapat diterapkan tanpa modifikasi arsitektur yang signifikan.

Meskipun begitu, ORoPE memiliki beberapa keterbatasan. Kinerja metode ini menurun ketika diterapkan pada panjang konteks yang sangat besar, terutama jika dibandingkan dengan model yang memang dilatih secara khusus untuk menangani panjang input yang lebih luas. Selain itu, metode ini hanya dapat diterapkan pada model yang menggunakan RoPE sebagai mekanisme embedding posisi, sehingga tidak dapat digunakan pada pendekatan embedding lain seperti Sinusoidal atau Absolute Position Embedding. Kompleksitas Bayesian Optimization juga menjadi tantangan tersendiri, karena meskipun sangat efektif dalam menemukan parameter terbaik, proses pencariannya masih memerlukan tuning awal yang cermat untuk memastikan efisiensi maksimal.

Meskipun ORoPE menawarkan pendekatan yang efisien dan inovatif, ada beberapa langkah lanjutan yang dapat dilakukan untuk meningkatkan generalisasi panjang pada LLMs. Menggabungkan pendekatan pelatihan tambahan yang ringan dengan optimasi Bayesian dapat menciptakan model yang lebih fleksibel. Selain itu, metode serupa dapat dieksplorasi untuk jenis embedding lain guna meningkatkan kompatibilitas dengan lebih banyak model. Penyempurnaan metode optimasi juga dapat dilakukan dengan mengembangkan teknik seperti Meta-Learning atau Evolutionary Algorithms untuk meningkatkan efisiensi pencarian parameter.

Optimal RoPE menghadirkan solusi yang menjanjikan untuk meningkatkan kapasitas LLMs dalam menangani input panjang tanpa memerlukan pelatihan tambahan. Dengan memanfaatkan Bayesian Optimization, pendekatan ini mengatasi keterbatasan dari metode manual sebelumnya dan memberikan peningkatan performa yang signifikan. Meskipun masih memiliki keterbatasan, ORoPE menandai langkah maju yang penting dalam pengembangan model bahasa yang lebih efisien dan hemat sumber daya. Bagi para peneliti dan praktisi di bidang NLP, pendekatan ini membuka peluang baru untuk mengembangkan LLMs yang lebih fleksibel, efisien, dan mampu menangani rentang konteks yang lebih luas. Dengan terus mengeksplorasi dan menyempurnakan metode ini, masa depan model bahasa yang dapat menangani teks panjang dengan lebih baik semakin mendekat.

Referensi

Zhang, X., Hu, S., Zhao, W., Wang, H., Han, X., He, C., Zeng, G., Liu, Z., & Sun, M. (2025). Optimal RoPE extension via Bayesian Optimization for training-free length generalization. AI Open, 6, 1--11. https://doi.org/10.1016/j.aiopen.2025.01.002