Evolusi Kecerdasan: Dari Prediksi ke Berpikir Logis
Model dasar yang belum diproses secara mentah pada dasarnya merupakan mesin statistik besar yang dirancang untuk memprediksi kata berikutnya. Untuk mengubah model dasar yang "tidak dapat diprediksi" ini menjadi asisten yang andal, para insinyur menerapkan Pipa Pascapelatihan. Tahap ini adalah lapisan "rekayasa terencana" yang mengubah AI dari kotak hitam ajaib menjadi sistem yang terstruktur.
1. Mekanisme Penyempurnaan
- Penyesuaian Halus Berbasis Pengawasan (SFT): Ini adalah tahap "Start Dingin". Model dilatih menggunakan pasangan instruksi-respons yang telah disaring untuk mempelajari format dasar percakapan manusia.
- Pembelajaran Penguatan (RL) Kerangka: Sistem modern seperti GRPO (Optimasi Kebijakan Relatif Kelompok) memungkinkan model belajar melalui coba-coba, menilai respons berdasarkan kebenaran logika tanpa harus menggunakan model "pengkritik" tambahan yang memakan banyak memori.
2. Efisiensi melalui PEFT
Pembaruan parameter penuh—melatih kembali semua miliar bobot—adalah sesuatu yang tidak mungkin secara komputasi bagi sebagian besar. Sebaliknya, kita menggunakan Penyesuaian Halus Efisien Parameter (PEFT):
- LoRA & QLoRA: Teknik-teknik ini menyuntikkan matriks "dekomposisi rank" kecil dan dapat dilatih ke dalam model sementara bobot aslinya dibekukan. Ini memungkinkan penyesuaian berkualitas tinggi pada perangkat keras kelas konsumen.
3. Aturan Pipa Berpikir
Membangun mesin berpikir sejati (seperti DeepSeek-R1) membutuhkan urutan empat tahap tertentu:
- Tahap 1: Start Dingin (Instruksi dasar).
- Tahap 2: RL Murni (Mengembangkan internal Rantai-Pemikiran/CoT).
- Tahap 3: Generasi Data Buatan (Pengambilan sampel penolakan terhadap pemikiran berkualitas tinggi).
- Tahap 4: Penyelarasan Akhir (Menggabungkan pemikiran buatan dengan data kreatif dan faktual).
Wawasan Strategis
Kita sedang beralih dari memandang AI sebagai "kotak hitam" menuju tumpukan lapisan mekanis yang dirancang serta pertimbangan internal yang disengaja.
Logika Implementasi (Alur Proses)
Pertanyaan 1
Mengapa Penyesuaian Halus Efisien Parameter (PEFT) dianggap penting dalam rekayasa AI modern?
Pertanyaan 2
Dalam kerangka GRPO, bagaimana respons model dinilai?
Studi Kasus: Asisten Hukum Khusus
Baca skenario di bawah ini dan jawab pertanyaannya.
Anda ditugaskan untuk membuat "Asisten Hukum Khusus" menggunakan model dasar sumber terbuka dengan 70 miliar parameter. Anda memiliki memori GPU terbatas yang tersedia di klaster server lokal Anda.
Q1
Teknik mana yang harus Anda gunakan untuk memperbarui model tanpa merusak perangkat keras Anda?
Jawaban:
Anda sebaiknya menggunakan LoRA (Adaptasi Rank Rendah) atau QLoRA (LoRA Kuantisasi). Teknik-teknik PEFT ini membekukan bobot dasar 70B dan hanya melatih matriks adapter kecil, sehingga memungkinkan penyesuaian halus pada VRAM terbatas.
Anda sebaiknya menggunakan LoRA (Adaptasi Rank Rendah) atau QLoRA (LoRA Kuantisasi). Teknik-teknik PEFT ini membekukan bobot dasar 70B dan hanya melatih matriks adapter kecil, sehingga memungkinkan penyesuaian halus pada VRAM terbatas.
Q2
Selama fase "Start Dingin", jenis data apa yang paling krusial?
Jawaban:
Disaring, berkualitas tinggi pasangan instruksi-respons khusus untuk pemikiran hukum. Penyesuaian Halus Berbasis Pengawasan (SFT) mengajarkan model format dan nada yang diharapkan sebelum pembelajaran penguatan yang kompleks dimulai.
Disaring, berkualitas tinggi pasangan instruksi-respons khusus untuk pemikiran hukum. Penyesuaian Halus Berbasis Pengawasan (SFT) mengajarkan model format dan nada yang diharapkan sebelum pembelajaran penguatan yang kompleks dimulai.
Q3
Jika model mulai "mengalami halusinasi" kode hukum, tahap mana dari pipa berpikir yang harus diperkuat?
Jawaban:
Tahap 3 - Generasi Data Buatan (Sampling Penolakan). Anda perlu menghasilkan beberapa jalur berpikir dan secara ketat menyaring yang mengandung halusinasi, hanya menyimpan pemikiran yang benar secara fakta untuk membuat dataset yang direfinement untuk penyelarasan akhir.
Tahap 3 - Generasi Data Buatan (Sampling Penolakan). Anda perlu menghasilkan beberapa jalur berpikir dan secara ketat menyaring yang mengandung halusinasi, hanya menyimpan pemikiran yang benar secara fakta untuk membuat dataset yang direfinement untuk penyelarasan akhir.