Melihat Potensi Besar AI Skala Kecil pada Tahun 2025, Seperti Apa?

Melihat Potensi Besar AI Skala Kecil pada Tahun 2025, Seperti Apa? - Di ranah industri, Large Language Models (LLM) dikenal karena dilatih dengan kumpulan data yang sangat besar. Namun, proses pelatihannya bisa memakan waktu berbulan-bulan dan sering kali memerlukan penyempurnaan secara manual. Pengembangan LLM juga membutuhkan investasi yang tidak sedikit—bahkan mencapai jutaan dolar—yang menjadi tantangan finansial yang signifikan bagi banyak perusahaan perangkat lunak dan start-up.

Kini, banyak perusahaan perangkat lunak, terutama mereka yang ingin mempercepat pengembangan solusi AI, mulai beralih ke Small Language Models (SLM). Model ini membutuhkan daya komputasi dan memori yang lebih rendah sehingga hanya memerlukan dataset dalam skala kecil. Karena dirancang untuk tugas-tugas spesifik, SLM tidak hanya lebih cepat dilatih dan diimplementasikan, namun juga sudah mampu menyaingi atau bahkan melampaui performa model-model lain dengan ukuran yang serupa.

“Inilah sebabnya mengapa banyak perusahaan yang melirik SLM. Dengan memanfaatkan sistem AI atau menjalankan AI generatif berdasarkan model bahasa yang lebih kecil atau model yang sesuai dengan kebutuhan, biaya operasional AI dapat dikurangi secara signifikan."

"Hal ini tidak hanya meningkatkan efisiensi, tetapi juga meningkatkan akurasi, mempercepat proses, dan pada akhirnya meningkatkan keuntungan,” ujar Roy Kosasih, Presiden Direktur, IBM Indonesia.

SLM memerlukan parameter yang jauh lebih sedikit dan dapat dibangun serta dimodifikasi dari Large Language Models (LLM) yang telah ada. Ukurannya yang lebih kecil memungkinkan SLM untuk dijalankan secara lokal (on-premise) tanpa harus bergantung pada penyimpanan cloud.

Baca juga:Harga Infinix Note 50 Pro Terbaru, Dilengkapi Kamera Ultra Wide dan Layar 144Hz

Ketika bersifat open-source, SLM menjadi pilihan yang semakin ideal. Dengan pelatihan menggunakan dataset perusahaan yang dipilih secara selektif, SLM dapat menyaring konten yang tidak relevan sehingga membantu mengatasi isu-isu krusial seperti tata kelola, risiko, privasi, dan mitigasi bias.

Hal ini menjadikan SLM sangat cocok untuk bisnis apa pun yang ingin mengadopsi AI—terutama bagi mereka yang memiliki keterbatasan dalam sumber daya, anggaran, maupun waktu. Pasar SLM diperkirakan akan tumbuh secara stabil sebesar 15% dalam lima tahun ke depan.

Diperkirakan bahwa AI akan meningkatkan perencanaan bisnis melalui model-model dasar yang mampu memprediksi beragam variabel dengan cepat. Sebagai contoh, Small Language Model (SLM) yang dikenal dengan nama Tiny Time Mixers (TTM) dapat menghasilkan output berdasarkan waktu dalam hitungan detik, sehingga sanggup memproyeksikan tren masa depan pada sektor-sektor seperti kemacetan lalu lintas, konsumsi listrik, keuangan, dan ritel.

Model ini memadukan kecepatan prediksi dengan kemampuan penalaran mendalam dan pemahaman kontekstual yang diintegrasikan melalui Large Language Model (LLM) Granite 3.2. Sinergi tersebut menghasilkan respons yang lebih akurat dan cepat, serta mengoptimalkan alur kerja dalam penyelesaian masalah lewat pendekatan penalaran bertahap. Hal ini pada gilirannya mempercepat waktu penyelesaian dan meningkatkan kepuasan pelanggan.

Bagi perusahaan yang mengimplementasikan AI, menemukan keseimbangan antara kekuatan dan kepraktisan adalah hal yang esensial. Jika kita mengibaratkan, SLM bagaikan mobil balap yang cepat dan gesit, sedangkan LLM menyerupai truk tronton yang andal untuk membawa beban berat—keduanya menuju tujuan yang sama namun dengan fungsi dan keunggulan yang berbeda. Model dengan performa tinggi namun berukuran ringkas yang juga mengoptimalkan keamanan, kinerja, dan efisiensi biaya akan lebih mudah diintegrasikan dalam berbagai lingkungan bisnis dan alur kerja.

Banyak perusahaan kini memilih pendekatan hybrid, yakni menggabungkan LLM dan SLM. Mereka terlebih dahulu mengandalkan model yang lebih besar untuk menangani permasalahan bisnis yang kompleks, kemudian beralih ke model yang lebih kecil guna mereplikasi temuan tersebut secara cepat, efisien, dan hemat biaya.

Ke depan, SLM diyakini akan menjadi elemen kunci dalam evolusi agen AI. Dengan meningkatkan tingkat otonomi, kemampuan penalaran yang lebih canggih, dan kemampuan memecahkan masalah yang semakin kompleks, SLM dapat mendukung fungsi-fungsi krusial seperti penalaran lanjutan dan pemanggilan fungsi spesifik. Hal ini memungkinkan agen untuk terhubung dengan API eksternal, mengadaptasi pendekatan sesuai kebutuhan, sekaligus melakukan koreksi diri secara otomatis bila diperlukan.