Dalam era teknologi yang terus berkembang, kemampuan AI generatif telah mengambil peran penting dalam berbagai industri. Dengan adanya alat-alat terbaru yang didorong oleh model bahasa besar (LLM) dan teknik canggih lainnya, perusahaan kini memiliki lebih banyak pilihan untuk memanfaatkan AI dalam pengembangan aplikasi mereka. Artikel ini membahas delapan kategori utama alat AI generatif yang populer pada tahun 2024, serta kapabilitas dan contoh alat dari masing-masing kategori.
1. Model dan Layanan Yayasan
Model yayasan merupakan fondasi dari banyak aplikasi AI generatif saat ini. Alat-alat dalam kategori ini, seperti Claude dari Anthropic, Ernie dari Baidu Research, dan GPT dari OpenAI, membangun dasar yang kuat untuk pengembangan aplikasi AI. Model-model ini menggunakan pendekatan transformer yang dikembangkan oleh Google pada tahun 2017 untuk menghasilkan teks, gambar, dan data dengan akurasi tinggi. Selain itu, model-domain khusus seperti AlphaCode dari DeepMind dan Med-Palm dari Google menawarkan solusi yang lebih spesifik untuk industri tertentu, seperti pengkodean atau medis.
Baca juga : Cara Menggunakan AI untuk Mendeteksi dan Mencegah Ancaman Siber
2. Platform AI Generatif Berbasis Cloud
Platform cloud telah menjadi pusat pengembangan AI generatif dengan menawarkan layanan yang memungkinkan perusahaan untuk mengembangkan, menerapkan, dan mengelola model AI secara efektif. Platform seperti AWS Generative AI, Google Generative AI, dan Microsoft Azure AI Fundamentals menyediakan infrastruktur yang diperlukan untuk mendukung berbagai aplikasi AI generatif. Selain itu, platform pihak ketiga seperti Hugging Face dan Nvidia juga menawarkan alat pengembangan yang mendukung cloud-based AI generatif, memungkinkan pengguna untuk mengakses teknologi mutakhir dengan fleksibilitas yang tinggi.
3. Alat Pengoptimalan Kasus Penggunaan
Untuk meningkatkan akurasi dan kinerja model AI generatif, alat pengoptimalan kasus penggunaan memainkan peran penting. Alat seperti Plugin Pengambilan ChatGPT dan Hugging Face Transformers membantu menyesuaikan model fondasi dengan kebutuhan spesifik perusahaan. Teknik pengoptimalan seperti retrieval-augmented generation (RAG) dan fine-tuning memungkinkan penyesuaian model yang lebih akurat, meminimalkan halusinasi atau informasi yang tidak akurat. Alat-alat tambahan dari Hugging Face dan SynthFlow memperluas kapabilitas fine-tuning untuk aplikasi yang lebih khusus.
Baca juga : Menjelajahi Masa Depan: Alat dan Teknologi Terbaik untuk Data Science di Tahun 2024
4. Jaminan Kualitas dan Alat Mitigasi Halusinasi
Salah satu tantangan besar dalam AI generatif adalah halusinasi atau informasi yang tidak akurat. Alat mitigasi halusinasi seperti LLM Studio dari Galileo Labs dan TruLens dari TruEra menawarkan solusi untuk mengidentifikasi dan mengurangi masalah ini. Dengan teknik baru seperti algoritma Woodpecker, perusahaan dapat mengembangkan alur kerja mereka sendiri untuk memitigasi halusinasi, meningkatkan keandalan output AI. Beberapa alat ini juga tersedia sebagai solusi sumber terbuka, memberikan akses yang lebih luas untuk pengembangan dan penelitian.
5. Alat Rekayasa Prompt
Rekayasa prompt adalah kunci untuk mengelola interaksi dan pengujian dengan LLM. Alat seperti BetterPrompt dan Promptimize membantu dalam mengembangkan dan mengelola pustaka prompt yang efektif, serta mengotomatisasi pengujian untuk mendeteksi bias, toksisitas, atau halusinasi. Dengan alat rekayasa prompt, pengguna dapat memperbaiki kualitas dan efektivitas interaksi AI mereka, meningkatkan pengalaman pengguna dan hasil yang dihasilkan.
Baca juga : Memanfaatkan Kekuatan Cloud Computing untuk Proyek Data Science yang Sukses
6. Alat Agregasi Data
Pengelolaan data yang besar merupakan tantangan dalam AI generatif. Alat agregasi data seperti LangChain dan Dust mengotomatisasi proses penyertaan beberapa dokumen dalam LLM, sementara basis data vektor seperti Chroma dan Pinecone Systems’ Pinecone menyimpan data dalam format yang memudahkan pemrosesan oleh model AI. Dengan kemampuan ini, pengguna dapat mengatasi batasan jendela konteks dan memanfaatkan data dalam skala besar untuk hasil yang lebih akurat dan komprehensif.
7. Alat AI yang Bersifat Agen dan Otonom
AI agen dan otonom menawarkan potensi untuk automasi interaksi dengan model LLM dan sistem backend. Alat seperti AgentGPT dan AutoGPT mengeksplorasi kemampuan untuk mengotomatiskan alur kerja di berbagai model dan layanan LLM. Pengembangan AI otonom ini memungkinkan pengintegrasian alur kerja yang lebih kompleks dan efisien, memajukan penggunaan AI dalam otomatisasi proses bisnis.
Baca juga : 10 Peluang Karir Cerah di Bidang Artificial Intelligence (AI)
8. Alat Optimasi Biaya AI Generatif
Biaya operasional AI generatif menjadi perhatian utama dalam implementasi teknologi ini. Alat optimasi biaya seperti Model Router dari Martian membantu menemukan keseimbangan terbaik antara kinerja, akurasi, dan biaya. Walaupun masih dalam tahap awal, alat ini menunjukkan potensi untuk mengurangi biaya tanpa mengorbankan kualitas, dengan kemungkinan pengembangan lebih lanjut dari para pemimpin pengoptimalan biaya cloud.
Tahun 2024 menandai perkembangan pesat dalam alat-alat AI generatif, dengan berbagai kategori dan kemampuan yang menjawab kebutuhan beragam industri. Dari model dasar yang kuat hingga alat pengoptimalan biaya, setiap kategori menawarkan solusi unik untuk meningkatkan aplikasi AI generatif. Memahami berbagai kategori ini membantu perusahaan dalam merencanakan dan menerapkan strategi AI yang lebih efektif, memanfaatkan teknologi terbaru untuk mencapai hasil optimal.
Meningkatkan Kompetensi dengan Pelatihan Lead Implementer ISO/IEC 20000
Pelatihan Lead Implementer ISO/IEC 20000 yang disediakan oleh ITGID menawarkan kesempatan luar biasa bagi profesional TI untuk mendalami dan menguasai standar internasional dalam manajemen layanan TI.
Program ini dirancang untuk membantu peserta memahami dan menerapkan prinsip-prinsip ISO/IEC 20000, yang merupakan kerangka kerja penting dalam meningkatkan kualitas layanan TI dan memastikan kepuasan pelanggan.
Pelatihan ini di bimbingan oleh para ahli berpengalaman yang memberi pengetahuan mendalam tentang cara merancang, mengimplementasikan, dan memelihara sistem manajemen layanan TI yang sesuai dengan standar global.
Bergabung dengan pelatihan Lead Implementer ISO/IEC 20000 dari ITGID adalah langkah strategis untuk meraih keunggulan kompetitif dalam manajemen layanan TI. Jangan lewatkan kesempatan untuk memperluas pengetahuan dan keterampilan Anda dengan program yang telah terbukti efektif ini. Daftarkan diri Anda sekarang dan bawa kemampuan Anda ke level berikutnya dengan bimbingan dari para ahli di industri ini.