Langsung ke konten

Topic archive

Kecerdasan Buatan

Kecerdasan buatan mencakup machine learning, deep learning, dan sistem yang menerapkan model untuk menyelesaikan berbagai tugas praktis.

147 articles
Kecerdasan Buatan 05 Sep 2026 9 min read

Model Ensembling untuk Menggabungkan Prediksi

Sebuah model machine learning dapat gagal karena pola yang spesifik terhadap proses pelatihannya: initialization, batch yang tersampel, data pelatihan, arsitektur, atau hyperparameter. Model lain dapat menghasilkan kesalahan yang berbeda. Ensembling memanfaatkan perbedaan tersebut dengan menggabungkan prediksi beberapa model alih-alih bergantung pada satu model saja. Idenya sederhana, tetapi ensemble yang berguna membutuhkan lebih dari sekadar merata-ratakan semua model yang tersedia. Model yang membuat kesalahan hampir identik memberikan sedikit informasi pelengkap, sedangkan model yang beragam dapat memperbaiki prediksi dengan konsekuensi tambahan biaya pelatihan, memori, dan inference.

Kecerdasan Buatan Machine Learning
Kecerdasan Buatan 03 Sep 2026 9 min read

Batch Inference LLM untuk Throughput yang Lebih Baik

Server LLM dapat menerima banyak request pada saat yang sama, tetapi memproses setiap request secara terpisah sering kali merupakan cara yang tidak efisien untuk menggunakan akselerator. GPU dan perangkat keras serupa dirancang untuk menjalankan pekerjaan numerik paralel dalam jumlah besar. Satu request kecil dapat membuat sebagian kapasitas tersebut tidak terpakai. Batching menggabungkan pekerjaan dari beberapa request agar model dapat memproses lebih banyak pekerjaan secara bersamaan. Ini dapat meningkatkan throughput total, tetapi menghadirkan trade-off penting: menunggu batch terbentuk dapat menunda request individual, dan request dengan panjang sequence berbeda tidak menghabiskan jumlah pekerjaan yang sama.

Kecerdasan Buatan LLM
Kecerdasan Buatan 02 Sep 2026 5 min read

Atur Anggaran Context Window LLM Tanpa Kehilangan Instruksi Penting

Aplikasi large language model jarang gagal hanya karena prompt kelebihan satu token. Kegagalan biasanya terjadi karena pertumbuhan context ditangani tanpa prioritas. Riwayat chat membesar, retrieval mengembalikan lebih banyak passage, hasil tool menjadi panjang, dan pada akhirnya aplikasi memangkas teks mana pun yang paling mudah dipotong. Desain yang lebih aman memperlakukan context window sebagai anggaran dengan alokasi eksplisit. Tujuannya bukan mengisi setiap token yang tersedia, melainkan mempertahankan informasi yang mengendalikan perilaku sekaligus menyisakan ruang yang cukup untuk jawaban lengkap.

Kecerdasan Buatan LLM