Di era kecerdasan buatan (AI) yang berkembang pesat, istilah fine-tuning semakin sering terdengar, terutama ketika membahas model besar seperti ChatGPT, BERT, atau LLaMA. Namun, sebenarnya apa itu fine-tuning dan kenapa penting?
“Fine-tuning adalah proses melatih ulang model AI yang sudah pernah dilatih sebelumnya (pretrained), agar lebih sesuai dengan tugas atau domain tertentu,” jelas Galih Setiawan Nurohim, M.Kom, dosen Sistem Informasi Universitas Bina Sarana Informatika Kampus Solo.
Dari Umum ke Spesifik
Model AI besar biasanya dilatih dengan jutaan hingga miliaran data dari berbagai sumber. Hasilnya, mereka mahir dalam memahami konteks umum, tapi belum tentu akurat saat digunakan untuk tugas spesifik.
Contohnya, sebuah model bahasa seperti BERT tahu banyak soal bahasa Inggris formal. Namun ketika diminta menganalisis review berbahasa Indonesia yang penuh singkatan atau slang, model ini bisa bingung.
“Dengan fine-tuning, kita ambil model umum yang sudah pintar, lalu latih lagi dengan data lokal atau data khusus. Misalnya, data review Shopee, data berita Indonesia, atau bahkan data rekam medis,” kata Galih.
Bagaimana Fine-Tuning Bekerja?
Secara teknis, fine-tuning tidak melatih model dari nol. Kita memanfaatkan bobot (weights) yang sudah ada, lalu melakukan pelatihan tambahan (training) dengan data baru. Prosesnya meliputi:
- Memilih model dasar (misalnya indobert-base-p1)
- Menyiapkan dataset spesifik (misalnya kumpulan ulasan produk Indonesia)
- Menyesuaikan arsitektur model (terkadang menambahkan output head)
- Melatih ulang dengan pengaturan learning rate rendah
- Mengevaluasi hasil dan menyimpan model baru
“Ibaratnya seperti mahasiswa yang sudah lulus S1 umum, lalu ikut pelatihan khusus untuk jadi spesialis. Prosesnya tidak dari nol, tapi cukup ditambah ilmu aplikatif,” tambah Galih.
Kapan Fine-Tuning Dibutuhkan?
Fine-tuning dibutuhkan ketika:
- Model AI ingin digunakan dalam bidang tertentu (medis, hukum, e-commerce)
- Tugasnya sangat spesifik (seperti deteksi emosi, ekstraksi entitas)
- Bahasa atau data target tidak umum (misalnya bahasa daerah, teks slang)
Dalam pengembangan aplikasi cerdas, fine-tuning juga membuat model menjadi:
- Lebih akurat
- Lebih hemat sumber daya (daripada melatih dari nol)
- Lebih peka terhadap konteks lokal
Kesimpulan
Fine-tuning adalah teknik kunci dalam dunia modern AI, terutama ketika kita ingin model yang tidak hanya cerdas, tapi juga relevan dengan kebutuhan lokal atau sektor industri tertentu.
“Dengan fine-tuning, kita bisa membentuk model AI yang sesuai dengan kebutuhan masyarakat Indonesia, tanpa harus membangun dari awal. Ini efisien dan jauh lebih praktis,” tutup Galih.
