Di tengah maraknya penggunaan model AI besar seperti BERT, ChatGPT, atau LLaMA, muncul satu istilah penting dalam pengembangan model: fine-tuning.
Fine-tuning adalah proses untuk “mengajarkan ulang” model AI yang sudah terlatih agar lebih sesuai dengan tugas tertentu, bahasa lokal, atau konteks spesifik.
“Fine-tuning ibarat melanjutkan pendidikan. Model sudah pintar secara umum, lalu kita beri pelatihan tambahan agar bisa jadi spesialis,” jelas Galih Setiawan Nurohim, M.Kom, dosen Sistem Informasi Universitas Bina Sarana Informatika Kampus Solo.
Lalu, bagaimana sebenarnya alur atau proses fine-tuning itu?
Alur Fine-Tuning Secara Umum
Berikut adalah tahapan-tahapan fine-tuning dari awal hingga model siap digunakan:
1. Pilih Pretrained Model
Langkah pertama adalah memilih model dasar (pretrained model) yang sudah dilatih dengan data skala besar, misalnya:
- bert-base-uncased untuk Bahasa Inggris
- indobert-base-p1 untuk Bahasa Indonesia
“Pemilihan model awal sangat penting. Lebih baik pilih yang sudah relevan dengan bahasa atau domain kita,” kata Galih.
2. Siapkan Dataset Spesifik
Selanjutnya, siapkan dataset yang mencerminkan tugas dan konteks yang ingin dilatih, misalnya:
- Dataset review produk → untuk analisis sentimen
- Dataset tanya-jawab → untuk question answering
- Dataset rekam medis → untuk klasifikasi diagnosis
Format data harus sesuai dengan task-nya, dan biasanya dalam format CSV, JSON, atau HuggingFace Dataset.
3. Modifikasi Arsitektur (jika perlu)
Jika tugasnya berbeda dari pretraining, kita perlu menyesuaikan arsitektur, terutama output layer:
- Untuk klasifikasi → tambahkan dense layer + softmax
- Untuk QA → tambahkan dua linear head: start_logits dan end_logits
“Di sinilah kita ‘membentuk ulang’ model agar output-nya cocok untuk tugas kita,” ujar Galih.
4. Tentukan Parameter dan Hyperparameter
Konfigurasi pelatihan seperti:
- Learning rate (biasanya kecil: 1e-5 sampai 5e-5)
- Epoch (jumlah putaran pelatihan)
- Batch size (jumlah data per iterasi)
- Optimizer (seperti AdamW)
Pengaturan ini harus disesuaikan agar fine-tuning tidak merusak pengetahuan awal model.
5. Lakukan Fine-Tuning
Jalankan proses pelatihan (fine-tuning) dengan framework seperti:
- PyTorch + HuggingFace Transformers
- TensorFlow + Keras
- Google Colab untuk yang ingin gratisan
Model akan belajar dari data baru sambil mempertahankan pengetahuan lama.
6. Evaluasi & Simpan Model
Setelah selesai, lakukan evaluasi pada data validasi/test.
- Ukur akurasi, F1-score, atau loss
- Lihat confusion matrix (jika klasifikasi)
- Gunakan pertanyaan baru untuk QA model
Jika performa memuaskan, simpan model dan tokenizer-nya untuk digunakan atau di-deploy.
Bagan Alur Fine-Tuning
Berikut bagan visual alur proses fine-tuning:
Kapan Fine-Tuning Dibutuhkan?
- Saat model generik belum cukup baik di domain spesifik
- Saat dataset atau bahasa yang digunakan tidak umum
- Saat ingin meningkatkan performa model untuk aplikasi nyata
“Tanpa fine-tuning, model AI hanya bisa menjawab secara umum. Dengan fine-tuning, kita arahkan model ke dunia nyata,” tutup Galih.
