Outline Artikel
Transformer adalah titik balik penting dalam perkembangan neural network, khususnya dalam bidang pemrosesan bahasa alami. Sebelumnya, kita mengenal RNN, LSTM, dan GRU sebagai solusi untuk memahami urutan kata dalam kalimat, namun mereka masih memiliki kelemahan—khususnya dalam efisiensi dan pemahaman konteks panjang. Transformer hadir bukan hanya sebagai perbaikan, tapi sebagai cara berpikir baru yang mengubah total bagaimana mesin membaca dan memahami bahasa.
Model-model sebelumnya memproses kalimat secara berurutan, yang membuat pelatihan lambat dan sulit untuk menangani konteks panjang dengan stabil. LSTM dan GRU memang membantu mengingat lebih lama dibanding RNN, tapi tetap saja mereka membaca data dari satu arah, satu langkah dalam satu waktu. Proses ini tidak hanya lambat, tapi juga menyulitkan pelatihan dalam skala besar. Selain itu, mereka kesulitan melihat hubungan kata yang berjauhan dalam kalimat, seperti menghubungkan “dia” di awal kalimat dengan nama tokoh di ujung paragraf.
Transformer memperkenalkan pendekatan revolusioner: bukan membaca kata satu per satu, tapi melihat semua kata sekaligus melalui mekanisme bernama self-attention. Artinya, setiap kata bisa langsung mempertimbangkan semua kata lainnya untuk menentukan maknanya. Ini seperti membaca seluruh paragraf secara serentak, lalu menyimpulkan hubungan antar kata berdasarkan konteks utuh. Dengan ini, mesin bisa memahami bahwa dalam kalimat “Budi memanggil kucingnya, lalu dia memberinya makan,” kata “dia” merujuk ke “Budi”, meski posisinya tidak berdekatan.
Pendekatan ini membuat Transformer sangat fleksibel dan efisien untuk tugas-tugas NLP skala besar. Ia bisa diterapkan pada berbagai pekerjaan: menerjemahkan bahasa, menjawab pertanyaan, merangkum dokumen panjang, hingga memahami maksud dari pertanyaan rumit. Model populer seperti BERT digunakan di Google Search untuk memahami maksud pencarian pengguna. Model lain seperti T5 dan RoBERTa dipakai untuk menyarikan berita secara otomatis atau membaca dokumen hukum. Karena dapat diparalelkan dengan mudah, Transformer juga jauh lebih cepat untuk dilatih dibanding LSTM/GRU.
Namun, di balik keunggulannya, Transformer memiliki kelemahan besar: ia rakus sumber daya. Dibutuhkan data dalam jumlah sangat besar dan komputasi tinggi untuk melatih model ini dengan baik. Ini membuat pengembangan dan penerapannya masih terbatas pada institusi besar dengan sumber daya teknologi mumpuni. Selain itu, karena ukuran model yang besar, interpretabilitas (kemudahan untuk memahami kenapa model menghasilkan jawaban tertentu) sering menjadi tantangan tersendiri.
Meski begitu, teknologi Transformer membuka jalan bagi sesuatu yang lebih dahsyat lagi: model yang tidak hanya memahami bahasa, tapi juga mampu menulis, menjawab, dan berdialog seperti manusia. Salah satu contoh paling terkenal dari generasi ini adalah GPT—singkatan dari Generative Pre-trained Transformer. GPT adalah model berbasis Transformer yang dilatih dengan miliaran kata, dan mampu menghasilkan teks alami yang sangat meyakinkan. Namun cerita tentang GPT, dan bagaimana ia bekerja seperti “otak digital”, akan kita bahas di artikel selanjutnya.