Large Language Model: Arti dan Rekomendasi Terbaiknya 2024

Saat ini, LLM atau Large Language Model adalah sebuah inovasi baru di bidang teknologi modern, termasuk pengembangan web. Model bahasa ini menjadi salah satu tool yang sangat berguna bagi pemilik website, terutama pemula yang belum menguasai skill teknis tingkat lanjut.

Dengan kemudahan yang dihadirkan oleh teknologi AI (Kecerdasan Buatan), user pemula bisa melakukan tugas-tugas rumit seperti pembuatan, maintenance, dan monetisasi website. Namun, hasil yang didapat akan bergantung pada large language model terbaik yang dipilih.

Nah, kami akan menjelaskan arti large language model dan merekomendasikan beberapa LLM terbaik untuk membantu Anda memilih model AI sesuai kebutuhan. Nantinya, Anda pun bisa membuat website dengan mudah menggunakan teknologi AI ini. Yuk, simak sampai selesai!

Apa Itu Large Language Model?

Large language model adalah sistem AI canggih yang mampu memahami dan menghasilkan respons seperti gaya bicara manusia. LLM dikembangkan menggunakan arsitektur neural network yang kompleks, seperti model transformer, yang terinspirasi dari otak manusia.

Model-model ini dilatih menggunakan jumlah data yang sangat besar, memungkinkannya memahami konteks dan menghasilkan output berbasis teks dalam alur yang tertata, baik untuk menjawab pertanyaan maupun membuat narasi.

Singkatnya, large language model adalah AI generatif yang sangat canggih, dirancang untuk memahami dan menghasilkan output seperti bahasa manusia. Inovasi ini merupakan cara baru bagi manusia untuk berkomunikasi dengan komputer dan teknologi.

Cara Kerja Large Language Model

Large language model bekerja dengan mempelajari informasi berupa teks tertulis dalam jumlah yang sangat besar, seperti buku, artikel, dan data internet lainnya. Semakin banyak data berkualitas yang diproses oleh model deep learning ini, semakin baik juga kemampuannya dalam memahami dan menggunakan bahasa manusia.

Mari cari tahu selengkapnya konsep dasar di balik cara kerja large language model:

Arsitektur

Inovasi inti yang ada di balik large language model adalah arsitektur model transformer. Teknik deep learning ini menggunakan attention mechanism untuk menimbang pentingnya berbagai kata dalam suatu urutan, memungkinkan LLM menangani keterkaitan antarkata dalam rangkaian yang panjang.

Attention Mechanism

Salah satu komponen utama arsitektur transformer adalah attention mechanism (mekanisme perhatian), yang memungkinkan model ini fokus pada berbagai bagian teks input asli saat menghasilkan output.

Dengan mekanisme ini, LLM bisa menangkap hubungan antarkata atau sub-kata, terlepas dari jaraknya satu sama lain dalam teks.

Data Pelatihan

LLM dilatih menggunakan rangkaian data besar yang berisi bagian-bagian dari internet. Hal ini memungkinkan model tersebut untuk tidak hanya mempelajari tata bahasa dan fakta, tapi juga gaya, retorika, penalaran, dan bahkan sejumlah pengetahuan umum.

Token

Teks dipecah menjadi potongan-potongan yang disebut token, yang bisa mencakup hanya satu karakter atau satu kata. Model ini memproses token-token ini dalam batch untuk memahami dan menghasilkan bahasa.

Proses Pelatihan

• Pra-pelatihan – Pertama, LLM menjalani pembelajaran tanpa pengawasan menggunakan kumpulan teks yang besar. Model bahasa ini memprediksi kata berikutnya dalam suatu urutan, mempelajari pola bahasa, fakta, bahkan kemampuan penalaran.
• Penyempurnaan – Setelah proses pra-pelatihan, model ini kemudian disempurnakan untuk tugas-tugas spesifik (misalnya, terjemahan, ringkasan) dengan data berlabel. Proses penyelarasan instruksi ini menyesuaikan LLM agar bisa mengerjakan tugas-tugas tersebut dengan lebih baik.

Metode Berlapis

Arsitektur transformer memiliki beberapa lapisan, masing-masing terdiri dari attention mechanism dan neural network berulang. Saat melewati lapisan-lapisan ini, informasi akan menjadi semakin abstrak, memungkinkan LLM menghasilkan teks yang saling berkaitan dan sesuai konteks.

Kemampuan Generatif

Large language model bersifat generatif, yang berarti model ini bisa menghasilkan teks berdasarkan input pengguna dengan cara yang saling berbalas. Pola yang dipelajari dari attention mechanism memberikan kemampuan generatif ini pada LLM.

Interaktivitas

Large language model bisa berinteraksi dengan pengguna secara real-time melalui model chatbot untuk menghasilkan teks berdasarkan petunjuk, menjawab pertanyaan, dan bahkan meniru gaya penulisan tertentu.

Batasan

Sebenarnya, LLM bukan benar-benar “memahami” teks yang diberikan padanya, melainkan mengenali pola dari data pelatihan yang diserapnya. Model ini peka terhadap urutan input dan mungkin memberikan jawaban yang berbeda untuk pertanyaan yang sedikit bervariasi.

Jadi, LLM tidak memiliki kemampuan untuk berpikir seperti manusia, tapi memberikan respons berdasarkan pola yang dipelajarinya pada saat pelatihan.

Rekomendasi Large Language Model Terbaik

Sekarang, mari cari tahu large language model terbaik yang bisa membantu Anda menangani berbagai tugas. Setiap model dalam daftar ini memiliki kemampuan unik yang bisa dimanfaatkan untuk pembuatan website, monetisasi, dan pemasaran.

1. GPT 3.5

Generative Pre-trained Transformer (GPT) 3.5, yang dikembangkan oleh OpenAI, adalah salah satu large language model terbaik yang benar-benar menciptakan terobosan baru dalam hal pemrosesan bahasa alami (NLP).

Dengan arsitektur transformernya, neural network GPT 3.5 mampu memahami dan menghasilkan teks seperti manusia, menjadikannya tool yang sangat serbaguna untuk berbagai implementasi. GPT 3.5 bisa membuat kalimat, paragraf, dan bahkan artikel lengkap seperti gaya tulisan manusia.

Data pelatihan yang sangat banyak, mencakup sebagian besar web yang ada di internet, melengkapinya dengan berbagai gaya linguistik dan pengetahuan yang luas.

Penggunaan Terbaik:

Pembuatan Website

• Menghasilkan konten – GPT 3.5 berfungsi sangat baik dalam menghasilkan konten buatan AI untuk website, mulai dari membuat postingan blog hingga copywriting landing page yang disesuaikan dengan target audiens. Model ini bisa menyesuaikan nada dan gaya tulisannya dengan berbagai demografi pengunjung website.
• Memaksimalkan strategi SEO – Dalam hal mengoptimasi website, GPT 3.5 merupakan pilihan yang paling optimal. Model ini bisa digunakan bersama tool AI SEO untuk menulis konten yang nyaman dibaca, serta dioptimasi untuk mesin pencari.

Monetisasi

• Membuat copywriting iklan – efektivitas iklan online sering kali bergantung pada copywriting yang disampaikan. GPT 3.5 bisa menghasilkan copywriting yang menarik dan meyakinkan, membantu meningkatkan jumlah klik dan konversi dari iklan.
• Menganalisis perilaku pengguna – pada dasarnya, GPT 3.5 adalah LLM penghasil teks, tapi model ini bisa diintegrasikan dengan tool analitik untuk mendapatkan informasi penting dan membantu Anda memahami pola perilaku pengguna.

Pemasaran

• Membuat postingan media sosial yang menarik – GPT 3.5 bisa membantu Anda membuat postingan media sosial yang menarik untuk meningkatkan interaksi dan exposure.
• Mengotomatiskan campaign email – campaign email yang terasa lebih personal memiliki tingkat keberhasilan yang lebih tinggi. GPT 3.5 bisa mengotomatiskan proses ini, menyesuaikan setiap email dengan preferensi persona, perilaku, dan riwayat pembelian pelanggan individu.

2. GPT-4

GPT-4, iterasi terbaru AI generatif dari OpenAI, menunjukkan peningkatan kemampuan pemrosesan bahasa alami yang cukup signifikan dari GPT 3.5. Apabila keduanya dibandingkan, akan sangat terlihat bahwa GPT-4 bukanlah sekadar upgrade dari GPT-3.5 dalam hal pemrosesan bahasa alami.

Kabarnya, model ini dilatih menggunakan triliunan parameter sehingga dianggap sebagai model bahasa terbesar saat ini. Perbedaannya cukup jelas; dari kedua model GPT yang ada, GPT-4 tidak hanya mampu memahami dan menghasilkan teks dengan lebih baik, tapi juga bisa memproses gambar dan video.

Penggunaan Terbaik:

Pembuatan Website

• Pembuatan konten dinamis – GPT-4 bisa menghasilkan konten berkualitas yang relevan sesuai konteks, mulai dari artikel hingga postingan blog, berdasarkan prompt pengguna dan data pelatihannya. Keahliannya dalam terjemahan multibahasa memungkinkan model ini membantu audiens global menikmati konten yang diterjemahkan.
• Prompt desain – Model multimodal GPT-4 bisa menyarankan penggambaran atau tema visual yang relevan dengan konten yang dihasilkannya. Dengannya, pengguna bisa menciptakan desain yang lebih baik untuk pengembang website.
• Konten interaktif – GPT-4 bisa digunakan untuk membuat bagian Tanya Jawab interaktif, bagian FAQ dinamis, dan AI chatbot di website untuk mendorong keterlibatan pengunjung dan memberikan jawaban secara real-time.

Monetisasi

• Iklan yang ditargetkan – Kemampuan GPT-4 dalam menggabungkan teks yang menarik dengan visual yang relevan bisa membantu Anda membuat campaign iklan yang mampu melibatkan pengguna secara efektif.
• Pengalaman pengguna yang dipersonalisasi – Melalui data pelatihan yang sangat banyak dan pemahamannya tentang prompt teks dan visual, model ini bisa menyediakan pengalaman web yang dipersonalisasi, menyesuaikan konten yang dihasilkannya berdasarkan perilaku dan preferensi setiap pengguna.

Pemasaran

• Kolaborasi influencer – dalam hal kolaborasi dengan influencer, model ini bisa membantu membuat konten yang sejalan dengan brand influencer dan entitas bisnis yang bekerja sama, memastikan campaign tetap efektif, autentik, dan mampu melayani audiens yang diinginkan.
• Pemasaran video – GPT-4 mempermudah proses pemasaran video dengan menghasilkan script yang menarik dan menyarankan elemen visual yang efektif. Kemampuannya untuk merangkai narasi dan menyisipkan pesan utama memastikan bahwa video tersebut mampu menarik perhatian penonton dan mencapai tujuan pemasarannya.

3. Gemini

Gemini, sebelumnya bernama BARD, adalah chatbot LLM baru yang dikembangkan oleh Google AI.

Tool ini dilatih menggunakan rangkaian data teks dan kode yang sangat besar dan luas sehingga mampu menghasilkan teks, terjemahan berbagai bahasa, coding, beragam jenis konten, dan jawaban yang informatif untuk pertanyaan apa pun.

Model bahasa multimodal ini juga bisa mengakses data dunia nyata melalui Google Search. Dengan kemampuan tersebut, Gemini mampu memahami dan menangani prompt dan pertanyaan dalam spektrum yang lebih luas.

Penggunaan Terbaik:

Pembuatan Website

• Menghasilkan gambar dan visual berkualitas – Gemini bisa menghasilkan visual HD untuk konten website. Misalnya, buat visual yang menarik untuk header, tombol CTA, dan elemen lainnya yang akan membuat tampilannya menjadi lebih menarik.
• Membuat tata letak yang efektif – Manfaatkan Gemini untuk menganalisis konten website dan pola traffic guna membuat tata letak dengan navigasi yang mudah. Hasilnya, pengalaman pengguna website dan konversi pun akan meningkat.

Monetisasi

• Menyempurnakan tampilan website – Gunakan model ini untuk mempermudah proses kreatif dalam desain web, membantu developer membuat tata letak yang responsif dan UI yang intuitif berdasarkan informasi yang dikumpulkan melalui AI. Selain itu, Gemini bisa menyarankan perubahan desain yang disesuaikan dengan target audiens, mendorong mereka untuk melakukan tindakan tertentu saat menjelajahi website.

Pemasaran

• Menghasilkan copywriting yang didukung AI – Gemini bisa menghasilkan copywriting iklan dan materi promosi yang disesuaikan dengan konten dan target audiens website, membantu meningkatkan brand awareness, traffic, dan perolehan calon pelanggan.
• Membuat tata letak yang efektif – Menggunakan Gemini, buat tata letak yang efektif untuk iklan dan materi promosi yang mudah dibaca dan dipahami. Proses ini bisa membantu memastikan bahwa pesan dari iklan tersebut disampaikan dengan jelas dan ringkas.

4. LlaMA

LlaMA adalah large language model open-source baru dari Meta AI yang masih dalam tahap pengembangan. Model ini dikembangkan sebagai LLM yang serbaguna dan canggih untuk berbagai tugas, termasuk penyelesaian query, NLP, dan pemahaman bacaan.

Meta merancang LlaMA sebagai hasil dari fokus khususnya di bidang large language model untuk implementasi pendidikan. Dengan kemampuannya, model ini bisa menjadi asisten AI yang ideal untuk platform teknologi pendidikan.

Penggunaan Terbaik:

Jumlah Website

• Pengalaman belajar yang dipersonalisasi – mengintegrasikan LlaMA di platform belajar bahasa dan website teknologi pendidikan lainnya bisa membantu memberikan pengalaman bimbingan belajar yang dipersonalisasi, lengkap dengan latihan interaktif.
• Meningkatkan interaktivitas – LlaMA juga bisa digunakan untuk membuat latihan interaktif yang membantu siswa meningkatkan keterampilan tata bahasa, kosakata, dan pemahamannya. LLM ini juga bisa dikembangkan untuk membantu mengajarkan bahasa pemrograman kepada para siswa.

Monetisasi

• Langganan & konten premium – website pendidikan bisa memonetisasi kurikulum mereka menggunakan LlaMA melalui model langganan dan paket konten premium yang menyediakan akses bimbingan belajar personal dari LlaMA kepada para pengguna.

Pemasaran

• Membuat konten yang menarik – LlaMA bisa digunakan untuk membuat ringkasan pelajaran yang menarik dan konten interaktif untuk mempromosikan platform belajar bahasa di media sosial.

Model ini bisa diintegrasikan dengan tool Make-A-Video dari Meta untuk membuat video pendek tentang materi pembelajaran terbaru. Selain itu, karena open-source, LlaMA menawarkan integrasi yang mudah dengan tool AI media sosial lainnya untuk membantu Anda meningkatkan brand awareness di jejaring sosial.

5. Falcon

Falcon adalah model bahasa open-source yang dikembangkan oleh Technology Innovation Institute, Abu Dhabi. Baru-baru ini, Falcon berhasil melampaui LlaMA sebagai model bahasa terbaik di Leaderboard Open LLM dari Hugging Face.

Falcon merupakan model autoregressive yang dilatih menggunakan dataset berkualitas tinggi, mencakup gabungan teks dan kode dalam jumlah besar dari berbagai bahasa dan dialek.

Model ini juga menggunakan arsitektur yang lebih canggih sehingga mampu memproses data secara lebih efisien dan membuat prediksi yang lebih baik. Hasilnya, Falcon menggunakan lebih sedikit parameter untuk belajar (40 miliar) dibandingkan dengan model NLP terbaik.

Penggunaan Terbaik:

Pembuatan Website

• Website multibahasa – Untuk membuat website multibahasa, Falcon mampu menjamin kualitas terjemahan dan pelokalan yang berkualitas sehingga meningkatkan pengalaman pengguna. Model deep learning ini bisa menjadi tool yang berguna bagi bisnis yang ingin menjangkau audiens global.
• Meningkatkan komunikasi bisnis – Kemampuan analisis sentimen Falcon juga bisa digunakan untuk meningkatkan komunikasi lintas budaya. Dengan memahami nuansa dari berbagai bahasa dan budaya, Falcon bisa membantu bisnis berkomunikasi secara efektif dengan pelanggan dan mitra di seluruh dunia.

Monetisasi

• Menyentuh pasar khusus – Dukungan multibahasa LLM ini bisa membantu Anda memperluas jangkauan website ke pasar khusus dalam bahasa lokal, memungkinkan bisnis membuka sumber pendapatan baru.
• Menjual ruang iklan – Anda bisa menjual ruang iklan di website multibahasa kepada bisnis yang ingin menjangkau audiens global.

Pemasaran

• Membuat materi campaign yang dilokalkan – Anda bisa menggunakan Falcon untuk membuat materi campaign yang dilokalkan dan disesuaikan untuk audiens spesifik, seperti brosur, landing page, dan postingan media sosial.
• Pemasaran yang disesuaikan – Kemampuan terjemahan Falcon bisa digunakan untuk membuat materi campaign yang disesuaikan bagi setiap pelanggan berdasarkan preferensi bahasa dan minat mereka.

6. Cohere

Cohere adalah large language model yang dikembangkan oleh startup Kanada dengan nama yang sama. LLM open-source ini dilatih menggunakan dataset yang beragam dan inklusif, membuatnya mampu menangani berbagai bahasa dan aksen dengan baik.

Selain itu, model-model Cohere dilatih menggunakan kumpulan teks yang besar dan beragam, menjadikannya lebih efektif dalam menangani berbagai macam tugas.

Penggunaan Terbaik

Pembuatan Website

• Kolaborasi tim yang efektif – Menggunakan Cohere untuk kolaborasi tim mampu mempercepat proses web development. LLM ini menyediakan tool web untuk koordinasi real-time, kontrol versi, dan komunikasi proyek. Selain itu, karena open-source dan berbasis cloud, Cohere memiliki kemampuan integrasi yang baik dan aksesibilitas yang luas untuk semua tim.
• Meningkatkan efisiensi pembuatan konten – Cohere bisa digunakan untuk meningkatkan proses pembuatan konten dengan menghasilkan teks, menerjemahkan bahasa, dan menulis berbagai jenis konten kreatif. Hal ini tentunya akan menghemat banyak waktu dan tenaga bagi tim web developer.

Monetisasi

• Akses website berbayar – Anda bisa menggunakan tool pemrosesan pembayaran Cohere untuk menawarkan berbagai tingkat akses kepada pengunjung, seperti paket dasar yang tersedia gratis dan paket premium dengan biaya bulanan.
• Layanan berlangganan – Anda juga bisa memonetisasi layanan atau fitur tambahan dengan biaya tambahan. Misalnya, tawarkan fitur seperti tool kolaborasi tingkat lanjut, lebih banyak ruang penyimpanan, atau akses ke berbagai macam resource.

Pemasaran

• Menghasilkan konten kreatif – Tim pemasaran bisa menggunakan Cohere dalam pembuatan konten kreatif untuk copywriting iklan, postingan media sosial, dan campaign email untuk strategi promosi yang lebih efektif.
• Menyesuaikan konten – Konten bisa disesuaikan untuk berbagai audiens menggunakan kemampuan multibahasa, multiaksen, dan analisis sentimen dari Cohere sehingga meningkatkan relevansi dan efektivitas setiap inisiatif pemasaran.
• Memantau efektivitas campaign – API Cohere bisa digunakan untuk integrasi dengan tool pemasaran AI lainnya untuk melihat efektivitas campaign pemasaran Anda. Dengannya, data campaign bisa diporoses untuk memberikan gagasan yang bisa dikerjakan.

7. PaLM

PaLM adalah large language model berikutnya dari Google AI. LLM ini sedang dikembangkan untuk menjadi salah satu large language model terbaik karena memiliki akses ke dataset besar Google untuk pelatihan.

LLM ini merupakan inovasi baru dalam machine learning dan AI yang penuh pertimbangan, dirancang dengan mengutamakan privasi dan keamanan data. PaLM mampu mengenkripsi data dan melindunginya dari akses yang tidak sah sehingga cocok untuk proyek-proyek sensitif, seperti toko online yang aman dan platform yang menangani data sensitif pengguna.

Meskipun masih dalam tahap pengembangan, PaLM sudah bisa memahami bahasa, menjawab pertanyaan dalam bahasa alami, serta menawarkan terjemahan mesin, penulisan kode, ringkasan, dan kemampuan kreatif lainnya.

Penggunaan Terbaik:

Pembuatan Website

• Website toko online – PaLM sangat ideal untuk membuat website dan platform toko online atau eCommerce yang aman untuk menangani data sensitif pengguna. Large language model ini bisa mengenkripsi nomor kartu kredit dan data sensitif lainnya, serta memantau traffic website terhadap aktivitas mencurigakan.
• Menyesuaikan pengalaman pengguna – Gunakan LLM ini untuk menyesuaikan pengalaman pengguna di website. PaLM bisa merekomendasikan produk kepada pengguna berdasarkan minat mereka.
• Menghasilkan tata letak kreatif – Web designer bisa memanfaatkan PaLM untuk menghasilkan desain yang lebih kreatif untuk website yang menarik secara visual dan user-friendly.

Monetisasi

• Perlindungan data dan privasi – Anda bisa menyoroti bahwa website Anda menggunakan PaLM untuk privasi dan perlindungan data. Hal ini akan meningkatkan kepercayaan pengguna dan mendorong mereka untuk bertransaksi meskipun melibatkan informasi pribadi.
• Menjual solusi perlindungan data dan privasi – PaLM bisa digunakan untuk mengembangkan serta menjual solusi perlindungan data dan privasi untuk bisnis. Dengannya, bisnis bisa melindungi data mereka dari akses yang tidak sah.
• Memasarkan keamanan website yang didukung oleh PaLM – menekankan keamanan website yang didukung oleh PaLM bisa menjadi strategi pemasaran yang baik untuk bisnis, menerapkan enkripsi dan perlindungan data dari akses yang tidak sah untuk membangun kepercayaan pelanggan.

Pemasaran

• Bekerja sama dengan organisasi perlindungan data dan privasi – Bisnis bisa menjalin kemitraan dengan organisasi perlindungan data dan privasi untuk meningkatkan kredibilitas website dan menunjukkan komitmen mereka terhadap keamanan dan kepatuhan hukum.
• Membuat studi kasus – Susun materi pemasaran yang optimal menggunakan studi kasus yang menekankan keuntungan penggunaan PaLM untuk pengalaman website yang aman dan disesuaikan, lalu tawarkan pada bisnis dan calon klien.

8. Claude v1

Claude v1 adalah large language model yang dikembangkan oleh startup AI Amerika, Anthropic. Asisten AI serbaguna ini dirancang khusus untuk mempermudah proses pembuatan, manajemen, dan optimasi website.

Dengan kemampuan bahasa alami yang canggih, Claude v1 memudahkan siapa pun untuk membangun, menjalankan, dan mengembangkan website tanpa memerlukan skill teknis tingkat lanjut.

Claude menggunakan arsitektur yang lebih canggih dibandingkan dengan LLM lainnya sehingga mampu memproses informasi secara lebih efisien dan membuat prediksi yang lebih baik.

Penggunaan Terbaik:

Pembuatan Website

• Manajemen otomatis – Claude v1 menyederhanakan manajemen website dengan mengotomatiskan tugas-tugas berulang yang membosankan sehingga pemilik website bisa fokus pada strategi lain yang memberikan dampak lebih besar dan memaksimalkan content marketing.
• Pembuatan konten – Model ini bisa dimanfaatkan untuk membuat artikel baru secara otomatis berdasarkan topik utama, menjawab pertanyaan pelanggan menggunakan kemampuan percakapan yang canggih, dan menyediakan analitik real-time tanpa harus memfilter data melalui dashboard secara manual.
• SEO – Gunakan Claude v1 untuk membantu memaksimalkan strategi optimasi website dari segi teknis dan meningkatkan kecepatan website di latar belakang. Model ini bisa memberikan rekomendasi dan menerapkan perubahan untuk meningkatkan performa website.

Monetisasi

• Keterlibatan pelanggan – Dalam hal monetisasi website, Claude v1 bisa membantu memaksimalkan keterlibatan pelanggan. Dengan menganalisis perilaku pengunjung, model AI ini mampu menyajikan konten yang dipersonalisasi, mengoptimalkan saran produk untuk platform toko online, dan menyajikan artikel yang sesuai untuk setiap pengunjung.
• Penyesuaian iklan – Claude v1 juga bisa menampilkan iklan sesuai demografi dan perilaku pengunjung tertentu untuk mengoptimalkan pendapatan iklan. Kemampuan ini akan membantu meningkatkan retensi pelanggan serta pendapatan dari penjualan, keanggotaan, dan iklan.

Pemasaran

• Mengoptimalkan campaign – model dasar ini tidak hanya bisa mengidentifikasi segmen audiens yang ideal, tapi juga bisa mengoptimalkan kampanye secara otomatis untuk memaksimalkan performa. Dalam hal SEO, Claude v1 juga bisa menghasilkan konten yang disesuaikan dengan istilah pencarian utama.
• Email marketing – Anda juga bisa mengotomatiskan campaign email marketing menggunakan kemampuan Claude untuk membagi segmen kontak secara otomatis dan mengirimkan pesan email berdasarkan tindakan tertentu guna meningkatkan keterlibatan pengguna.
• Menyempurnakan landing page – Dengan LLM ini, Anda bisa membuat dan menyempurnakan landing page secara otomatis dengan menggunakan A/B testing untuk konversi yang lebih baik.

Cara Memilih Large Language Model Terbaik untuk Website

Untuk mengoptimasi website dengan baik, Anda perlu memilih large language model terbaik yang tepat dan sesuai kebutuhan. Berikut caranya:

Integrasi Hosting

Performa dan keberhasilan menghosting website dengan large language model akan bergantung pada infrastruktur yang mendasarinya. Untungnya, layanan hosting dari Hostinger sudah secara khusus dioptimalkan untuk website berteknologi AI dengan kebutuhan komputasi yang tinggi.

Hostinger juga menawarkan rangkaian fitur AI, termasuk pembuat website AI dalam website buildernya, AI logo maker, dan AI writer agar pembuatan website menjadi lebih efisien dan mudah, bahkan bagi pemula.

Performa dan Kemampuan

LLM	Pemrosesan Bahasa Alami	Pembuatan Konten	Dukungan Multibahasa	Memfasilitasi Kolaborasi Tim	Privasi Data
GPT 3.5	Baik	Sangat Baik	Baik	Melalui API	Cukup
GPT-4	Luar biasa	Luar biasa	Luar biasa	Melalui API	Cukup
Gemini	Luar biasa	Luar biasa	Luar biasa	Melalui API	Baik
LlaMA	Sangat Baik	Sangat Baik	Luar biasa	Langsung	Cukup
Falcon	Sangat Baik	Luar biasa	Luar biasa	Langsung	Baik
Cohere	Luar biasa	Luar biasa	Sangat Baik	Langsung	Baik
PaLM	Luar biasa	Baik	Sangat Baik	Melalui API	Luar biasa
Claude v1	Luar biasa	Luar biasa	Sangat Baik	Melalui API	Luar biasa

Skalabilitas

Seiring berkembangnya website, Anda juga harus memastikan LLM yang digunakan bisa terus memfasilitasinya. Beberapa LLM bisa disesuaikan dengan kebutuhan secara lebih fleksibel. Anda perlu memilih LLM yang bisa menangani traffic website yang diproyeksikan.

Berikut adalah ringkasan kemampuan setiap LLM di atas dari segi kemudahannya disesuaikan dengan kebutuhan yang berubah:

• GPT 3.5 – Cocok untuk traffic sedang hingga tinggi. Bisa diupgrade atau downgrade dengan menerapkan instans tambahan
• GPT-4 – Ideal untuk mengelola traffic tinggi. Beberapa instance model memudahkan LLM ini diatur sesuai kebutuhan yang berubah-ubah
• Gemini – Dirancang untuk menangani beban traffic yang tinggi secara efisien. Instance tambahan bisa meningkatkan kapasitas lebih lanjut
• LlaMA – Mampu mengelola traffic dari tingkat sedang hingga sangat tinggi apabila ditambah dengan lebih banyak instance
• Falcon – Dioptimalkan untuk permintaan traffic tinggi melalui mekanisme perhatian multi-query. Untuk beban yang lebih besar, pengguna bisa deploy beberapa instance model.
• Cohere – Dipersiapkan untuk traffic tinggi. Instance tambahan akan membantu meningkatkan kapasitas penanganannya
• PaLM – Mampu menangani tuntutan traffic tertinggi. Instance model tambahan akan meningkatkan penanganan beban
• Claude v1 – Optimal untuk menangani traffic yang sangat tinggi. Tambahkan beberapa instance untuk meningkatkan jangkauannya

Harga dan Biaya

Sekarang, kami akan membahas pertimbangan biaya untuk menggunakan LLM yang kami rekomendasikan:

• GPT-3.5 – dimulai dari $0,002/1000 token (sekitar Rp32), kurang lebih setara dengan 750 kata
• GPT-4 – mulai dari $0,03/1000 token (sekitar Rp480)
• Gemini – gratis
• LlaMA – gratis
• Falcon – gratis
• Cohere – mulai dari $0,4/1 juta token (sekitar Rp6.500)
• PaLM – preview publik tersedia gratis, paket berbayar akan diumumkan mendekati waktu rilis resmi
• Claude v1 – mulai dari $1,63/1 juta token (sekitar Rp27.000) untuk Prompt, dan $5,51/1 juta token (sekitar Rp87.000) untuk Completion

Kesimpulan

Ketika mengimplementasikan teknologi AI di website, pilihan large language model terbaik akan membantu Anda memastikan uptime dan performa website yang maksimal.

Di artikel ini, kami sudah membahas beberapa LLM terbaik yang bisa Anda gunakan. Beberapa model masih dalam tahap pengembangan sehingga kami juga menjelaskan metode pelatihannya agar Anda bisa memilih model bahasa terbaik untuk upaya pengembangan website Anda.

Berikut adalah rekomendasi large language model terbaik untuk website Anda:

• Website kecil – Website kecil seperti blog bisa berfungsi baik dengan LLM seperti GPT-3.5, yang bisa menghasilkan konten dengan harga terjangkau. Model ini juga bisa digunakan untuk tugas tertentu, seperti menjawab pertanyaan dan menerjemahkan bahasa.
• Website sedang – Untuk website sedang, LLM yang lebih canggih seperti GPT-4 atau Gemini bisa dimanfaatkan untuk tugas-tugas yang lebih kompleks.
• Website besar – Mungkin memerlukan LLM open-source, seperti LlaMA, Falcon, atau Cohere untuk memfasilitasi penyesuaian pengalaman website dan automasi guna meningkatkan kenyamanan pengunjung.

Pada akhirnya, pilihan large language model terbaik untuk website Anda akan bergantung pada budget, kebutuhan, dan jenis website Anda. Apabila ternyata kurang cocok dengan salah satu pilihan, Anda bisa mencoba LLM lainnya untuk memutuskan opsi yang paling ideal.

Apabila Anda punya rekomendasi LLM lainnya yang belum kami bahas, sampaikan lewat kolom komentar di bawah artikel ini, ya.

Tanya Jawab (FAQ) Large Language Model Terbaik

Di bagian tanya jawab ini, kami akan membahas beberapa pertanyaan yang paling sering diajukan seputar large language model.