Meningkatkan Efisiensi AI dengan Rantai Penalaran yang Lebih Pendek dalam Model Bahasa Besar

Model Bahasa Besar (LLM) telah berubah Artificial Intelligence (AI) dengan menghasilkan teks mirip manusia dan memecahkan masalah rumit di berbagai industri. Selama bertahun-tahun, para ahli AI percaya bahwa rantai penalaran akan menghasilkan akurasi yang lebih tinggi. Asumsinya adalah bahwa lebih banyak langkah akan menghasilkan jawaban yang lebih baik dan lebih dapat diandalkan.

Namun, sebuah studi tahun 2025 yang dilakukan oleh Tim FAIR Meta dan Universitas Ibrani Yerusalem telah mempertanyakan keyakinan ini. Penelitian tersebut menemukan bahwa rantai penalaran yang lebih pendek dapat meningkatkan akurasi LLM hingga 34.5%. Pada saat yang sama, mereka mengurangi biaya komputasi hingga 40%. Temuan ini menunjukkan bahwa penalaran yang ringkas dan terfokus mempercepat pemrosesan. Hasil ini diharapkan dapat mengubah pelatihan, penerapan, dan penskalaan LLM di masa mendatang.

Mengapa Rantai Penalaran Pendek Penting dalam AI

Selama ini, diyakini bahwa rantai penalaran yang lebih panjang dalam model AI akan menghasilkan hasil yang lebih baik. Logika di balik ide ini sederhana: semakin banyak langkah yang diambil model AI, semakin banyak informasi yang akan diprosesnya. Pemrosesan tambahan ini dianggap dapat meningkatkan peluang menghasilkan solusi yang lebih akurat. Akibatnya, banyak sistem AI dikembangkan untuk memaksimalkan jumlah langkah penalaran, dengan tujuan meningkatkan kinerja model.

Namun, pendekatan ini memiliki beberapa keterbatasan yang signifikan. Rantai penalaran yang lebih panjang membutuhkan daya komputasi yang jauh lebih besar, yang berarti model AI membutuhkan lebih banyak waktu dan energi untuk memproses setiap tugas. Hal ini sering kali menyebabkan kecepatan pemrosesan yang lebih lambat dan biaya operasional yang lebih tinggi, yang dapat menjadi masalah besar, terutama dalam aplikasi waktu nyata di mana respons cepat sangat penting. Selain itu, kompleksitas rantai yang lebih panjang meningkatkan kemungkinan terjadinya kesalahan. Semakin banyak langkah yang terlibat, semakin tinggi kemungkinan terjadinya kesalahan. Hal ini membuat model menjadi kurang efisien dan lebih sulit untuk diskalakan, sehingga menimbulkan tantangan ketika mencoba menerapkan sistem AI dalam industri yang membutuhkan kecepatan dan akurasi.

Penelitian yang dilakukan oleh Meta dan para kolaborator menyoroti kelemahan dalam kepercayaan tradisional ini. Studi mereka menemukan bahwa rantai penalaran yang lebih pendek dapat meningkatkan akurasi. Pada saat yang sama, rantai penalaran tersebut mengurangi beban komputasi. Ini berarti model AI dapat memproses tugas lebih cepat dan dengan biaya lebih rendah tanpa kehilangan akurasi.

Temuan ini menunjukkan adanya perubahan dalam pengembangan AI. Fokusnya harus bergeser dari peningkatan jumlah langkah penalaran ke pengoptimalan proses penalaran. Dengan menggunakan rantai penalaran yang lebih pendek, model AI dapat menjadi lebih efisien. Model ini juga dapat menawarkan hasil yang lebih andal dan menyelesaikan tugas dalam waktu yang lebih singkat.

Kemajuan dalam Efisiensi Penalaran dengan Kerangka Inferensi jangka pendek

Studi oleh tim FAIR Meta dan Universitas Ibrani Yerusalem memperkenalkan kerangka kerja inferensi short-m@k, pendekatan baru yang dirancang untuk mengoptimalkan penalaran multi-langkah dalam LLM. Kerangka kerja ini menjauh dari penalaran sekuensial tradisional dan metode pemungutan suara mayoritas yang menyeluruh, dan sebaliknya memanfaatkan paralelisme yang dikombinasikan dengan kriteria penghentian awal untuk meningkatkan efisiensi dan mengurangi biaya komputasi.

Dalam metodologi m@k pendek, k Rantai penalaran paralel dimulai secara bersamaan. Namun, proses berhenti segera setelah yang pertama m rantai berakhir, dan prediksi akhir ditentukan melalui pemungutan suara mayoritas berdasarkan hasil dari rantai yang berakhir lebih awal ini. Mekanisme ini mengurangi pembuatan token yang tidak perlu, sehingga mengurangi overhead dan latensi komputasi, sekaligus mempertahankan akurasi prediksi.

Kerangka kerja short-m@k mencakup dua varian utama, masing-masing dioptimalkan untuk lingkungan yang berbeda:

pendek-1@k: Varian ini memilih rantai penalaran pertama yang telah selesai dari k upaya paralel. Hal ini sangat efektif dalam situasi yang membutuhkan sumber daya rendah atau sensitif terhadap latensi, mencapai akurasi yang sebanding atau lebih baik dengan biaya komputasi minimal.

pendek-3@k: Versi ini menggabungkan hasil dari tiga rantai pertama yang telah selesai. Versi ini secara konsisten mengungguli metode pemungutan suara mayoritas tradisional dalam hal akurasi dan hasil, sehingga menjadikannya ideal untuk lingkungan produksi skala besar yang memerlukan kinerja dan efisiensi tinggi.

Selain itu, pendekatan short-m@k memengaruhi strategi penyempurnaan model. Dengan melatih model dengan urutan penalaran yang lebih pendek dan lebih efektif, model dapat mencapai konvergensi yang lebih cepat, meningkatkan presisi inferensi dan efisiensi sumber daya komputasi secara keseluruhan selama pelatihan dan penerapan.

Implikasi bagi Pengembangan AI dan Adopsi Industri

Menggunakan rantai penalaran yang lebih pendek memiliki dampak signifikan pada pengembangan model AI, penerapan, dan keberlanjutan jangka panjang.

Dari perspektif pelatihan, rantai penalaran yang lebih pendek mengurangi kompleksitas komputasi dan penggunaan sumber daya. Hal ini membuat pelatihan LLM lebih murah dan lebih cepat. Hal ini memungkinkan pembaruan yang lebih cepat dan peningkatan yang lebih sering tanpa memerlukan lebih banyak infrastruktur.

Dalam penerapannya, terutama dalam aplikasi yang membutuhkan respons cepat, seperti chatbot, platform perdagangan, dan sistem keputusan waktu nyata, rantai penalaran yang lebih pendek meningkatkan kecepatan pemrosesan. Hal ini tidak hanya membuat sistem lebih cepat tetapi juga memungkinkannya untuk menangani lebih banyak permintaan sekaligus. Ini berarti sistem dapat berkinerja lebih baik dan lebih mudah diskalakan saat digunakan secara intensif.

Efisiensi energi merupakan manfaat utama lainnya. Dengan mengurangi jumlah token dan komputasi yang dibutuhkan selama pelatihan dan inferensi, sistem AI menggunakan lebih sedikit daya. Hal ini menurunkan biaya dan membantu lingkungan. Seiring dengan semakin meluasnya penggunaan AI dan pusat data menghadapi tekanan untuk mengurangi konsumsi energi, efisiensi ini menjadi lebih penting.

Terakhir, efisiensi ini membantu mempercepat seluruh proses pengembangan AI. Dengan waktu pelatihan yang lebih singkat dan inferensi yang lebih cepat, organisasi dapat memasarkan produk dan layanan AI dengan lebih cepat. Hal ini membantu mereka tetap kompetitif dan tangkas dalam dunia teknologi yang bergerak cepat.

Mengatasi Tantangan Implementasi dan Rekomendasi Strategis untuk Rantai Penalaran yang Lebih Pendek

Meskipun mengadopsi rantai penalaran yang lebih pendek dalam LLM membawa manfaat yang jelas, ada tantangan praktis yang harus diatasi untuk membuat pendekatan ini sepenuhnya efektif.

Salah satu tantangan utamanya adalah desain sistem AI tradisional, yang selama ini berfokus pada penggunaan rantai penalaran yang lebih panjang. Sistem ini dibangun atas dasar keyakinan bahwa semakin banyak langkah akan menghasilkan hasil yang lebih baik. Beralih ke rantai yang lebih pendek memerlukan peninjauan ulang arsitektur model, metode pelatihan, dan teknik pengoptimalan. Perubahan ini menuntut keterampilan teknis dan kemauan untuk beradaptasi dalam organisasi.

Kualitas dan struktur data juga memainkan peran penting. Model AI yang dilatih pada kumpulan data yang dirancang untuk penalaran yang lebih panjang mungkin akan kesulitan saat dialihkan ke jalur penalaran yang lebih pendek. Agar rantai yang lebih pendek menjadi efektif, kumpulan data perlu dikurasi dan disusun sedemikian rupa sehingga mendukung langkah-langkah penalaran yang cepat dan terarah. Hal ini penting untuk memastikan model dapat mempertahankan akurasi dan kinerja.

Skalabilitas merupakan tantangan lainnya. Rantai penalaran yang lebih pendek berfungsi dengan baik dalam lingkungan yang terkendali, tetapi penerapannya dalam skala besar, seperti pada situs web e-commerce atau sistem dukungan pelanggan, memerlukan infrastruktur yang solid. Sistem harus menangani permintaan dalam jumlah besar tanpa memperlambat atau kehilangan akurasi. Hal ini memerlukan perencanaan dan manajemen sumber daya yang cermat untuk memastikan kinerja yang lancar.

Untuk mengatasi tantangan ini, pengembang AI dapat mempertimbangkan strategi berikut:

• Mengadopsi kerangka kerja inferensi m@k pendek: Pendekatan ini menggunakan pemrosesan paralel dan penghentian dini untuk menyeimbangkan kecepatan dan akurasi, menjadikannya ideal untuk aplikasi real-time yang sensitif terhadap latensi.
• Prioritaskan penalaran yang ringkas selama pelatihan: Menggabungkan metode pelatihan yang berfokus pada rantai penalaran yang lebih pendek untuk mengurangi penggunaan sumber daya dan meningkatkan kecepatan.
• Memantau metrik rantai penalaran: Lacak panjang rantai penalaran dan kinerja model secara berkala secara real-time. Ini membantu membuat penyesuaian cepat untuk menjaga sistem tetap efisien dan akurat.

Dengan mengikuti strategi ini, pengembang AI dapat berhasil menerapkan rantai penalaran yang lebih pendek, yang mengarah ke sistem AI yang lebih cepat, lebih akurat, dan terukur yang memenuhi kebutuhan operasional dan tujuan efisiensi biaya.

The Bottom Line

Penelitian tentang rantai penalaran yang lebih pendek menghadirkan pendekatan baru terhadap pengembangan AI. Penggunaan rantai yang lebih pendek membantu model AI bekerja lebih cepat, lebih akurat, dan dengan biaya yang lebih rendah. Perubahan ini penting bagi industri yang mengutamakan kecepatan dan biaya.

Dengan menggunakan rantai penalaran yang lebih pendek, sistem AI dapat ditingkatkan tanpa memerlukan lebih banyak sumber daya. Hal ini dapat membantu perusahaan mengembangkan dan menggunakan AI secara lebih efisien. Ke depannya, pendekatan ini akan membantu AI menjadi lebih bernilai dan mudah beradaptasi dengan berbagai kebutuhan. Pengembang dan perusahaan AI harus mengeksplorasi metode baru ini agar tetap unggul dalam dunia teknologi yang berubah dengan cepat.