Model bahasa besar (LLM) telah menunjukkan kemampuan luar biasa dalam bernalar, menghasilkan konten, dan mengotomatisasi tugas. Namun, kunci kesuksesan produk AI bukan hanya pada performa awal, melainkan pada kemampuannya untuk belajar dari pengguna nyata.

Sistem feedback loop menjadi lapisan penting yang sering terlupakan dalam penerapan AI. Ketika LLM diintegrasikan ke berbagai produk, pembeda utama bukan terletak pada prompt yang lebih baik atau API yang lebih cepat, tapi pada seberapa efektif sistem mengumpulkan, menyusun, dan bertindak berdasarkan umpan balik pengguna.

Setiap interaksi dengan pengguna, baik berupa jempol ke bawah, koreksi, atau sesi yang ditinggalkan, adalah data berharga. Semua produk AI memiliki kesempatan untuk berkembang melalui data tersebut.

Alasan Model AI Statis Tak Berkembang

Banyak pengembang produk AI percaya bahwa setelah model fine-tuning atau prompt sempurna, pekerjaan mereka selesai. Sayangnya, hal ini jarang terjadi dalam praktik nyata.

Model bahasa besar (LLM) bersifat probabilistik, artinya mereka tidak benar-benar "mengetahui" apapun secara pasti. Performa mereka sering menurun atau berubah ketika diterapkan pada data langsung, kasus-kasus khusus, atau konten yang terus berkembang.

Penggunaan model bisa bergeser, pengguna memperkenalkan frasa tak terduga, dan bahkan perubahan kecil pada konteks (seperti suara merek atau jargon khusus) dapat mengacaukan hasil yang sebelumnya baik.

Tanpa mekanisme umpan balik, tim pengembang terpaksa mengejar kualitas melalui penyesuaian prompt atau intervensi manual terus-menerus. Ini seperti berjalan di atas treadmill yang menghabiskan waktu dan memperlambat proses iterasi.

Sistem AI perlu dirancang untuk belajar dari penggunaan, tidak hanya selama pelatihan awal, tetapi secara terus-menerus melalui sinyal terstruktur dan loop umpan balik yang diproduksi.

Ragam Umpan Balik AI Lebih Dari Sekadar Jempol Naik/Turun

Mekanisme umpan balik paling umum dalam aplikasi berbasis LLM adalah jempol naik/turun. Meskipun sederhana untuk diterapkan, cara ini sangat terbatas dalam memberikan informasi yang berguna.

Umpan balik terbaik bersifat multi-dimensi. Pengguna mungkin tidak menyukai respons karena berbagai alasan: ketidakakuratan faktual, ketidakcocokan nada, informasi tidak lengkap, atau bahkan kesalahpahaman tentang maksud mereka. Indikator biner tidak menangkap nuansa tersebut.

Lebih buruk lagi, hal ini sering menciptakan rasa presisi yang salah bagi tim yang menganalisis data. Untuk meningkatkan kecerdasan sistem secara bermakna, umpan balik harus dikategorikan dan dikontekstualisasikan.

Eric Heaton, kepala teknik di Siberia, merekomendasikan beberapa jenis umpan balik seperti prompt koreksi terstruktur, input teks bebas, sinyal perilaku implisit, dan umpan balik gaya editor. Masing-masing menciptakan permukaan pelatihan yang lebih kaya untuk menyempurnakan prompt, injeksi konteks, atau strategi augmentasi data.

Pengumpulan umpan balik hanya berguna jika dapat distruktur, diambil, dan digunakan untuk mendorong peningkatan. Tidak seperti analitik tradisional, umpan balik LLM pada dasarnya berantakan — campuran bahasa alami, pola perilaku, dan interpretasi subjektif.

Strategi Menutup Loop Umpan Balik

Setelah umpan balik tersimpan dan terstruktur, tantangan berikutnya adalah memutuskan kapan dan bagaimana bertindak. Tidak semua umpan balik layak mendapatkan respons yang sama — beberapa dapat langsung diterapkan, sementara yang lain memerlukan moderasi, konteks, atau analisis lebih mendalam.

Injeksi konteks menjadi lini pertahanan pertama dan paling fleksibel. Berdasarkan pola umpan balik, pengembang dapat menyuntikkan instruksi tambahan, contoh, atau klarifikasi langsung ke dalam prompt sistem atau tumpukan konteks.

Fine-tuning diperlukan ketika umpan balik berulang menyoroti masalah yang lebih dalam, seperti pemahaman domain yang buruk atau pengetahuan yang usang. Metode ini kuat tetapi datang dengan biaya dan kompleksitas.

Penyesuaian tingkat produk dapat menyelesaikan masalah yang terungkap melalui umpan balik. Dalam banyak kasus, meningkatkan lapisan produk dapat lebih meningkatkan kepercayaan dan pemahaman pengguna daripada penyesuaian model apa pun.

Tidak semua umpan balik perlu memicu otomatisasi. Beberapa loop dengan leverage tertinggi melibatkan manusia: moderator yang memilah kasus-kasus khusus, tim produk yang menandai log percakapan, atau pakar domain yang mengkurasi contoh-contoh baru.

(Burung Hantu Infratek / Berbagai Sumber)

Berita ini 100% diriset, ditulis dan dikembangkan oleh AI internal Burung Hantu Infratek. Bisa jadi terdapat kesalahan pada data aktual.