LLM vs Machine Learning: Perbedaan, Contoh, dan Kapan Digunakan

Apa perbedaan LLM vs machine learning? Machine learning adalah pendekatan yang memungkinkan model mempelajari pola dari data. Sementara itu, large language model atau LLM merupakan jenis model berbasis deep learning yang dirancang untuk memproses dan menghasilkan bahasa.

Artinya, LLM bukan teknologi yang berada di luar machine learning. LLM termasuk dalam ekosistem machine learning, tetapi biasanya memiliki arsitektur, skala pelatihan, jenis output, dan kebutuhan komputasi yang berbeda dari model machine learning konvensional.

Perbedaan ini perlu dipahami sebelum developer menentukan teknologi untuk aplikasi. Prediksi penjualan, deteksi transaksi mencurigakan, chatbot, ringkasan dokumen, dan generator kode tidak selalu membutuhkan jenis model yang sama.

Apa Itu Machine Learning?

Machine learning adalah pendekatan dalam kecerdasan buatan yang digunakan untuk melatih model agar dapat menemukan pola dari data serta membuat prediksi atau menghasilkan output baru.

Sebagai contoh, sebuah sistem deteksi spam dapat dilatih menggunakan kumpulan email yang telah diberi label sebagai spam dan bukan spam. Model kemudian mempelajari pola pada data tersebut untuk mengklasifikasikan email baru.

Alur sederhananya dapat digambarkan sebagai berikut.

Machine learning dapat memproses berbagai jenis data, seperti angka, tabel, transaksi, gambar, audio, teks, data sensor, dan deret waktu.

Algoritmanya juga beragam, mulai dari linear regression, decision tree, random forest, gradient boosting, clustering, support vector machine, hingga neural network. Penjelasan mengenai tahapan tersebut dapat dibaca lebih lanjut pada artikel cara kerja machine learning.

Apa Itu LLM?

LLM adalah singkatan dari large language model. Model ini dilatih menggunakan data bahasa dalam skala besar agar dapat mempelajari hubungan antartoken, struktur kalimat, konteks, pola penulisan, dan representasi bahasa.

Banyak LLM modern dibangun menggunakan arsitektur Transformer. Pada LLM generatif autoregresif, teks diubah menjadi token dan model menghitung kemungkinan token berikutnya berdasarkan konteks yang tersedia.

Namun, tidak semua model bahasa bekerja dengan mekanisme generasi yang sama. Model encoder seperti BERT, misalnya, lebih banyak digunakan untuk memahami dan merepresentasikan teks daripada menghasilkan respons secara autoregresif.

LLM dapat digunakan untuk:

• Menjawab pertanyaan.
• Merangkum dokumen.
• Menerjemahkan bahasa.
• Membuat atau memperbaiki teks.
• Mengekstrak informasi.
• Membantu pemrograman.
• Membuat chatbot.
• Mengelola pencarian berbasis bahasa alami.

Kemampuan tersebut berkaitan erat dengan bidang Natural Language Processing atau NLP.

Hubungan LLM dan Machine Learning

LLM merupakan salah satu jenis model machine learning. Karena itu, perbandingan “LLM vs machine learning” sebenarnya membandingkan kategori yang luas dengan salah satu jenis model di dalamnya.

Hubungannya dapat disederhanakan sebagai berikut.

Machine learning mencakup berbagai algoritma dan model. Deep learning merupakan bagian dari machine learning yang menggunakan neural network berlapis. Sementara itu, banyak LLM modern merupakan foundation model yang dapat digunakan atau disesuaikan untuk berbagai tugas bahasa.

Penjelasan lebih luas mengenai hierarki tersebut tersedia pada artikel perbedaan AI, machine learning, dan deep learning.

Dengan demikian, perbandingan yang lebih tepat adalah antara LLM dan model machine learning konvensional atau model khusus untuk satu tugas tertentu.

Perbedaan LLM dan Machine Learning

Perbedaan keduanya terlihat dari ruang lingkup, jenis data, tujuan pelatihan, output, cara penggunaan, kebutuhan komputasi, dan risiko operasional.

1. Model Khusus vs Model Serbaguna

Model machine learning konvensional sering dibuat untuk satu target yang spesifik. Sebagai contoh, model churn hanya bertugas menghitung kemungkinan seorang pelanggan berhenti menggunakan layanan.

LLM lebih serbaguna. Satu model dapat digunakan untuk ringkasan, klasifikasi teks, ekstraksi informasi, terjemahan, dan tanya jawab. Namun, fleksibilitas tersebut tidak menjamin bahwa LLM akan lebih akurat atau lebih efisien untuk setiap tugas.

2. Output Terstruktur vs Generatif

Model prediktif biasanya menghasilkan output yang sudah ditentukan, seperti skor risiko, kategori, atau estimasi angka.

LLM menghasilkan rangkaian token. Outputnya dapat berupa paragraf, kode, tabel, atau JSON. Karena bersifat generatif, hasil LLM tetap perlu divalidasi sebelum digunakan dalam proses otomatis.

3. Evaluasi Model

Model machine learning khusus dapat dievaluasi menggunakan metrik yang terukur, seperti accuracy, precision, recall, F1-score, mean absolute error, atau root mean squared error.

Evaluasi LLM lebih kompleks karena perlu mempertimbangkan kebenaran informasi, relevansi, kepatuhan terhadap instruksi, konsistensi format, keamanan, dan kualitas bahasa. Pada tugas yang terbuka, penilaian manusia masih sering diperlukan.

Contoh Penggunaan Machine Learning dan LLM

Pemilihan model menjadi lebih mudah jika dimulai dari bentuk data dan output yang dibutuhkan.

Contoh Machine Learning

• Prediksi churn untuk menghitung kemungkinan pelanggan berhenti.
• Deteksi fraud untuk memberikan skor risiko transaksi.
• Forecasting untuk memprediksi permintaan atau penjualan.
• Rekomendasi produk berdasarkan perilaku pengguna.
• Predictive maintenance untuk memperkirakan kerusakan perangkat.
• Klasifikasi gambar untuk mengenali objek atau kondisi tertentu.

Contoh LLM

• Chatbot yang menjawab pertanyaan dari dokumentasi.
• Ringkasan dokumen untuk laporan, kontrak, atau notulen.
• Ekstraksi informasi dari tiket, invoice, dan dokumen.
• Pembuatan draf untuk email, artikel, dan deskripsi produk.
• Bantuan pemrograman untuk menjelaskan atau memperbaiki kode.
• Pencarian bahasa alami pada knowledge base perusahaan.

Contoh Penggunaan Hybrid

Dalam banyak aplikasi, LLM dan model machine learning khusus justru lebih efektif jika digunakan bersama.

Pada arsitektur tersebut, LLM menangani bahasa yang tidak terstruktur. Model machine learning menghasilkan prediksi terukur, sedangkan backend dan database menyediakan data faktual serta mengatur alur proses.

Kapan Menggunakan Machine Learning, LLM, atau Keduanya?

LLM tidak menggantikan seluruh model machine learning. Pilihan terbaik bergantung pada jenis data, bentuk output, target akurasi, volume permintaan, dan kebutuhan operasional.

Gunakan Model Machine Learning Khusus Jika:

• Target prediksi sudah didefinisikan dengan jelas.
• Data utama berupa tabel, angka, sensor, atau deret waktu.
• Output harus berupa skor atau kategori yang konsisten.
• Latensi harus rendah.
• Biaya setiap prediksi perlu ditekan.
• Model harus berjalan pada perangkat dengan sumber daya terbatas.
• Kontribusi setiap fitur perlu dianalisis.

Gunakan LLM Jika:

• Input utama berupa teks, percakapan, atau dokumen.
• Aplikasi membutuhkan antarmuka bahasa alami.
• Output perlu berupa teks, ringkasan, atau kode.
• Satu sistem harus menangani beberapa tugas bahasa.
• Instruksi sering berubah tanpa melatih model dari awal.
• Aplikasi perlu membaca konteks yang sulit diubah menjadi fitur tetap.

Gunakan Keduanya Jika:

• LLM perlu menjelaskan hasil prediksi kepada pengguna.
• Input berupa bahasa, tetapi keputusan akhir membutuhkan skor terukur.
• Model prediktif membutuhkan data yang diekstrak dari dokumen.
• Aplikasi perlu menggabungkan percakapan dengan data aktual dari database.

Bagaimana LLM Terhubung ke Hosting melalui MCP?

LLM tidak hanya dapat digunakan untuk menjawab pertanyaan atau menghasilkan teks. Dalam sistem berbasis AI agent, LLM juga dapat memahami instruksi pengguna, memilih tool yang tersedia, dan membantu menjalankan tugas pada layanan eksternal.

Namun, LLM tidak terhubung langsung ke file website, database, domain, atau sistem deployment. Diperlukan protokol yang mengatur bagaimana AI agent menemukan dan menggunakan tool dari sistem tersebut. Salah satu protokol yang dapat digunakan adalah Model Context Protocol atau MCP.

MCP bukan model machine learning maupun jenis LLM. MCP merupakan protokol yang membantu aplikasi AI terhubung dengan tool dan sumber data eksternal melalui antarmuka yang terstruktur.

Alurnya dapat disederhanakan sebagai berikut.

Contoh Penggunaan MCP pada Hosting

Dalam pengelolaan website, MCP dapat menjadi penghubung antara AI agent dan berbagai fungsi hosting. Sebagai contoh, pengguna dapat meminta AI untuk memeriksa struktur direktori, membaca informasi domain, membantu memperbarui file, atau menjalankan workflow deployment.

LLM bertugas memahami instruksi dalam bahasa alami. Sementara itu, tool yang tersedia melalui MCP menjalankan tindakan pada hosting berdasarkan parameter dan hak akses yang telah ditentukan.

Web Hosting Nimbus DomaiNesia menyediakan fitur AI Agent Access melalui MCP. Fitur ini dapat menghubungkan aplikasi AI yang kompatibel dengan beberapa area pengelolaan hosting, seperti:

• Files untuk membaca atau mengelola file website.
• Databases untuk menjalankan fungsi terkait database.
• Domains & DNS untuk mengakses informasi domain dan subdomain.
• Git deploy untuk membantu proses deployment project.

Salah satu implementasinya adalah menghubungkan ChatGPT dengan hosting. Tahapan aktivasi, pengaturan akses, autentikasi, dan pengujian koneksinya dapat dipelajari melalui panduan menghubungkan ChatGPT dengan MCP DomaiNesia.

Akses AI agent tetap perlu dibatasi sesuai kebutuhan. Gunakan izin membaca saja ketika AI hanya perlu melakukan pemeriksaan. Berikan izin perubahan hanya untuk tugas yang memang membutuhkannya, kemudian periksa kembali tindakan yang dihasilkan sebelum diterapkan pada website produksi.

Implementasi tersebut menunjukkan bahwa kemampuan LLM dapat digunakan lebih luas daripada sekadar menghasilkan teks. LLM memahami perintah pengguna, MCP menyediakan akses ke tool, sedangkan hosting menjadi tempat website dan sumber dayanya dikelola.

Jika kamu ingin mencoba pengelolaan website dengan bantuan AI, gunakan Web Hosting DomaiNesia yang telah dilengkapi AI Agent Access melalui MCP.

Kesimpulan

Machine learning adalah pendekatan untuk melatih model agar dapat mempelajari pola dari data. LLM merupakan salah satu jenis model berbasis deep learning yang dirancang untuk memproses bahasa dalam skala besar.

Model machine learning khusus lebih sesuai untuk prediksi terukur menggunakan data terstruktur, terutama ketika sistem membutuhkan output konsisten, latensi rendah, dan biaya inferensi yang efisien.

LLM lebih sesuai untuk tugas yang melibatkan teks, dokumen, instruksi bahasa alami, ringkasan, generasi konten, pemrograman, dan percakapan.

Dalam banyak aplikasi, keduanya tidak perlu dipertentangkan. LLM dapat menangani bahasa, sedangkan model machine learning khusus menangani prediksi. Backend, database, dan workflow aplikasi kemudian menghubungkan setiap komponen.