roadmap belajar Large Language Models (LLMs) - Rian010/Journal GitHub Wiki

Berikut adalah roadmap belajar Large Language Models (LLMs) yang terstruktur untuk pemula hingga mahir, mencakup konsep dasar, tools, dan proyek praktis:

1. Prasyarat (1-3 Bulan)

a. Matematika & Dasar Pemrograman

  • Matematika:
    • Linear Algebra (vektor, matriks, operasi dasar).
    • Kalkulus (turunan, integral, gradien).
    • Probabilitas & Statistika (distribusi, Bayes, hipotesis).
  • Pemrograman:
    • Python (pandas, NumPy, OOP).
    • Dasar algoritma (rekursi, sorting, kompleksitas waktu).

b. Machine Learning (ML) Dasar

  • Konsep ML: Supervised vs. unsupervised learning, overfitting, loss function.
  • Library: Scikit-learn (model regresi, klasifikasi).
  • Proyek: Bangun model sederhana (misalnya, prediksi harga rumah).

c. Natural Language Processing (NLP) Dasar

  • Tokenisasi, stopword removal, TF-IDF, word embeddings (Word2Vec, GloVe).
  • Library: NLTK, spaCy.
  • Proyek: Analisis sentimen menggunakan dataset IMDb.

2. Konsep Inti LLM (3-6 Bulan)

a. Arsitektur Transformer

  • Attention Mechanism: Self-attention, multi-head attention.
  • Komponen: Encoder-decoder, positional encoding.
  • Implementasi: Coding Transformer dari scratch (gunakan PyTorch/TensorFlow).

b. Model-model LLM Populer

  • GPT Series (Generative Pre-trained Transformer): GPT-2, GPT-3, GPT-4.
  • BERT (Bidirectional Encoder Representations).
  • T5 (Text-to-Text Transfer Transformer).
  • LLM Open Source: LLaMA, Mistral, Falcon.

c. Pelatihan LLM

  • Pre-training: Masked language modeling (MLM), next sentence prediction (NSP).
  • Fine-tuning: Adaptasi model untuk tugas spesifik (misalnya, chatbot).
  • Dataset: Common Crawl, Wikipedia, BooksCorpus.

d. Tools & Framework

  • PyTorch/TensorFlow: Untuk implementasi model.
  • Hugging Face Transformers: Library untuk menggunakan model pra-terlatih.
  • CUDA & GPU: Optimasi komputasi paralel.

3. Level Menengah (6-12 Bulan)

a. Teknik Lanjutan

  • Prompt Engineering: Mendesain prompt untuk hasil optimal.
  • Retrieval-Augmented Generation (RAG): Integrasi LLM dengan database eksternal.
  • Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF): Teknik alignment model.

b. Optimisasi Model

  • Quantization: Mengurangi ukuran model (misalnya, GPTQ, GGML).
  • LoRA (Low-Rank Adaptation): Fine-tuning hemat sumber daya.
  • Distillation: Transfer pengetahuan dari model besar ke kecil.

c. Aplikasi Praktis

  • Chatbot: Bangun chatbot dengan GPT-3.5/4 atau Llama 3.
  • Code Generation: Gunakan CodeLlama atau DeepSeek Coder.
  • Document Q&A: Sistem tanya-jawab dokumen dengan LangChain.

d. Evaluasi LLM

  • Metrik: Perplexity, BLEU, ROUGE.
  • Benchmark: GLUE, SuperGLUE, MMLU.
  • Analisis Bias & Etika: Deteksi bias gender/ras dalam output.

4. Level Mahir (12+ Bulan)

a. Pelatihan Model dari Awal

  • Data Pipeline: Kumpulkan dan praproses dataset khusus.
  • Distributed Training: Gunakan framework seperti DeepSpeed, Megatron-LM.
  • Scaling Laws: Pahami hubungan parameter, data, dan performa.

b. Riset & Inovasi

  • Arsitektur Baru: Mixture of Experts (MoE), State Space Models (SSM).
  • Interpretabilitas: Analisis mekanisme internal LLM (misalnya, mekanisme attention).
  • Paper Penting: Baca arxiv.org (contoh: "Attention Is All You Need").

c. Deployment & Produksi

  • API: Bangun API dengan FastAPI atau Flask.
  • Optimisasi Inference: Gunakan vLLM, TensorRT-LLM.
  • Monitoring: Lacak performa dan bias di lingkungan produksi.

5. Sumber Belajar

a. Kursus Online

b. Buku

  • "Speech and Language Processing" by Jurafsky & Martin
  • "Deep Learning for Coders with Fastai & PyTorch" by Jeremy Howard

c. Komunitas

  • Hugging Face Hub
  • Kaggle Competitions
  • Forum: Reddit r/MachineLearning, Discord AI communities.

6. Proyek Rekomendasi

  1. Fine-tuning GPT-2 untuk generate cerita pendek.
  2. Buat RAG System dengan LlamaIndex dan OpenAI.
  3. Deploy Model LLM di cloud (AWS, GCP) dengan optimisasi biaya.
  4. Analisis Bias dalam output ChatGPT untuk topik sensitif.

7. Tren & Masa Depan

  • Small Language Models (SLMs): Model efisien seperti Phi-3, TinyLlama.
  • Multimodal LLMs: GPT-4V, Gemini (integrasi teks, gambar, video).
  • AI Safety: Penelitian mitigasi risiko LLM (misalnya, jailbreaking).

Tips Penting:

  • Fokus pada understanding over memorization.
  • Gabung proyek open source (misalnya, kontribusi ke repositori Hugging Face).
  • Ikuti konferensi (NeurIPS, ACL, EMNLP) untuk update riset terbaru.

Dengan roadmap ini, Anda bisa mulai dari dasar dan berkembang menjadi praktisi LLM yang kompeten! 🚀