Mengapa Model AI Anda Gagal di Lapangan? Solusi Evaluasi Model AI untuk Bisnis Indonesia

      Mengapa Model AI Anda Gagal di Lapangan? Solusi Evaluasi Model AI untuk Bisnis Indonesia

      Implementasi teknologi Artificial Intelligence (AI) semakin umum di berbagai sektor industri di Indonesia, mulai dari manufaktur, kesehatan, hingga transportasi. Namun, tantangan besar muncul ketika model AI yang terlihat menjanjikan di laboratorium ternyata gagal memberikan kinerja yang diharapkan dalam skenario dunia nyata yang kompleks dan tidak terduga. Bagaimana bisnis dapat memastikan model AI yang mereka gunakan benar-benar efektif dan sesuai dengan kebutuhan operasional?

      Evaluasi model AI di lingkungan produksi jauh lebih rumit daripada sekadar mengukur akurasi pada dataset pelatihan. Model harus mampu beradaptasi dengan data baru yang belum pernah dilihat sebelumnya, menangani situasi anomali, dan yang terpenting, selaras dengan tujuan dan standar etika perusahaan. Ketiadaan metode evaluasi yang komprehensif dapat menyebabkan penerapan AI yang tidak optimal, bahkan berpotensi merugikan, seperti AI yang menghasilkan informasi salah (halusinasi) atau gagal mendeteksi risiko keamanan.

Peran Penting Reward Model (RM) dalam Pelatihan AI

      Salah satu area krusial dalam pengembangan AI modern, khususnya Large Language Models (LLM), adalah penggunaan Reward Model (RM). RM berperan layaknya “hakim” atau “penilai” yang memberikan skor (“reward”) pada output yang dihasilkan oleh model AI. Skor ini kemudian digunakan untuk melatih model AI melalui teknik yang disebut Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF). RLHF memungkinkan model AI belajar dari preferensi manusia dan menghasilkan respons yang lebih relevan, aman, dan sesuai konteks.

      Namun, kualitas dan keberpihakan (alignment) dari RM itu sendiri sangat menentukan hasil akhir model AI yang dilatih. Jika RM tidak akurat atau tidak selaras dengan nilai-nilai perusahaan, proses pelatihan justru dapat memperkuat perilaku yang tidak diinginkan, mengurangi kemampuan generalisasi model, atau bahkan memberikan skor tinggi pada respons yang berbahaya. Oleh karena itu, mengevaluasi kinerja RM menjadi langkah yang tidak bisa ditawar.

RewardBench 2: Benchmark Baru untuk Evaluasi Reward Model

      Menjawab kebutuhan akan evaluasi RM yang lebih mendalam dan relevan dengan dunia nyata, Allen Institute for AI (Ai2) baru-baru ini merilis RewardBench 2. Ini adalah versi terbaru dari benchmark RewardBench sebelumnya, yang dirancang untuk memberikan pandangan yang lebih holistik tentang kinerja RM dan seberapa baik model tersebut selaras dengan tujuan dan standar perusahaan.

      Menurut Nathan Lambert, seorang ilmuwan riset senior di Ai2, versi pertama RewardBench berfungsi dengan baik saat diluncurkan, tetapi ekosistem model AI berkembang pesat. RewardBench 2 dikembangkan dengan materi evaluasi yang jauh lebih menantang dan lebih berkorelasi dengan kinerja model AI hilir (downstream) baik saat pelatihan RLHF maupun saat inference (penggunaan langsung). Benchmark ini menggunakan prompt (instruksi) dari manusia yang belum pernah dilihat sebelumnya, setup penilaian yang lebih kompleks, dan mencakup domain evaluasi baru.

Domain Evaluasi dan Penerapan RewardBench 2

      RewardBench 2 mencakup enam domain evaluasi utama untuk RM, yaitu:

• Factuality (Faktual): Seberapa baik RM menilai kebenaran informasi.
• Precise Instruction Following: Seberapa baik RM menilai kepatuhan model AI terhadap instruksi spesifik.
• Math (Matematika): Kemampuan RM menilai akurasi perhitungan matematis.
• Safety (Keamanan/Etika): Seberapa baik RM mendeteksi dan memberikan skor rendah pada output yang tidak aman atau berbahaya.
• Focus: Kemampuan RM menilai relevansi dan fokus output model AI.
• Ties: Kemampuan RM menilai situasi di mana dua output memiliki kualitas serupa.

      Lambert menjelaskan bahwa perusahaan dapat menggunakan RewardBench 2 dengan dua cara. Pertama, jika mereka melakukan pelatihan RLHF sendiri, mereka dapat mengadopsi praktik terbaik dan dataset dari benchmark untuk membangun RM yang selaras dengan model AI yang sedang mereka latih. Kedua, untuk penggunaan model AI secara langsung (inference) atau penyaringan data, RewardBench 2 dapat membantu memilih RM terbaik yang kinerjanya berkorelasi dengan kebutuhan spesifik domain bisnis mereka.

Mengapa Evaluasi Berbasis Benchmark Itu Penting?

      Benchmark seperti RewardBench 2 menawarkan cara bagi pengguna untuk mengevaluasi model AI berdasarkan dimensi yang paling penting bagi mereka, alih-alih hanya mengandalkan skor tunggal yang bersifat “satu ukuran untuk semua”. Konsep kinerja model AI sangat subjektif; respons yang “baik” sangat bergantung pada konteks, tujuan pengguna, dan nilai-nilai spesifik perusahaan.

      Di tengah munculnya berbagai metode evaluasi RM baru, seperti reWordBench dari Meta’s FAIR atau teknik Self-Principled Critique Tuning, RewardBench 2 menjadi referensi penting. Pengujian terhadap berbagai model AI yang ada (seperti varian Gemini, Claude, GPT-4.1, Llama-3.1, Qwen, Skywork, Tulu) menunjukkan bahwa model RM yang lebih besar umumnya memiliki kinerja lebih baik. Varian Llama-3.1 Instruct tampil kuat secara keseluruhan, sementara data Skywork membantu dalam fokus dan keamanan, dan Tulu unggul dalam faktualitas.

Bagaimana ARSA Technology Dapat Membantu?

      Sebagai perusahaan teknologi lokal yang berpengalaman sejak 2018, ARSA Technology sangat memahami pentingnya model AI yang tidak hanya canggih, tetapi juga andal dan selaras dengan kebutuhan spesifik industri di Indonesia. Solusi kami, mulai dari analitik video AI untuk pengawasan, sistem kendaraan dan parkir cerdas, hingga otomasi industri dan teknologi kesehatan mandiri, dibangun dengan fondasi R&D yang kuat dan proses validasi yang ketat.

      Kami tidak hanya menyediakan teknologi, tetapi juga memastikan bahwa solusi AI dan IoT kami memberikan dampak nyata, akurat, dan aman di lingkungan operasional klien. Memilih mitra teknologi yang memahami seluk-beluk evaluasi dan implementasi AI di dunia nyata, seperti ARSA Technology, krusial untuk keberhasilan transformasi digital bisnis Anda di Indonesia. Kami siap membantu Anda menavigasi kompleksitas AI dan memilih solusi yang paling sesuai.

Kesimpulan

      Kegagalan model AI di lingkungan produksi adalah tantangan nyata yang dihadapi banyak perusahaan. Benchmark evaluasi model AI, khususnya untuk Reward Model seperti RewardBench 2, memainkan peran vital dalam membantu bisnis memilih model yang tepat, memastikan kinerja yang andal, dan menjaga keselarasan dengan nilai-nilai perusahaan.

      Memahami bagaimana mengevaluasi model AI adalah langkah penting dalam memanfaatkan potensi penuh AI secara efektif. Dengan memilih mitra teknologi yang berpengalaman dan mengutamakan kualitas serta validasi model, bisnis di Indonesia dapat membangun sistem cerdas yang tangguh dan memberikan keunggulan kompetitif yang berkelanjutan.

      Konsultasikan kebutuhan AI Anda dengan tim ARSA Technology untuk konsultasi gratis.