Definisi
Transformer adalah arsitektur dalam Deep Learning yang menggunakan mekanisme self-attention untuk memproses data berurutan secara paralel.
Diperkenalkan oleh tim Google Research pada 2017 melalui paper "Attention Is All You Need", Transformer menggantikan model berbasis RNN dan LSTM dalam banyak aplikasi bahasa alami dan visi komputer.
Transformer memungkinkan model memahami hubungan antar kata dalam konteks panjang tanpa kehilangan efisiensi komputasi — menjadikannya dasar bagi Large Language Model seperti GPT dan BERT.
Strategi
1. Arsitektur Encoder–Decoder
- Encoder memahami konteks input (misal kalimat).
- Decoder menghasilkan output (misal terjemahan atau teks baru).
2. Mekanisme Self-Attention
Model menimbang seberapa relevan setiap token terhadap token lainnya untuk memahami konteks global kalimat.
Kelebihan utama: paralel, cepat, dan skalabel.
3. Training Besar & Fine-Tuning
Model dilatih pada miliaran contoh teks dengan teknik Self-Supervised Learning, kemudian disesuaikan untuk tugas spesifik seperti penerjemahan, ringkasan, atau tanya-jawab.
Manfaat
- Pemrosesan paralel jauh lebih cepat dibanding RNN.
- Pemahaman konteks panjang dengan performa tinggi.
- Dasar bagi inovasi AI modern seperti LLM dan Generative AI.
- Dapat digunakan lintas domain: teks, gambar, audio, hingga genomik.
Risiko / Keterbatasan
- Membutuhkan sumber daya besar (data dan GPU).
- Sensitif terhadap bias dan kesalahan data pelatihan.
- Sulit diinterpretasikan karena kompleksitas internal.
- Ukuran model sangat besar, sulit di-deploy di edge devices.
Hubungan dengan Konsep Lain
Transformer menjadi fondasi dari Large Language Model dan berbagai inovasi Generative AI.
Ia juga merupakan evolusi langsung dari arsitektur Neural Network dan Deep Learning.
Kesimpulan
Transformer mengubah arah perkembangan AI modern dengan memperkenalkan konsep self-attention.
Teknologi ini membuat model mampu memahami konteks global secara efisien, membuka jalan bagi generasi baru sistem cerdas seperti GPT, BERT, dan model multimodal masa depan.