Large Language Model (LLM) saat ini tengah menjadi tren di dunia teknologi. Teknologi ini telah diterapkan di berbagai bidang, seperti chatbot, mesin pencari, pembuatan konten otomatis, hingga analisis data. Namun, ketika sebuah perusahaan berencana untuk mengadopsi LLM, terdapat dua pilihan utama yang perlu dipertimbangkan: menggunakan layanan LLM API dari penyedia besar seperti OpenAI, Google, atau Anthropic, atau membangun model LLM khusus secara mandiri yang disesuaikan dengan kebutuhan internal bisnis.
Pilihan ini tidak hanya berkaitan dengan aspek teknis, melainkan juga menyangkut strategi bisnis, keamanan data, fleksibilitas penggunaan, serta faktor biaya yang menjadi pertimbangan utama. Dalam artikel ini, akan dibahas secara mendalam keunggulan, kelemahan, dan pertimbangan penting dari kedua pendekatan tersebut, guna membantu Anda menentukan keputusan yang paling tepat untuk bisnis Anda. Oleh karena itu, mari simak pembahasannya berikut ini.
Apa Itu Custom LLM Model?
Custom LLM Model merupakan model bahasa besar yang dikembangkan atau dilatih ulang oleh suatu organisasi untuk memenuhi kebutuhan spesifik internalnya. Proses ini umumnya dilakukan melalui teknik fine-tuning atau bahkan training from scratch menggunakan data internal, sehingga model dapat beradaptasi secara lebih relevan dengan konteks industri yang ditargetkan.
Sebagai ilustrasi, sebuah firma hukum dapat membangun LLM yang secara khusus memahami terminologi dan bahasa hukum Indonesia. Sementara itu, sebuah rumah sakit dapat melatih model LLM dengan ribuan data rekam medis untuk mendukung proses diagnosis pasien. Di sisi lain, startup di bidang pendidikan dapat mengembangkan model bahasa yang lebih terintegrasi dengan kurikulum lokal, dibandingkan hanya bergantung pada model global yang bersifat umum.
Baca Juga: GPU Nvidia untuk Akselerasi kinerja AI dan HPC
Keuntungan Custom LLM Model
Terdapat berbagai keuntungan dari pengembangan Custom LLM Model yang perlu Anda ketahui. Artikel ini akan membahas empat manfaat utamanya. Mari simak ulasan lengkapnya di bawah ini.
- Akurasi Tinggi di Domain Spesifik
Model dapat memahami bahasa, istilah, dan konteks khusus yang relevan dengan industri Anda secara lebih mendalam. - Kontrol Penuh
Seluruh alur kerja dimulai dari proses pelatihan data, inference, hingga deployment dapat dikendalikan sepenuhnya. Apakah Anda menginginkan output yang lebih konservatif atau ingin menambahkan filter khusus? Semua dapat disesuaikan sesuai kebutuhan. - Privasi dan Keamanan Data Lebih Terjamin
Karena data tidak perlu dikirimkan ke penyedia API eksternal, risiko kebocoran informasi dapat diminimalisasi secara signifikan. - Branding dan Diferensiasi Produk
Model yang dikembangkan secara mandiri dapat menjadi keunggulan kompetitif, memungkinkan terciptanya fitur unik yang tidak mudah ditiru oleh kompetitor yang hanya mengandalkan layanan API publik.
Kapan Perlu Membangun Model Sendiri?
Selanjutnya, muncul pertanyaan: kapan sebenarnya diperlukan untuk membangun model LLM sendiri? Apakah terdapat tahapan tertentu yang perlu diikuti atau spesifikasi teknis yang harus dipenuhi? Untuk menjawabnya, mari simak penjelasan lengkapnya berikut ini.
Data Internal Sangat Banyak dan Unik
Jika perusahaan Anda memiliki kumpulan data internal yang kaya, historis, dan sulit diperoleh oleh pihak lain, hal tersebut merupakan aset yang sangat berharga untuk melatih LLM secara mandiri. Contohnya meliputi data percakapan layanan pelanggan, laporan teknis, hingga arsip dokumen hukum perusahaan.
Model umum yang dilatih menggunakan data publik tidak akan mampu menandingi tingkat pemahaman yang dapat dihasilkan dari data eksklusif seperti ini. Oleh karena itu, apabila perusahaan Anda memiliki “data mining” yang unik, akan sangat disayangkan jika tidak dimanfaatkan untuk membangun model yang benar-benar memahami konteks, gaya komunikasi, dan karakteristik merek Anda sendiri.
Regulasi Ketat
Dalam industri seperti kesehatan, keuangan, dan pemerintahan, data pengguna seringkali tergolong sebagai informasi yang sangat rahasia. Penggunaan LLM publik dari luar negeri dapat menimbulkan risiko serius apabila data dikirimkan ke server internasional, sehingga berpotensi melanggar regulasi lokal. Bahkan dengan penerapan enkripsi, sejumlah regulasi tetap mewajibkan data disimpan dan diproses di dalam negeri (data sovereignty).
Dalam situasi seperti ini, membangun Custom LLM yang di-hosting secara lokal baik di infrastruktur on-premise maupun melalui layanan cloud lokal merupakan satu-satunya solusi untuk memastikan kepatuhan terhadap regulasi, sekaligus tetap dapat memanfaatkan potensi kecerdasan buatan secara optimal.
Baca Juga: Apa itu Machine Learning? Definisi, Jenis dan Cara kerjanya
Kebutuhan Kustomisasi Tinggi
Dalam beberapa situasi, perusahaan tidak hanya membutuhkan model yang cerdas, tetapi juga model yang mampu mencerminkan kepribadian tertentu. Misalnya, membangun AI yang dapat membalas email dengan gaya santai khas brand Anda, atau model yang mampu menjawab pertanyaan teknis dengan penjelasan bertahap seperti dalam tutorial. Kebutuhan semacam ini sulit dipenuhi jika hanya mengandalkan LLM API umum, yang umumnya bersifat netral dan terbatas dalam kustomisasi.
Dengan Custom LLM, perusahaan dapat menyuntikkan aturan khusus, struktur respons, hingga nada komunikasi yang konsisten dengan karakter merek. Bahkan, dimungkinkan untuk membangun model dengan kecenderungan positif terhadap produk atau layanan Anda sendiri. Sesuatu yang tidak dapat dicapai dengan model umum seperti ChatGPT atau Claude.
Anggaran dan Infrastruktur Memadai
Penting untuk tidak terjebak dalam fenomena fear of missing out (FOMO), karena membangun Custom LLM merupakan proyek yang sangat kompleks. Diperlukan tim AI yang kompeten, infrastruktur GPU yang kuat, serta investasi dana yang signifikan.
Namun, apabila perusahaan memiliki sumber daya tersebut, pengembangan model khusus dapat menjadi aset strategis jangka panjang. Sebagai ilustrasi, bagi perusahaan besar dengan ratusan ribu pelanggan setiap bulan, biaya penggunaan LLM API dapat terus meningkat secara signifikan seiring pertumbuhan volume permintaan.
Meskipun membangun model sendiri membutuhkan investasi besar di tahap awal, dalam jangka panjang biaya per-query dapat menjadi jauh lebih ekonomis. Selain itu, perusahaan memperoleh kebebasan untuk berkembang tanpa bergantung pada penyedia layanan eksternal.
Perbandingan LLM API vs Custom LLM Model
Pada bagian berikut ini, akan dibahas perbandingan antara penggunaan LLM API dengan pengembangan Custom LLM Model. Mari simak pembahasannya agar Anda dapat memahami perbedaan serta keunggulan masing-masing pendekatan secara lebih mendalam.
Biaya Implementasi
Dari sisi biaya, LLM API merupakan pilihan yang ideal bagi perusahaan yang baru memulai, karena hanya mengharuskan pembayaran berdasarkan penggunaan tanpa perlu membangun infrastruktur sendiri atau merekrut tim teknis khusus. Namun, seiring meningkatnya jumlah pengguna atau frekuensi pemakaian, biaya penggunaan LLM API dapat meningkat secara signifikan, sehingga menjadi kurang ekonomis dalam jangka panjang.
Sebaliknya, pengembangan Custom LLM memerlukan investasi awal yang besar, termasuk untuk pengadaan GPU, perekrutan data scientist, serta waktu pengembangan yang cukup panjang. Namun demikian, biaya operasional per penggunaan dapat menjadi jauh lebih efisien apabila model digunakan secara intensif dan berkelanjutan.
Skalabilitas dan Fleksibilitas
LLM API menawarkan keunggulan dalam hal kecepatan dan kemudahan skalabilitas, karena pengguna hanya perlu mengakses endpoint yang disediakan sementara seluruh proses teknis dijalankan di belakang layar oleh penyedia layanan. Namun, fleksibilitas penggunaan relatif terbatas, mengingat pengguna tidak memiliki kendali penuh terhadap cara kerja model secara mendalam.
Sebaliknya, pengembangan Custom LLM memberikan keleluasaan untuk menyesuaikan arsitektur model, parameter, metode pelatihan, hingga pengaturan latency. Meskipun demikian, tingkat skalabilitas Custom LLM sangat bergantung pada kesiapan infrastruktur internal serta kompetensi teknis tim yang mengelolanya.
Keamanan dan Privasi
Keamanan menjadi salah satu pertimbangan utama, khususnya bagi industri yang mengelola data sensitif. Ketika menggunakan LLM API, data perlu dikirimkan ke server eksternal milik penyedia layanan, yang meskipun telah dienkripsi, tetap memiliki potensi risiko kebocoran atau pelanggaran data.
Sebaliknya, dengan pengembangan Custom LLM, seluruh proses pengolahan dan penyimpanan data dapat dilakukan secara lokal di infrastruktur internal atau pada layanan local cloud. Dengan demikian, privasi data lebih terjaga dan risiko pelanggaran terhadap regulasi dapat diminimalkan secara signifikan.
Baca Juga: Apa itu Deep Learning? Pengertian, Cara kerja dan Aplikasinya
Waktu Pengembangan
Dari segi kecepatan implementasi, LLM API menawarkan keunggulan yang sangat signifikan. Integrasi ke dalam aplikasi dapat dilakukan dalam hitungan jam atau beberapa hari saja. Namun, apabila diperlukan fungsionalitas yang lebih spesifik atau perilaku AI yang benar-benar unik, penggunaan API saja tidak akan memadai.
Dalam kondisi tersebut, membangun Custom LLM menjadi solusi yang lebih tepat, meskipun memerlukan waktu pengembangan yang jauh lebih lama. Mulai dari beberapa minggu hingga berbulan-bulan, tergantung pada tingkat kompleksitas proyek. Meski demikian, hasil akhir dari Custom LLM cenderung memberikan akurasi, kesesuaian, dan keunikan yang jauh lebih tinggi dibandingkan model instan.
Kontrol dan Kustomisasi
Kustomisasi merupakan kekuatan utama dari pengembangan Custom LLM. Dengan membangun model sendiri, perusahaan memiliki kendali penuh atas cara kerja model—mulai dari arsitektur, logika penyaringan (filtering logic), hingga integrasi dengan sistem lain seperti computer vision, audio, atau basis data internal. Selain itu, perusahaan dapat merancang model dengan gaya komunikasi dan nada respons yang sesuai dengan karakteristik merek.
Sebaliknya, penggunaan LLM API hanya memungkinkan tingkat kustomisasi terbatas melalui teknik prompt engineering, tanpa akses langsung ke struktur internal model. Bagi perusahaan yang membutuhkan kontrol penuh serta ingin menciptakan pengalaman pengguna yang benar-benar unik, pengembangan Custom LLM menawarkan keunggulan yang jauh lebih signifikan.
Namun, membangun model LLM tidak hanya berkaitan dengan pengembangan algoritma. Diperlukan pula infrastruktur teknologi berskala tinggi dan di sinilah produk Cloudeka Deka GPU hadir sebagai solusi.
Deka GPU adalah produk unggulan dari Cloudeka yang dirancang khusus untuk mendukung kebutuhan pelatihan (training) dan inferensi model AI, termasuk LLM. Berikut adalah keunggulan utama Deka GPU:
- Kinerja GPU Kelas Tinggi: Dirancang untuk menangani model berskala besar dengan jutaan parameter.
- Skalabilitas Cloud Lokal: Memungkinkan perusahaan memulai dari skala kecil dan berkembang seiring peningkatan kebutuhan.
- Data Sovereignty Terjamin: Data disimpan di server lokal Indonesia sehingga lebih aman dan sesuai dengan regulasi nasional.
- Efisiensi Biaya: Menawarkan biaya yang lebih kompetitif dibandingkan dengan penyewaan GPU dari layanan cloud internasional.
Jika Anda serius ingin membangun Custom LLM namun masih mempertimbangkan langkah awal yang tepat, Deka GPU dapat menjadi mitra infrastruktur terbaik untuk mendukung perjalanan Anda.
Demikian pembahasan mengenai perbandingan antara LLM API vs Custom LLM Model. Semoga artikel ini dapat membantu Anda dalam menentukan pilihan yang paling sesuai dengan kebutuhan dan strategi perusahaan Anda.
