Mengenal Model BERT: Revolusi dalam Pemahaman Bahasa oleh Mesin

Dalam beberapa tahun terakhir, kemajuan teknologi dalam bidang pemrosesan bahasa alami atau Natural Language Processing (NLP) telah mengubah cara manusia berinteraksi dengan mesin. Dari chatbot, asisten virtual seperti Google Assistant dan Siri, hingga mesin pencari, semua kini semakin memahami bahasa manusia secara alami. Salah satu penemuan yang paling berpengaruh dalam revolusi ini adalah BERT, singkatan dari Bidirectional Encoder Representations from Transformers.

Artikel ini akan mengupas secara lengkap apa itu model BERT, bagaimana cara kerjanya, arsitektur dasarnya, proses pelatihan, serta beragam aplikasi nyatanya di berbagai industri. Mari kita telusuri bagaimana BERT mengubah cara mesin memahami dan menggunakan bahasa manusia.

Apa Itu Model BERT?

BERT adalah model pembelajaran mendalam (deep learning) yang dirancang khusus untuk memahami bahasa manusia. Model ini diperkenalkan oleh peneliti Google pada tahun 2018 melalui makalah ilmiah berjudul "BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding." Sejak saat itu, BERT telah menjadi dasar dari banyak sistem NLP canggih dan digunakan dalam berbagai bidang mulai dari biologi, kedokteran, hingga keuangan.

Salah satu keunggulan utama BERT adalah kemampuannya untuk memahami konteks dua arah (bidirectional). Artinya, BERT bisa membaca kalimat bukan hanya dari kiri ke kanan, tapi juga dari kanan ke kiri secara bersamaan. Ini membuat pemahaman konteks oleh mesin menjadi lebih mendalam dan akurat dibandingkan model-model sebelumnya.

Apakah BERT Termasuk Large Language Model (LLM)?

Large Language Model (LLM) adalah istilah untuk menyebut model bahasa berukuran besar yang mampu menjalankan berbagai tugas NLP secara kompleks. BERT termasuk dalam kategori ini karena ukurannya yang besar dan kemampuannya yang luar biasa dalam memahami bahasa.

Selain BERT, contoh LLM lain yang populer adalah GPT (Generative Pre-trained Transformer) milik OpenAI yang digunakan pada ChatGPT. Namun, meskipun keduanya sama-sama termasuk LLM dan berbasis arsitektur transformer, cara kerja dan tujuan utama BERT dan GPT memiliki beberapa perbedaan mendasar.

Arsitektur BERT

BERT adalah singkatan dari Bidirectional Encoder Representations from Transformers, sebuah model kecerdasan buatan yang sangat populer dalam bidang pemrosesan bahasa alami (Natural Language Processing/NLP). Untuk memahami cara kerja BERT, penting untuk membahas tiga komponen utama yang membentuk arsitekturnya:

1. Bidirectional (Dua Arah)
   Salah satu keunggulan utama BERT adalah kemampuannya untuk memahami konteks kata dari dua arah sekaligus, baik dari kiri ke kanan maupun dari kanan ke kiri.

   Misalnya, dalam kalimat "Bank itu berada di tepi sungai", kata “bank” bisa berarti lembaga keuangan atau tepian sungai. Dengan melihat kata-kata sebelum dan sesudahnya, BERT dapat memahami makna sebenarnya berdasarkan konteks kalimat secara keseluruhan. Ini berbeda dari banyak model sebelumnya yang hanya memahami konteks dalam satu arah saja.

2. Encoder Representations
   BERT menggunakan bagian encoder dari arsitektur Transformer untuk mengubah teks menjadi representasi matematis, yang disebut vektor. Vektor ini menyimpan informasi tentang makna dan konteks dari setiap kata dalam kalimat. Representasi ini kemudian digunakan untuk memahami dan memproses berbagai tugas dalam NLP.

3. Transformers
   BERT dibangun berdasarkan Transformer, yaitu arsitektur jaringan saraf (neural network) yang sangat efektif dalam memproses urutan data, seperti teks atau bahasa.

   Arsitektur Transformer terdiri dari dua bagian utama:

   • Encoder: Mengolah input dan menangkap maknanya.
   • Decoder: Menghasilkan output berdasarkan hasil pemahaman encoder.

   Namun, BERT hanya menggunakan bagian encoder, karena tugas utamanya adalah memahami teks, bukan menghasilkan teks seperti model GPT (Generative Pre-trained Transformer), yang menggunakan decoder.

Cara Kerja BERT Secara Sederhana

Untuk memahami bagaimana BERT bekerja, mari kita bahas langkah-langkahnya secara sederhana.

1. Mengubah Kata Menjadi Vektor
   Ketika sebuah teks dimasukkan ke dalam BERT, langkah pertama yang dilakukan adalah mengubah setiap kata menjadi vektor, yaitu representasi angka yang bisa dipahami oleh komputer. Proses ini dilakukan oleh encoder, sebuah bagian dari arsitektur BERT. Vektor-vektor ini mengandung informasi tentang makna dan posisi kata dalam kalimat.

   Misalnya, kata “bank” akan diubah menjadi vektor tertentu. Tapi makna sebenarnya dari kata “bank” bisa berbeda-beda tergantung konteks kalimatnya. Inilah tantangan utama dalam pemrosesan bahasa alami, dan BERT dirancang untuk mengatasinya.

2. Memahami Hubungan Antar Kata dengan Self-Attention
   Setelah setiap kata diubah menjadi vektor, BERT menggunakan teknik yang disebut self-attention. Self-attention memungkinkan model untuk “memperhatikan” kata-kata lain dalam kalimat saat menganalisis makna sebuah kata.

   Dengan self-attention, BERT bisa menghitung seberapa besar pengaruh satu kata terhadap kata lainnya dalam kalimat tersebut. Hal ini penting karena dalam banyak kasus, makna kata sangat bergantung pada konteks, termasuk kata-kata lain yang mungkin letaknya jauh dalam kalimat.

3. Pemahaman Konteks Secara Dua Arah (Bidirectional)
   Berbeda dengan model sebelumnya yang hanya membaca kalimat dari kiri ke kanan (atau sebaliknya), BERT membaca dan memahami kalimat dari dua arah sekaligus — dari kiri ke kanan dan dari kanan ke kiri. Ini disebut bidirectional, dan inilah yang membuat BERT unggul dalam memahami makna kata berdasarkan konteks secara lebih akurat.

   Contoh Sederhana: Memahami Makna Kata Berdasarkan Konteks
   Pertimbangkan kalimat berikut:
   "Dia pergi ke bank untuk menyimpan uang."

   Kata “bank” di sini bisa memiliki dua makna:

   • Bank sebagai tempat menyimpan uang.
   • Bank sebagai sisi sungai.

   Dengan menggunakan self-attention, BERT dapat memperhatikan kata-kata lain seperti “menyimpan” dan “uang” yang berada di sekitar kata “bank”. Karena kedua kata tersebut berhubungan dengan kegiatan finansial, BERT bisa menyimpulkan bahwa makna “bank” di sini adalah lembaga keuangan, bukan sisi sungai.

   Kemampuan ini terjadi karena BERT memperhitungkan hubungan antar semua kata dalam kalimat, bahkan jika kata-kata tersebut letaknya tidak berdekatan.

Perbedaan Antara BERT dan ViT (Vision Transformer)

Walaupun BERT dan ViT (Vision Transformer) sama-sama menggunakan arsitektur Transformer dan teknik self-attention, keduanya dirancang untuk jenis data yang berbeda:

BERT:

• Fokus utama pada teks dan bahasa.
• Memproses kata atau token dalam sebuah kalimat.
• Digunakan untuk berbagai tugas NLP seperti klasifikasi teks, pencarian semantik, dan analisis sentimen.

ViT:

• Dirancang untuk memahami gambar.
• Gambar dipecah menjadi potongan kecil yang disebut patch, mirip seperti kata dalam kalimat.
• Patch gambar ini kemudian diubah menjadi vektor agar bisa dianalisis dengan cara yang sama seperti BERT menganalisis kata.

Meskipun inputnya berbeda, baik teks maupun gambar, keduanya tetap menggunakan self-attention untuk menemukan pola dan hubungan dalam data.

Kegunaan BERT dalam Dunia Nyata

BERT sangat bermanfaat karena bisa dilatih terlebih dahulu (pre-trained) pada data dalam jumlah besar, kemudian disesuaikan (fine-tuned) untuk menyelesaikan berbagai tugas spesifik dalam NLP. Pengguna tidak perlu melatih BERT dari awal, melainkan cukup melakukan penyesuaian kecil sesuai kebutuhan.

Berikut adalah beberapa jenis tugas yang bisa dilakukan BERT:

1. Tugas Tingkat Token
   Tugas ini dilakukan pada level paling kecil dalam teks, yaitu token (biasanya berupa kata atau frasa pendek).

   • POS Tagging (Part-of-Speech Tagging)
     Menentukan jenis kata, seperti kata benda, kata kerja, kata sifat, dll. Contoh: “berlari” adalah kata kerja, “buku” adalah kata benda.

   • Named Entity Recognition (NER)
     Mendeteksi dan mengklasifikasikan entitas penting dalam teks, seperti nama orang, lokasi, organisasi, dan lain-lain.
     Contoh: Dalam kalimat "Presiden Jokowi meresmikan proyek di Jakarta", NER akan mengenali Jokowi sebagai person dan Jakarta sebagai location.

2. Tugas Tingkat Kalimat
   Tugas ini dilakukan pada level keseluruhan kalimat atau paragraf untuk memahami makna menyeluruh.

   • Semantic Search
     Menemukan dokumen atau informasi yang paling relevan berdasarkan makna, bukan hanya mencocokkan kata kunci.
     Contoh: Jika pengguna mencari “cara mengatasi demam”, sistem akan menemukan artikel yang relevan meskipun kata-kata dalam artikel tidak persis sama.
   • Sentiment Analysis
     Menentukan apakah suatu teks bersifat positif, negatif, atau netral.
     Contoh: Kalimat “Saya sangat senang dengan pelayanan toko ini” akan diklasifikasikan sebagai positif.

Contoh Model BERT Khusus di Berbagai Industri

Seiring berkembangnya kebutuhan di berbagai sektor industri, model BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) juga mengalami adaptasi dan pengembangan khusus agar lebih relevan untuk konteks penggunaan tertentu. Proses ini dikenal sebagai custom fine-tuning, yaitu pelatihan ulang model BERT dengan data spesifik agar dapat bekerja optimal dalam domain tertentu. Berikut ini adalah beberapa varian BERT yang telah disesuaikan untuk kebutuhan industri tertentu:

• BioBERT
  BioBERT adalah varian BERT yang dirancang khusus untuk bidang medis dan biologi. Model ini dilatih menggunakan literatur biomedis seperti jurnal kesehatan, artikel ilmiah, dan catatan medis. Tujuannya adalah untuk membantu dalam:

  • Menjawab pertanyaan klinis
  • Menambang informasi dari dokumen medis
  • Mendukung sistem pendukung keputusan dokter dan peneliti kesehatan

• SciBERT
  SciBERT difokuskan pada dokumen dan publikasi ilmiah dari berbagai disiplin ilmu seperti fisika, kimia, dan ilmu komputer. Model ini sangat berguna untuk:

  • Memahami dan mengelompokkan istilah ilmiah
  • Melakukan ekstraksi informasi dari artikel penelitian
  • Meningkatkan pencarian literatur akademik

• PatentBERT
  PatentBERT dikembangkan untuk membantu pengolahan dokumen paten, termasuk klasifikasi dan pencarian dokumen paten yang kompleks. Manfaat utamanya antara lain:

  • Mempercepat proses pencarian paten yang relevan
  • Mengidentifikasi kesamaan atau potensi duplikasi dalam paten
  • Membantu pengacara dan insinyur dalam memahami dokumen paten

• VideoBERT
  VideoBERT adalah model multimodal yang menggabungkan pemrosesan bahasa alami dengan analisis visual. Model ini digunakan untuk memahami konten video tanpa perlu label manual. Aplikasinya mencakup:

  • Analisis isi video secara otomatis
  • Menyediakan ringkasan atau narasi dari video
  • Menghubungkan konteks visual dengan deskripsi verbal

• FinBERT
  FinBERT dirancang untuk sektor keuangan. Model ini dilatih dengan data seperti laporan keuangan, berita pasar, dan diskusi terkait saham. Kegunaannya antara lain:

  • Melakukan analisis sentimen terhadap berita ekonomi
  • Mengidentifikasi sinyal positif atau negatif dalam laporan keuangan
  • Mendukung pengambilan keputusan dalam investasi

Bagaimana Cara Melatih Model BERT?

Model BERT bersifat open-source, artinya siapa saja bisa mengunduh dan menggunakannya secara gratis melalui repositori seperti GitHub. Google pertama kali merilis model ini, dan sejak itu banyak peneliti maupun perusahaan mengembangkan varian BERT sesuai kebutuhan mereka.

Untuk melatih ulang atau melakukan fine-tuning model BERT agar sesuai dengan tugas tertentu, seperti analisis sentimen atau sistem tanya-jawab di sektor tertentu, langkah-langkahnya meliputi:

1. Menentukan Tugas Spesifik
   Misalnya, ingin membuat model untuk menjawab pertanyaan medis, mengklasifikasikan dokumen hukum, atau menganalisis sentimen pasar.
2. Menyiapkan Data Latih yang Relevan
   Data yang digunakan harus berasal dari domain yang sama dengan aplikasi target. Contohnya, jika untuk bidang kesehatan, maka data bisa berupa artikel medis atau catatan klinis.
3. Melakukan Fine-Tuning
   Proses ini melibatkan pelatihan ulang model BERT pada data spesifik tersebut. Karena model BERT telah dilatih sebelumnya (pre-trained) dengan dataset besar, proses fine-tuning biasanya relatif cepat.
4. Menggunakan Perangkat Keras yang Mendukung
   Google menyebutkan bahwa fine-tuning BERT bisa dilakukan hanya dalam beberapa jam jika menggunakan GPU, atau bahkan hanya dalam hitungan menit jika menggunakan TPU (Tensor Processing Unit) berbasis cloud.
5. Evaluasi dan Pengujian
   Setelah pelatihan, model perlu dievaluasi menggunakan data uji untuk memastikan kinerjanya baik sebelum digunakan secara operasional.

Dengan pendekatan ini, organisasi dari berbagai sektor bisa memanfaatkan kekuatan BERT yang telah disesuaikan untuk kebutuhan mereka—dari dunia medis hingga keuangan, dari riset ilmiah hingga analisis konten video.

Penerapan BERT dalam Dunia Nyata

Keunggulan BERT tidak hanya berhenti di tingkat teoretis. Ia telah banyak digunakan dalam berbagai aplikasi nyata yang kita jumpai setiap hari, terkadang tanpa kita sadari. Beberapa contoh penggunaan BERT antara lain:

1. Google Search
   Pada tahun 2020, Google mengumumkan bahwa mereka telah mengintegrasikan BERT ke dalam algoritma pencarian mereka dalam lebih dari 70 bahasa. Ini memungkinkan Google untuk memahami maksud pengguna secara lebih akurat, terutama untuk pencarian berbasis percakapan atau pertanyaan yang kompleks. Dengan bantuan BERT, hasil pencarian menjadi lebih relevan dan sesuai dengan konteks pertanyaan.

2. Menjawab Pertanyaan (Question Answering)
   BERT mampu memahami konteks pertanyaan dan memberikan jawaban yang tepat dari sebuah paragraf teks. Ini menjadi landasan awal dari kemampuan chatbot modern dan asisten virtual dalam memahami dan merespons pertanyaan pengguna.

3. Analisis Sentimen
   Dalam analisis sentimen, BERT digunakan untuk menilai apakah suatu teks memiliki nada positif, negatif, atau netral. Contohnya dalam ulasan produk atau film, BERT dapat mengklasifikasikan perasaan pengguna berdasarkan kata-kata yang digunakan.

4. Pembuatan dan Penyelesaian Teks
   BERT dapat menghasilkan teks berdasarkan petunjuk singkat, serta menyelesaikan kalimat atau paragraf yang belum lengkap. Ini sangat bermanfaat dalam fitur autocomplete di email atau platform perpesanan.

5. Terjemahan Bahasa
   Meskipun bukan model penerjemah seperti Google Translate, BERT yang dilatih dengan data multibahasa bisa digunakan untuk memahami dan membantu penerjemahan teks antar bahasa.

6. Rangkuman Teks
   BERT dapat meringkas isi dokumen panjang, bahkan dari bidang yang kompleks seperti hukum atau kesehatan, menjadi versi yang lebih ringkas namun tetap informatif.

Fine-Tuning: Menyesuaikan BERT untuk Kebutuhan Khusus

Salah satu kekuatan besar dari BERT dan LLM lainnya adalah kemampuannya untuk fine-tuning. Setelah dilatih secara umum, BERT dapat disesuaikan lebih lanjut untuk tugas-tugas spesifik. Ini memungkinkan pengembang untuk menggunakan BERT yang telah dilatih sebelumnya dan mengadaptasinya sesuai kebutuhan bisnis atau proyek mereka.

Beberapa contoh model BERT hasil fine-tuning:

• BERT-base-chinese: Dioptimalkan untuk tugas NLP berbahasa Mandarin.
• BERT-base-NER: Fokus pada pengenalan entitas bernama seperti nama orang, organisasi, dan lokasi.
• Symps_disease_bert_v3_c41: Dirancang khusus untuk mengklasifikasikan gejala penyakit dalam chatbot medis.
• BERT for Patents: Dikembangkan oleh Google untuk memahami dan mengklasifikasikan dokumen paten, dilatih menggunakan lebih dari 100 juta data paten global.

Keterbatasan BERT yang Perlu Diperhatikan

Meskipun sangat canggih, BERT tetap memiliki keterbatasan. Beberapa di antaranya adalah:

1. Ketergantungan pada Data Pelatihan
   Akurasi prediksi BERT sangat bergantung pada kualitas dan kuantitas data pelatihan. Jika datanya mengandung bias, kesalahan, atau tidak representatif, maka hasil yang diberikan oleh model juga bisa keliru, berbahaya, atau mengandung halusinasi.

2. Belum Menggunakan RLHF
   BERT versi awal belum memanfaatkan teknik Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) seperti yang digunakan oleh model modern seperti ChatGPT dan LLaMA 2. Tanpa RLHF, BERT mungkin kurang andal dalam menyaring jawaban yang sensitif atau berisiko.

3. Kebutuhan Komputasi Tinggi
   Meski ukurannya relatif kecil dibandingkan LLM modern, BERT tetap memerlukan daya komputasi besar, terutama saat dilatih dari awal. Ini bisa menjadi hambatan bagi pengembang individu atau perusahaan kecil yang memiliki keterbatasan sumber daya.

Mengapa BERT Dianggap Revolusioner?

Sebelum hadirnya BERT, banyak model NLP hanya membaca teks dari kiri ke kanan atau sebaliknya. Hal ini membuat mereka kurang efektif dalam memahami konteks kompleks. Dengan pendekatan dua arah dan penggunaan teknik MLM, BERT memberikan lompatan besar dalam pemahaman bahasa oleh mesin.

Beberapa alasan mengapa BERT dianggap revolusioner:

• Memperbaiki hasil pencarian di mesin seperti Google.
• Meningkatkan akurasi chatbot dan asisten virtual.
• Digunakan sebagai dasar berbagai sistem NLP modern.

Menginspirasi perkembangan model-model LLM yang lebih besar dan kompleks.

Kesimpulan

Model BERT telah mengubah paradigma pemrosesan bahasa alami dalam dunia kecerdasan buatan. Dengan kemampuan memahami konteks dua arah, arsitektur encoder yang efisien, dan fleksibilitas tinggi dalam penyesuaian, BERT telah menjadi fondasi banyak aplikasi AI modern.

Dari tugas-tugas sederhana seperti pengenalan entitas hingga pemahaman semantik tingkat tinggi dalam pencarian atau analisis opini, BERT membuka jalan bagi mesin untuk lebih memahami manusia. Ke depannya, kita bisa berharap bahwa model-model seperti BERT akan semakin berkembang, membawa interaksi manusia-mesin ke tingkat yang lebih canggih dan intuitif.