Lebih Canggih dari BERT, Ini Cara Kerja Model NLP RoBERTa

Perkembangan teknologi kecerdasan buatan telah membawa perubahan besar dalam cara komputer memahami dan memproses bahasa manusia. Jika dahulu komputer hanya mampu membaca perintah sederhana dan data terstruktur, kini mesin dapat memahami konteks, makna, hingga emosi dalam bahasa manusia. Kemajuan ini tidak terlepas dari peran Natural Language Processing (NLP), sebuah cabang dari kecerdasan buatan yang berfokus pada interaksi antara komputer dan natural language.

NLP memungkinkan komputer memahami bahasa lisan dan tulisan seperti yang digunakan manusia sehari-hari. Berkat teknologi ini, berbagai inovasi digital seperti mesin pencari, asisten virtual, chatbot, sistem penerjemahan otomatis, hingga analisis sentimen di media sosial dapat berjalan dengan baik. Salah satu tonggak penting dalam sejarah NLP modern adalah kemunculan model bahasa berbasis Transformer.

Pada tahun 2018, Google memperkenalkan BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers), sebuah model machine learning open-source yang menjadi terobosan besar dalam dunia NLP. BERT mampu memahami konteks kata secara dua arah, yaitu dari kiri dan kanan secara bersamaan, sehingga hasil pemrosesan bahasanya jauh lebih akurat dibandingkan model sebelumnya. Namun, seiring waktu, para peneliti menemukan bahwa BERT masih memiliki sejumlah keterbatasan, terutama dalam metode pelatihan dan pemanfaatan data.

Untuk mengatasi keterbatasan tersebut, pada tahun 2019 tim Facebook AI Research (FAIR) mengembangkan model lanjutan bernama RoBERTa (Robustly Optimized BERT Pre-Training Approach). Model ini bukanlah pengganti total BERT, melainkan versi yang dioptimalkan agar performanya lebih maksimal dalam berbagai tugas NLP.

Artikel ini akan membahas RoBERTa, mulai dari pengertian, arsitektur, fitur unggulan, cara kerja, perbedaannya dengan BERT, hingga penerapannya. Simak hingga selesai ya!

 
Apa Itu RoBERTa?

RoBERTa adalah model representasi bahasa mutakhir (state-of-the-art) yang dikembangkan oleh Facebook AI. Model ini dibangun berdasarkan arsitektur BERT, yang pada dasarnya menggunakan teknologi Transformer untuk memahami hubungan antar kata dalam sebuah teks.

Meski berbasis BERT, RoBERTa memiliki sejumlah perbedaan penting yang membuatnya lebih unggul. Tujuan utama pengembangan RoBERTa adalah menyempurnakan BERT dengan cara memperluas ukuran data pelatihan, meningkatkan strategi training, serta mengoptimalkan cara model mempelajari bahasa. Dengan pendekatan ini, RoBERTa mampu menghasilkan representasi bahasa yang lebih kuat, stabil, dan ekspresif.

RoBERTa dilatih menggunakan kumpulan data teks yang sangat besar, mencakup berbagai sumber dan bahasa. Hal ini membuat model ini memiliki pemahaman bahasa yang lebih luas dan fleksibel, serta mampu digunakan untuk berbagai kebutuhan NLP lintas domain dan bahasa.

 
Arsitektur RoBERTa

RoBERTa dibangun di atas arsitektur Transformer, sebuah jenis jaringan saraf yang diperkenalkan melalui makalah terkenal Attention is All You Need. Arsitektur Transformer dirancang untuk memproses data berurutan, seperti teks, dengan cara yang efisien dan akurat.

Secara umum, struktur RoBERTa hampir sama dengan BERT. Namun, terdapat beberapa penyesuaian dalam proses pelatihan yang membuat performanya lebih baik. Arsitektur ini terdiri dari beberapa lapisan utama, yaitu:

• Lapisan Self-Attention
  Lapisan self-attention memungkinkan model untuk memahami hubungan antar kata dalam sebuah kalimat. Dengan mekanisme ini, RoBERTa dapat menentukan kata mana yang paling relevan terhadap kata lainnya berdasarkan konteks keseluruhan. Hal ini sangat penting karena satu kata dapat memiliki makna berbeda tergantung pada konteks kalimatnya.
• Lapisan Feed-Forward
  Setelah informasi diproses oleh self-attention, lapisan feed-forward bertugas mengolah hasil tersebut menjadi representasi akhir yang lebih abstrak dan siap digunakan untuk berbagai tugas NLP.

Selama proses pelatihan, RoBERTa menggunakan teknik masking, yaitu menyembunyikan sebagian token (kata) dalam setiap kalimat secara acak. Model kemudian dilatih untuk menebak kata yang disembunyikan berdasarkan konteks kata lainnya. Proses ini membantu RoBERTa mempelajari struktur, pola, dan makna bahasa secara mendalam.

 
Fitur Utama RoBERTa

Sebagai model bahasa pra-latih (pre-trained), RoBERTa memiliki beberapa fitur unggulan yang membuatnya lebih efektif dibandingkan model sebelumnya.

1. Pre-training dengan Dynamic Masking
   Pada BERT, teknik masking bersifat statis, artinya token yang disembunyikan selalu sama di setiap epoch pelatihan. RoBERTa memperbaiki pendekatan ini dengan menerapkan dynamic masking, di mana token yang disembunyikan akan berubah-ubah sepanjang proses pelatihan.

   Pendekatan ini membuat model tidak bergantung pada pola tertentu dan memaksanya untuk belajar memahami bahasa dalam berbagai konteks. Hasilnya, RoBERTa menjadi lebih fleksibel dan mampu menangani data yang belum pernah dilihat sebelumnya dengan lebih baik.

2. Tanpa Next Sentence Prediction (NSP)
   BERT menggunakan tugas tambahan bernama Next Sentence Prediction (NSP) untuk memprediksi apakah sebuah kalimat merupakan lanjutan dari kalimat sebelumnya. Namun, tugas ini dinilai kurang efektif dan berpotensi menimbulkan bias.

   RoBERTa menghilangkan NSP dan hanya berfokus pada pelatihan menggunakan kalimat utuh. Dengan pendekatan ini, model dapat mempelajari representasi bahasa yang lebih alami dan akurat tanpa gangguan dari tugas tambahan yang kurang relevan.

3. Ukuran BPE yang Lebih Besar
   RoBERTa menggunakan Byte-Pair Encoding (BPE) dengan ukuran kosakata yang lebih besar dibandingkan BERT. BPE memecah kata menjadi sub-kata, sehingga model dapat memahami kata langka atau kata baru dengan lebih baik.

   Dengan kosakata yang lebih besar dan representasi yang lebih detail, RoBERTa mampu menangkap nuansa bahasa secara lebih halus, yang berdampak pada peningkatan performa dalam berbagai tugas NLP.

 
Cara Kerja RoBERTa

Secara umum, RoBERTa bekerja melalui tiga tahap utama, yaitu pre-training, fine-tuning, dan inferensi.

1. Pre-training
   Pada tahap ini, RoBERTa dilatih menggunakan kumpulan data teks yang sangat besar. Beberapa token dalam setiap kalimat disembunyikan secara acak, lalu model dilatih untuk menebak token tersebut berdasarkan konteksnya. Proses ini disebut Masked Language Modeling (MLM).

   Tahap pre-training bertujuan membangun pemahaman dasar model terhadap struktur dan makna bahasa.

2. Fine-tuning
   Setelah pre-training, RoBERTa dapat disesuaikan untuk tugas NLP tertentu, seperti:

   • Pengenalan entitas (Named Entity Recognition)
   • Analisis sentimen
   • Klasifikasi teks
   • Menjawab pertanyaan

   Fine-tuning dilakukan menggunakan dataset yang lebih kecil dan spesifik sesuai dengan kebutuhan tugas yang ingin diselesaikan.

3. Inferensi
   Setelah melalui proses fine-tuning, RoBERTa siap digunakan untuk menganalisis atau memprediksi teks baru. Pada tahap ini, model menerapkan pengetahuan yang telah dipelajari untuk menghasilkan output yang relevan dan akurat.

 
Perbedaan RoBERTa dan BERT

Perbedaan RoBERTa dan BERT
Meskipun RoBERTa dan BERT sama-sama dibangun di atas arsitektur Transformer, keduanya memiliki sejumlah perbedaan penting yang memengaruhi cara kerja dan performanya dalam tugas Natural Language Processing (NLP). Perbedaan ini bukan sekadar teknis, tetapi juga berdampak langsung pada kemampuan model dalam memahami bahasa.

1. Data Pelatihan
   BERT dilatih menggunakan data teks dalam jumlah besar, tetapi RoBERTa dilatih dengan data yang jauh lebih besar dan lebih beragam. Dengan jumlah data yang lebih banyak, RoBERTa dapat mempelajari lebih banyak pola bahasa, variasi kalimat, dan konteks makna. Hal ini membuat RoBERTa memiliki pemahaman bahasa yang lebih kaya dan lebih kuat dibandingkan BERT.

2. Teknik Masking
   Perbedaan penting lainnya terletak pada teknik masking saat pelatihan.
   BERT menggunakan masking statis, yaitu kata yang disembunyikan dalam sebuah kalimat akan selalu sama di setiap proses pelatihan. Sebaliknya, RoBERTa menggunakan dynamic masking, di mana kata yang disembunyikan akan berubah-ubah setiap kali model dilatih.

   Dengan dynamic masking, RoBERTa dipaksa untuk menebak kata yang berbeda dalam berbagai konteks. Pendekatan ini membuat model lebih fleksibel dan tidak bergantung pada pola tertentu, sehingga hasil pemahaman bahasanya menjadi lebih akurat.

3. Next Sentence Prediction (NSP)
   BERT memiliki tugas tambahan bernama Next Sentence Prediction (NSP), yaitu memprediksi apakah sebuah kalimat merupakan lanjutan dari kalimat sebelumnya. Namun, tugas ini dinilai kurang efektif dan berpotensi menimbulkan bias.

   RoBERTa menghilangkan NSP dan hanya berfokus pada pemahaman konteks dalam satu rangkaian teks. Dengan menghapus NSP, RoBERTa dapat mempelajari representasi bahasa yang lebih alami dan konsisten.

4. Ukuran Kosakata
   RoBERTa menggunakan ukuran kosakata yang lebih besar, yaitu sekitar 50 ribu token, sementara BERT hanya menggunakan sekitar 30 ribu token. Ukuran kosakata yang lebih besar memungkinkan RoBERTa merepresentasikan kata dan sub-kata dengan lebih detail, terutama untuk kata langka atau kata baru. Hal ini membuat RoBERTa lebih baik dalam menangani variasi bahasa.

5. Strategi Pelatihan
   RoBERTa dilatih dengan waktu pelatihan yang lebih lama serta pengaturan learning rate yang lebih agresif dibandingkan BERT. Strategi ini memungkinkan RoBERTa menyesuaikan diri dengan data pelatihan secara lebih optimal dan menghasilkan performa yang lebih stabil saat digunakan pada berbagai tugas NLP.

Secara keseluruhan, perbedaan-perbedaan tersebut membuat RoBERTa mampu menghasilkan performa yang lebih konsisten dan unggul dibandingkan BERT, terutama dalam tugas-tugas NLP modern yang menuntut pemahaman konteks bahasa secara mendalam.

 
Cara Menginstal dan Menggunakan RoBERTa

RoBERTa dapat digunakan melalui berbagai library deep learning populer, seperti PyTorch dan TensorFlow. Pengembang umumnya memanfaatkan model pra-latih yang sudah tersedia sehingga tidak perlu melatih model dari awal, yang memakan waktu dan sumber daya besar.

Dengan pendekatan ini, RoBERTa dapat langsung diterapkan atau disesuaikan untuk berbagai kebutuhan aplikasi NLP, baik untuk riset maupun penggunaan di industri.

 
Kesimpulan

RoBERTa merupakan versi BERT yang telah disempurnakan melalui berbagai peningkatan pada metode pelatihan dan pemanfaatan data. Dengan menghilangkan Next Sentence Prediction, menerapkan dynamic masking, serta menggunakan data pelatihan dan kosakata yang lebih besar, RoBERTa mampu menghasilkan representasi bahasa yang lebih kuat dan akurat.

Meski masih memiliki keterbatasan, seperti panjang input teks yang tetap, RoBERTa telah menjadi salah satu model bahasa paling berpengaruh dalam perkembangan NLP modern. Model ini berkontribusi besar dalam mendorong kemajuan berbagai aplikasi berbasis pemrosesan bahasa alami dan terus menjadi fondasi penting dalam riset kecerdasan buatan hingga saat ini.