GoTo Bikin AI Lokal, Bisa Pahami Bahasa Jawa hingga Batak

GoTo meluncurkan Large Language Model (LLM) dengan 27 miliar parameter yang dikembangkan khusus untuk memahami bahasa Indonesia dan sejumlah bahasa daerah. Model Artificial Intelligence (AI) ini tersedia secara gratis dengan pendekatan open-source agar startup, universitas, peneliti, pelaku bisnis, dan institusi publik dapat memanfaatkannya untuk mengembangkan solusi AI yang sesuai dengan kebutuhan masyarakat Indonesia.

Peluncuran model tersebut dilakukan dalam ajang Bali Tech Week. Model ini dikembangkan oleh tim ahli AI PT GoTo Gojek Tokopedia Tbk sebagai kelanjutan dari inisiatif pengembangan model terbuka yang telah dimulai perusahaan sejak 2024.

Melalui langkah ini, GoTo ingin memperluas akses terhadap teknologi AI yang mampu memahami karakteristik bahasa dan konteks lokal Indonesia. Model tersebut tidak hanya dirancang untuk bahasa Indonesia formal, tetapi juga mendukung sejumlah bahasa daerah, termasuk Jawa, Sunda, Bali, dan Batak.

CEO Grup GoTo, Hans Patuwo, mengatakan bahwa Indonesia telah memanfaatkan berbagai teknologi AI dari luar negeri. Namun, menurutnya, pengembangan teknologi AI di dalam negeri juga diperlukan agar inovasi yang dihasilkan dapat menjawab kebutuhan masyarakat secara lebih spesifik.

“Indonesia telah memanfaatkan teknologi AI buatan luar negeri dengan baik. Namun, kita juga perlu mengembangkan AI buatan sendiri untuk menjawab tantangan dan kebutuhan lokal,” ujar Hans.

Ia menjelaskan, model AI yang dirancang untuk penggunaan global belum tentu optimal dalam memahami kebiasaan komunikasi masyarakat Indonesia. Hal ini mencakup penggunaan singkatan dalam percakapan sehari-hari, variasi bahasa informal, hingga bahasa daerah yang digunakan dalam lingkungan keluarga dan komunitas.

Karena itu, GoTo berupaya mengembangkan model AI yang lebih dekat dengan karakteristik pengguna di Indonesia. Dengan membuka akses terhadap model tersebut, perusahaan berharap lebih banyak pihak dapat berpartisipasi dalam pengembangan teknologi AI nasional.

Dikembangkan dengan Data Bahasa Indonesia dan Daerah

Salah satu keunggulan model terbaru GoTo terletak pada penggunaan data yang relevan dengan kondisi Indonesia. Model ini dilatih menggunakan teks berbahasa Indonesia yang bersumber dari berbagai mitra media, situs web sektor publik, serta data bahasa daerah.

Untuk memperkuat kemampuan dalam memahami bahasa Batak, GoTo bekerja sama dengan Universitas Sumatera Utara (USU) dalam mengumpulkan data yang mencerminkan penggunaan bahasa tersebut saat ini.

Pengumpulan data lokal menjadi salah satu aspek penting dalam pengembangan LLM. Model bahasa besar mempelajari pola bahasa melalui kumpulan teks dalam jumlah besar sehingga dapat menghasilkan jawaban, memahami pertanyaan, merangkum dokumen, dan melakukan penerjemahan.

Kualitas dan keragaman data pelatihan turut memengaruhi kemampuan model dalam memahami konteks, istilah, serta cara masyarakat berkomunikasi. Apabila data yang digunakan kurang mewakili bahasa tertentu, model berpotensi menghasilkan jawaban yang kurang tepat ketika menghadapi istilah lokal atau ungkapan yang jarang digunakan secara global.

Dengan memasukkan bahasa Indonesia dan sejumlah bahasa daerah dalam proses pengembangannya, GoTo berupaya mengurangi kesenjangan tersebut.

Kemampuan memahami bahasa lokal juga berpotensi membuka peluang penerapan AI yang lebih luas. Teknologi ini dapat dikembangkan untuk mendukung layanan pelanggan, pendidikan, penerjemahan, pengolahan dokumen, hingga berbagai aplikasi digital yang digunakan masyarakat di daerah.

Meski demikian, kualitas penerapannya tetap bergantung pada kebutuhan masing-masing pengguna, data yang tersedia, serta pengujian terhadap kemampuan model dalam menangani berbagai konteks bahasa.

Model 27 Miliar Parameter Bisa Dijalankan Secara Mandiri

Model terbaru GoTo memiliki 27 miliar parameter atau dikenal sebagai model 27B. Dalam teknologi AI, parameter merupakan nilai yang dipelajari selama proses pelatihan untuk membantu model mengenali pola dan menghasilkan keluaran berdasarkan masukan yang diterimanya.

Secara umum, jumlah parameter yang besar memberikan kapasitas bagi model untuk mempelajari pola yang lebih kompleks. Namun, ukuran parameter bukan satu-satunya penentu kualitas karena hasilnya juga dipengaruhi oleh arsitektur, data pelatihan, metode pengembangan, dan proses evaluasi.

GoTo menyebut model tersebut dirancang untuk menangani berbagai tugas bahasa yang kompleks, tetapi tetap memungkinkan untuk dijalankan secara mandiri pada server milik universitas, startup, atau institusi publik tanpa harus memiliki pusat data berskala besar.

Kemampuan menjalankan model di infrastruktur sendiri dapat menjadi pertimbangan penting bagi organisasi yang ingin mengembangkan aplikasi AI tanpa sepenuhnya bergantung pada layanan eksternal.

Sebagai contoh, universitas dapat mempelajari model tersebut untuk penelitian bahasa dan pengembangan aplikasi pendidikan. Startup dapat mengadaptasinya untuk membangun layanan digital yang memahami bahasa lokal, sedangkan institusi publik berpeluang memanfaatkannya dalam pengembangan layanan informasi bagi masyarakat.

Namun, menjalankan model 27 miliar parameter tetap membutuhkan sumber daya komputasi yang memadai. Kebutuhan perangkat keras, terutama kapasitas memori dan kemampuan pemrosesan, akan bergantung pada metode penerapan, ukuran kuantisasi model, jumlah pengguna, serta beban kerja yang dijalankan.

Dengan demikian, kemampuan menjalankan model secara mandiri tidak berarti model tersebut dapat dioperasikan tanpa infrastruktur teknis yang memadai.

Dalam pengujian menggunakan tolok ukur untuk model open-source sejenis di kelasnya, GoTo menyatakan bahwa model tersebut secara konsisten memperoleh skor tertinggi pada setiap bahasa daerah yang diuji.

Klaim tersebut menunjukkan fokus perusahaan pada kemampuan bahasa lokal. Meski begitu, hasil evaluasi perlu dilihat berdasarkan tolok ukur, metode pengujian, dan model pembanding yang digunakan agar pengguna dapat menilai performanya sesuai kebutuhan masing-masing.

Dibuka Gratis untuk Startup, Peneliti, dan Universitas

GoTo menyediakan model tersebut secara gratis bagi startup, pelaku bisnis, universitas, peneliti, dan institusi publik. Melalui pendekatan model terbuka, pihak-pihak tersebut dapat mempelajari dan mengadaptasi teknologi yang tersedia untuk membangun solusi AI mereka sendiri.

Langkah ini dapat membantu menekan hambatan awal dalam pengembangan AI. Organisasi tidak harus membangun model bahasa besar dari nol, yang umumnya membutuhkan sumber daya komputasi, data, tenaga ahli, dan biaya pengembangan yang besar.

Sebaliknya, pengembang dapat memanfaatkan model yang telah tersedia sebagai fondasi, kemudian menyesuaikannya dengan kebutuhan aplikasi tertentu.

Sebagai contoh, pengembang dapat mengeksplorasi pemanfaatan model untuk chatbot berbahasa Indonesia, sistem pencarian informasi, asisten digital, pengolahan dokumen, atau aplikasi yang memerlukan pemahaman bahasa daerah.

Bagi kalangan akademisi, akses terhadap model terbuka juga memberikan ruang untuk mempelajari kemampuan LLM, menguji pendekatan pengembangan AI, serta melakukan penelitian terkait pemrosesan bahasa alami.

Model tersebut dapat diakses melalui platform Hugging Face pada tautan berikut:

• GoTo LLM 27B di Hugging Face

Meski tersedia secara gratis, pengembang tetap perlu memperhatikan ketentuan lisensi model serta persyaratan penggunaan yang berlaku. Biaya operasional untuk server, penyimpanan, pemeliharaan, dan pengembangan aplikasi juga perlu diperhitungkan ketika model diterapkan dalam layanan nyata.

GoTo Libatkan Mahasiswa dalam Pengembangan AI

Selain mengembangkan teknologi, GoTo turut berinvestasi dalam peningkatan kemampuan sumber daya manusia di bidang AI. Perusahaan telah merekrut mahasiswa magang dari tujuh universitas yang tersebar dari Sumatera hingga Sulawesi, termasuk Universitas Udayana di Bali.

Para mahasiswa tersebut bekerja bersama tim AI GoTo dalam berbagai proyek nyata. Keterlibatan mereka mencakup persiapan data, pelatihan model, pengujian, hingga kegiatan lain yang berkaitan dengan pengembangan teknologi AI. Mereka juga berkontribusi dalam melatih teknologi speech atau pemrosesan suara berbahasa Indonesia milik GoTo serta membantu pengumpulan data bahasa Batak.

Keterlibatan mahasiswa dalam proyek pengembangan AI memberikan kesempatan untuk mempelajari proses yang berlangsung di industri. Pengalaman tersebut juga dapat membantu menjembatani pembelajaran akademis dengan kebutuhan praktis pengembangan teknologi.

Di tengah meningkatnya penggunaan AI di berbagai sektor, penguasaan keterampilan teknis menjadi salah satu faktor penting untuk memperkuat ekosistem digital nasional. Indonesia tidak hanya membutuhkan pengguna teknologi, tetapi juga peneliti, insinyur, dan pengembang yang mampu merancang serta meningkatkan kemampuan AI secara mandiri.

Mendukung Visi Indonesia Digital 2045

Inisiatif GoTo dalam mengembangkan dan membuka akses terhadap LLM terbaru ini sejalan dengan arah Visi Indonesia Digital 2045 yang diusung Kementerian Komunikasi dan Digital (Komdigi). Visi tersebut menekankan pentingnya ekosistem digital yang inklusif, kolaboratif, dan berbasis inovasi.

Melalui penyediaan model terbuka, GoTo berharap pengembangan AI tidak hanya terpusat pada perusahaan teknologi besar. Startup, perguruan tinggi, peneliti, dan institusi publik juga diharapkan dapat mengambil bagian dalam menciptakan inovasi yang relevan dengan kebutuhan masyarakat.

Hans mengatakan, keterbukaan akses terhadap model AI merupakan salah satu bentuk kontribusi perusahaan dalam membangun fondasi teknologi nasional. Ia berharap teknologi tersebut dapat dimanfaatkan oleh berbagai pihak untuk mengembangkan solusi yang memahami konteks lokal Indonesia.

Upaya ini sekaligus mencerminkan tantangan yang lebih luas dalam pengembangan AI nasional, yakni bagaimana membangun teknologi yang tidak hanya mampu bersaing secara teknis, tetapi juga memahami keragaman bahasa, budaya, dan kebutuhan pengguna di Indonesia.

Keberhasilan inisiatif tersebut pada akhirnya tidak hanya ditentukan oleh jumlah parameter atau hasil pengujian model. Adopsi oleh pengembang, kualitas aplikasi yang dihasilkan, keamanan penggunaan, serta kemampuan model dalam memberikan jawaban yang akurat dan sesuai konteks juga akan menjadi faktor penting.

Dengan membuka akses terhadap LLM 27 miliar parameter dan melibatkan talenta muda dalam pengembangannya, GoTo berupaya memperluas partisipasi masyarakat dalam ekosistem AI Indonesia. Langkah ini diharapkan dapat mendorong lebih banyak inovasi lokal sekaligus memperkuat kemampuan Indonesia untuk beralih dari sekadar pengguna menjadi pencipta teknologi kecerdasan buatan.