12 Okt 2025·8 menit
Ilya Sutskever: Peneliti yang Membantu Membentuk Model Bahasa Besar
Pandangan bahasa-biasa tentang perjalanan Ilya Sutskever dari terobosan deep learning ke OpenAI, dan bagaimana idenya memengaruhi model bahasa besar modern.
Pandangan bahasa-biasa tentang perjalanan Ilya Sutskever dari terobosan deep learning ke OpenAI, dan bagaimana idenya memengaruhi model bahasa besar modern.
Ilya Sutskever adalah salah satu nama yang sering muncul ketika orang menelusuri bagaimana AI modern—terutama model bahasa besar (LLM)—menjadi praktis. Bukan karena dia “menemukan” LLM sendirian, melainkan karena karyanya membantu memvalidasi ide kuat: ketika jaringan saraf dilatih pada skala yang tepat, dengan metode yang tepat, mereka bisa mempelajari keterampilan umum secara mengejutkan.
Kombinasi itu—penskalaan ambisius dipasangkan dengan disiplin pelatihan—muncul berulang kali di tonggak yang mengarah ke LLM saat ini.
Model bahasa besar adalah jaringan saraf yang dilatih pada jumlah teks yang sangat besar untuk memprediksi kata (atau token) berikutnya dalam suatu urutan. Tujuan sederhana itu berubah menjadi sesuatu yang lebih besar: model mempelajari pola tata bahasa, fakta, gaya, dan bahkan strategi pemecahan masalah—cukup baik untuk menulis, merangkum, menerjemahkan, dan menjawab pertanyaan.
LLM “besar” dalam dua makna:
Tulisan ini adalah tur berpemandu mengapa karier Sutskever terus muncul dalam sejarah LLM. Anda akan mendapatkan:
Anda tidak perlu menjadi insinyur untuk mengikuti. Jika Anda pembuat produk, pemimpin produk, atau pembaca yang penasaran mencoba memahami mengapa LLM sukses—dan mengapa nama-nama tertentu terus muncul—tujuan artikel ini adalah menjelaskan ceritanya tanpa membanjiri Anda dengan matematika.
Ilya Sutskever dikenal luas karena membantu memindahkan jaringan saraf dari pendekatan akademis menjadi mesin praktis untuk sistem AI modern.
Label ini bisa kabur, tetapi penekanan berbeda:
Di semua peran ini, tema konsisten adalah menskalakan jaringan saraf sambil membuat pelatihan praktis—mencari cara melatih model lebih besar tanpa menjadi tidak stabil, tak terduga, atau terlalu mahal.
Sebelum 2010, “deep learning” bukan jawaban default untuk masalah AI sulit. Banyak peneliti masih mengandalkan fitur yang dirancang manual (aturan dan trik pemrosesan sinyal yang cermat) daripada jaringan saraf. Jaringan saraf ada, tetapi sering dipandang sebagai ide pinggiran yang bekerja pada demo kecil lalu gagal untuk menggeneralisasi.
Tiga hambatan praktis membuat jaringan saraf sulit bersinar pada skala:
Batasan-batasan ini membuat jaringan saraf terlihat tidak dapat diandalkan dibandingkan metode yang lebih sederhana yang lebih mudah di-tune dan dijelaskan.
Beberapa konsep dari era ini muncul berulang kali dalam cerita model bahasa besar:
Karena hasil bergantung pada eksperimen, peneliti membutuhkan lingkungan di mana mereka bisa menjalankan banyak percobaan, berbagi trik pelatihan yang susah diperoleh, dan menantang asumsi. Pembimbing yang kuat dan lab yang mendukung membantu mengubah jaringan saraf dari taruhan yang tidak pasti menjadi program riset yang dapat diulang—menyiapkan panggung untuk terobosan berikutnya.
AlexNet sering diingat sebagai model pemenang ImageNet. Yang lebih penting, itu berfungsi sebagai demonstrasi publik dan terukur bahwa jaringan saraf tidak hanya bekerja dalam teori—mereka bisa meningkat drastis ketika diberi cukup data dan komputasi, dan dilatih dengan baik.
Sebelum 2012, banyak peneliti melihat jaringan saraf dalam sebagai menarik namun tidak dapat diandalkan dibandingkan fitur yang dirancang manual. AlexNet mengubah narasi itu dengan memberikan lonjakan kinerja yang menentukan dalam pengenalan citra.
Pesan inti bukanlah “arsitektur ini ajaib.” Melainkan:
Setelah bidang melihat deep learning mendominasi benchmark tingkat tinggi, menjadi lebih mudah percaya bahwa domain lain—ucapan, terjemahan, dan kemudian pemodelan bahasa—mungkin mengikuti pola yang sama.
Perubahan kepercayaan itu penting: ia membenarkan membangun eksperimen yang lebih besar, mengumpulkan dataset yang lebih besar, dan berinvestasi dalam infrastruktur yang kemudian menjadi normal untuk model bahasa besar.
AlexNet mengisyaratkan resep sederhana tapi dapat diulang: tingkatkan skala dan padukan dengan perbaikan pelatihan agar model yang lebih besar benar-benar belajar.
Untuk LLM, pelajaran analognya adalah bahwa kemajuan cenderung muncul ketika komputasi dan data tumbuh bersama. Lebih banyak komputasi tanpa data cukup bisa overfit; lebih banyak data tanpa komputasi cukup bisa kurang terlatih. Era AlexNet membuat pasangan itu terasa lebih seperti strategi empiris daripada taruhan.
Perubahan besar di jalur dari pengenalan citra ke AI bahasa modern adalah menyadari bahwa bahasa secara alami adalah masalah urutan. Sebuah kalimat bukan objek tunggal seperti gambar; ia adalah aliran token di mana makna bergantung pada urutan, konteks, dan apa yang datang sebelumnya.
Pendekatan awal untuk tugas bahasa sering mengandalkan fitur yang dibuat manual atau aturan kaku. Pemodelan urutan mengubah tujuan: biarkan jaringan saraf belajar pola sepanjang waktu—bagaimana kata terkait dengan kata sebelumnya, dan bagaimana frasa di awal kalimat dapat mengubah makna di kemudian hari.
Di sinilah Ilya Sutskever sangat terkait dengan ide kunci: sequence-to-sequence (seq2seq) untuk tugas seperti terjemahan.
Model seq2seq membagi tugas menjadi dua bagian yang bekerja sama:
Secara konseptual, ini seperti mendengarkan sebuah kalimat, membentuk ringkasan mental, lalu mengucapkan terjemahan berdasarkan ringkasan itu.
Pendekatan ini penting karena memperlakukan terjemahan sebagai generasi, bukan sekadar klasifikasi. Model belajar bagaimana menghasilkan keluaran yang lancar sambil tetap setia pada masukan.
Meskipun terobosan berikutnya (terutama attention dan transformers) memperbaiki cara model menangani konteks jarak jauh, seq2seq membantu menormalkan pola pikir baru: latih satu model end-to-end pada banyak teks dan biarkan model belajar pemetaan dari satu urutan ke urutan lain. Pemikiran itu membuka jalan bagi banyak sistem “teks masuk, teks keluar” yang terasa alami hari ini.
Google Brain dibangun di atas taruhan sederhana: banyak perbaikan model paling menarik akan muncul hanya setelah Anda mendorong pelatihan jauh melampaui apa yang dapat ditangani mesin tunggal—atau bahkan klaster kecil. Bagi peneliti seperti Ilya Sutskever, lingkungan itu memberi penghargaan pada ide yang bisa diskalakan, bukan hanya ide yang tampak bagus pada demo kecil.
Lab besar bisa mengubah jalur pelatihan ambisius menjadi rutinitas yang dapat diulang. Itu biasanya berarti:
Ketika komputasi melimpah tapi tidak tak terbatas, hambatan menjadi memutuskan eksperimen mana yang pantas mendapat slot, bagaimana mengukurnya secara konsisten, dan bagaimana men-debug kegagalan yang hanya muncul pada skala.
Bahkan di grup riset, model perlu dapat dilatih dengan andal, direproduksi oleh rekan, dan kompatibel dengan infrastruktur bersama. Itu memaksa disiplin praktis: monitoring, pemulihan dari kegagalan, set evaluasi yang stabil, dan kesadaran biaya. Ini juga mendorong tooling yang dapat digunakan ulang—karena membuat ulang pipeline untuk setiap paper memperlambat semua orang.
Jauh sebelum LLM modern menjadi arus utama, pengetahuan yang susah diperoleh dalam melatih sistem—pipa data, optimisasi terdistribusi, dan manajemen eksperimen—telah menumpuk. Ketika LLM tiba, infrastruktur itu bukan hanya membantu; ia menjadi keunggulan kompetitif yang memisahkan tim yang bisa skala dari tim yang hanya bisa membuat prototipe.
OpenAI didirikan dengan tujuan tingkat tinggi yang tidak biasa: mendorong riset kecerdasan buatan dan mengarahkan manfaatnya kepada masyarakat, bukan hanya satu lini produk. Misi itu penting karena mendorong pekerjaan yang mahal, berjangka panjang, dan tidak pasti—tepat jenis pekerjaan yang diperlukan agar model bahasa besar menjadi lebih dari sekadar demo cerdas.
Ilya Sutskever bergabung lebih awal dengan OpenAI dan menjadi salah satu pemimpin riset kunci. Mudah untuk mengubah itu menjadi mitos penemu tunggal, tetapi gambaran yang lebih akurat adalah: ia membantu menetapkan prioritas riset, mengajukan pertanyaan sulit, dan mendorong tim menguji ide pada skala.
Di lab AI modern, kepemimpinan sering terlihat seperti memilih taruhan mana yang pantas mendapat berbulan-bulan komputasi, hasil mana yang nyata versus kebetulan, dan hambatan teknis mana yang layak diatasi berikutnya.
Kemajuan LLM biasanya bertahap: penyaringan data yang lebih baik, pelatihan yang lebih stabil, evaluasi yang lebih cerdas, dan engineering yang memungkinkan model dilatih lebih lama tanpa gagal. Perbaikan ini bisa terasa membosankan, namun mereka menumpuk.
Kadang-kadang, terjadi lompatan—momen ketika teknik atau lonjakan skala membuka perilaku baru. Pergeseran ini bukan “satu trik aneh”; mereka adalah hasil dari bertahun-tahun kerja dasar ditambah kesediaan menjalankan eksperimen yang lebih besar.
Polanya jelas di balik program LLM modern adalah pretraining gaya GPT. Idenya sederhana: beri model sejumlah besar teks dan latih untuk memprediksi token berikutnya (token seringkali potongan kata). Dengan terus-menerus menyelesaikan tugas prediksi sederhana itu, model belajar tata bahasa, fakta, gaya, dan banyak pola berguna secara implisit.
Setelah pretraining, model yang sama dapat disesuaikan—melalui prompting atau pelatihan tambahan—untuk tugas seperti ringkasan, Q&A, atau penyusunan teks. Resep “umum dulu, spesialisasi nanti” ini membantu menjadikan pemodelan bahasa sebagai fondasi praktis untuk banyak aplikasi.
Melatih model lebih besar bukan sekadar menyewa lebih banyak GPU. Saat jumlah parameter bertambah, “margin engineering” menyempit: masalah kecil pada data, optimisasi, atau evaluasi bisa berubah menjadi kegagalan mahal.
Kualitas data adalah tuas pertama yang bisa dikendalikan tim. Model lebih besar mempelajari lebih banyak dari apa yang Anda berikan—baik maupun buruk. Langkah praktis yang penting:
Stabilitas optimisasi adalah tuas kedua. Pada skala, pelatihan bisa gagal dengan cara yang terlihat acak kecuali Anda menginstrumennya dengan baik. Praktik umum meliputi jadwal learning-rate yang hati-hati, gradient clipping, mixed precision dengan loss scaling, dan checkpointing rutin. Sama pentingnya: monitoring untuk lonjakan loss, NaN, dan pergeseran tiba-tiba dalam distribusi token.
Evaluasi adalah bahan ketiga—dan harus kontinu. Satu “benchmark final” terlambat. Gunakan suite evaluasi kecil yang cepat setiap beberapa ribu langkah dan suite lebih besar harian, termasuk:
Untuk proyek nyata, kemenangan yang paling bisa dikendalikan adalah pipa data yang disiplin, monitoring tanpa kompromi, dan evaluasi yang sesuai cara model akan digunakan—bukan hanya bagaimana tampil di leaderboard.
Saat model bahasa mulai melakukan lebih dari autocomplete—menulis kode, memberi saran, mengikuti instruksi multi-langkah—orang menyadari bahwa kemampuan mentah tidak sama dengan keandalan. Di sinilah “keselamatan AI” dan “penyelarasan” menjadi topik sentral di sekitar lab dan peneliti terkemuka, termasuk Ilya Sutskever.
Keselamatan berarti mengurangi perilaku berbahaya: model tidak boleh mendorong tindakan ilegal, menghasilkan instruksi berbahaya, atau memperkuat konten bias dan abusif.
Penyelarasan berarti perilaku sistem sesuai dengan apa yang dimaksud dan dihargai orang dalam konteks. Asisten yang membantu harus mengikuti tujuan Anda, menghormati batas, mengakui ketidakpastian, dan menghindari jalan pintas “kreatif” yang menyebabkan bahaya.
Saat model mendapatkan keterampilan, risiko sisi negatif juga meningkat. Model lemah mungkin menghasilkan omong kosong; model kuat dapat menghasilkan keluaran yang persuasif, dapat ditindaklanjuti, dan sangat disesuaikan. Itu membuat kegagalan lebih serius:
Peningkatan kemampuan meningkatkan kebutuhan akan pembatas yang lebih baik, evaluasi yang jelas, dan disiplin operasional yang kuat.
Keselamatan bukan sakelar tunggal—itu sekumpulan metode dan pemeriksaan, seperti:
Penyelarasan adalah manajemen risiko, bukan kesempurnaan. Pembatasan yang lebih ketat bisa mengurangi bahaya tetapi juga membatasi kegunaan dan kebebasan pengguna. Sistem yang lebih longgar mungkin terasa lebih terbuka, tetapi meningkatkan peluang penyalahgunaan atau panduan yang tidak aman. Tantangannya adalah menemukan keseimbangan praktis—dan memperbaruinya seiring model meningkat.
Mudah untuk menempelkan terobosan besar pada satu nama, tetapi kemajuan AI modern biasanya hasil banyak lab yang beriterasi pada ide bersama. Meski begitu, beberapa tema sering dibahas terkait era riset Sutskever—dan mereka berguna untuk memahami bagaimana LLM berevolusi.
Model seq2seq mempopulerkan pola “encode, lalu decode”: menerjemahkan urutan masukan (seperti sebuah kalimat) menjadi representasi internal, lalu menghasilkan urutan keluaran (kalimat lain). Cara berpikir ini membantu menjembatani tugas seperti terjemahan, ringkasan, dan kemudian generasi teks, bahkan saat arsitektur pindah dari RNN/LSTM ke attention dan transformers.
Daya tarik deep learning adalah sistem bisa belajar fitur yang berguna dari data daripada mengandalkan aturan buatan manusia. Fokus itu—belajar representasi internal yang kuat, lalu menggunakannya lintas tugas—muncul hari ini dalam pretraining + fine-tuning, embeddings, dan transfer learning lebih luas.
Benang utama di era 2010-an adalah bahwa model lebih besar yang dilatih pada lebih banyak data, dengan optimisasi yang hati-hati, bisa memberikan peningkatan konsisten. “Skala” bukan hanya tentang ukuran; itu juga mencakup stabilitas pelatihan, batching, paralelisme, dan disiplin evaluasi.
Paper riset memengaruhi produk lewat benchmark, metode terbuka, dan baseline bersama: tim menyalin setup evaluasi, menjalankan kembali angka yang dilaporkan, dan membangun atas detail implementasi.
Saat mengutip, hindari memberi kredit tunggal kecuali paper jelas mendukungnya; kutip publikasi asli (dan tindak lanjut kunci), catat apa yang benar-benar dibuktikan, dan jelaskan ketidakpastian. Lebih suka sumber primer daripada ringkasan, dan baca bagian related work untuk melihat di mana ide-ide muncul bersamaan di berbagai grup.
Karya Sutskever mengingatkan bahwa terobosan sering muncul dari ide sederhana yang dieksekusi di skala—dan diukur dengan disiplin. Untuk tim produk, pesannya bukan “lakukan lebih banyak riset.” Melainkan “kurangi tebakan”: jalankan eksperimen kecil, pilih metrik jelas, dan iterasi cepat.
Sebagian besar tim harus mulai dengan membeli akses ke model fondasi yang kuat dan membuktikan nilai di produksi. Membangun model dari awal hanya masuk akal ketika Anda memiliki (1) data unik dalam skala masif, (2) anggaran jangka panjang untuk pelatihan dan evaluasi, dan (3) alasan jelas mengapa model yang ada tidak bisa memenuhi kebutuhan Anda.
Jika ragu, mulai dengan model vendor, lalu evaluasi ulang setelah Anda memahami pola penggunaan dan biaya Anda. (Jika harga dan batas penting, lihat /pricing.)
Jika tujuan nyata Anda adalah mengirim produk yang digerakkan LLM (bukan melatih model), jalan yang lebih cepat adalah memprototipe lapisan aplikasi dengan agresif. Platform seperti Koder.ai dibangun untuk ini: Anda dapat mendeskripsikan apa yang Anda inginkan dalam chat dan menghasilkan aplikasi web, backend, atau mobile dengan cepat (React untuk web, Go + PostgreSQL untuk backend, Flutter untuk mobile), lalu mengekspor kode sumber atau deploy/host dengan domain kustom. Itu memudahkan memvalidasi alur kerja, UX, dan loop evaluasi sebelum Anda berkomitmen pada engineering yang lebih berat.
Gunakan prompting terlebih dahulu ketika tugas terdeskripsikan dengan baik dan kebutuhan utama Anda adalah format, nada, atau penalaran dasar yang konsisten.
Beralih ke fine-tuning ketika Anda membutuhkan perilaku yang dapat diulang di banyak edge-case, bahasa domain yang lebih ketat, atau ingin mengurangi panjang prompt dan latensi. Jalan tengah umum adalah retrieval (RAG): pertahankan model umum, tetapi beri dasar jawaban pada dokumen Anda.
Perlakukan evaluasi seperti fitur produk. Lacak:
Kirim pilot internal, log kegagalan, dan ubah menjadi tes baru. Seiring waktu, set evaluasi Anda menjadi keunggulan kompetitif.
Jika Anda beriterasi cepat, fitur seperti snapshot dan rollback (tersedia di alat seperti Koder.ai) dapat membantu bereksperimen tanpa merusak garis utama—terutama saat Anda menyetel prompt, mengganti provider, atau mengubah logika retrieval.
Untuk ide implementasi praktis dan templat, jelajahi /blog.
Jika Anda ingin mengutip topik ini dengan baik, prioritaskan sumber primer (paper, laporan teknis, dan halaman proyek resmi) dan gunakan wawancara sebagai konteks pendukung—bukan sebagai satu-satunya bukti klaim teknis.
Mulailah dengan paper yang paling sering dirujuk ketika membahas benang riset seputar Ilya Sutskever dan garis keturunan LLM yang lebih luas:
Tip praktis: saat merujuk “siapa melakukan apa,” cross-check daftar penulis dan tanggal menggunakan Google Scholar dan PDF itu sendiri (jangan hanya ringkasan blog).
Untuk detail biografis, lebih suka:
Jika detail garis waktu penting (tanggal kerja, tanggal mulai proyek, waktu rilis model), verifikasi dengan setidaknya satu sumber primer: tanggal pengiriman paper, pengumuman resmi, atau halaman yang diarsipkan.
Jika Anda ingin lebih dalam setelah artikel ini, lanjutan yang bagus adalah:
Mudah tergoda menceritakan kisah protagonis tunggal. Tetapi sebagian besar kemajuan dalam deep learning dan LLM bersifat kolektif: mahasiswa, kolaborator, lab, ekosistem open-source, dan komunitas riset yang lebih luas semuanya membentuk hasil. Bila memungkinkan, kutip tim dan paper daripada mengatribusikan terobosan kepada satu orang saja.
Ia tidak “menciptakan” model bahasa besar sendirian, tetapi karyanya membantu memvalidasi resep kunci di baliknya: skala + metode pelatihan yang solid. Kontribusinya terlihat pada momen-momen penting seperti AlexNet (membuktikan deep net bisa unggul pada skala besar), seq2seq (menormalkan generasi teks end-to-end), dan kepemimpinan riset yang mendorong percobaan pelatihan besar dari teori menjadi praktik yang dapat diulang.
LLM adalah jaringan saraf yang dilatih pada teks dalam jumlah besar untuk memprediksi token berikutnya. Tujuan sederhana ini membuat model belajar pola tata bahasa, gaya, fakta, dan beberapa perilaku pemecahan masalah, sehingga mampu melakukan tugas seperti ringkasan, terjemahan, penyusunan teks, dan tanya jawab.
Sebelum ~2010, deep learning sering kalah dari fitur yang dibuat manual karena tiga hambatan utama:
LLM modern menjadi mungkin ketika kendala-kendala ini mereda dan praktik pelatihan menjadi matang.
AlexNet adalah demonstrasi publik yang terukur bahwa jaringan saraf lebih besar + GPU + detail pelatihan yang baik bisa menghasilkan lonjakan kinerja dramatis. Bukan sekadar kemenangan ImageNet—AlexNet membuat gagasan “skala bekerja” terasa seperti strategi empiris yang bisa ditiru bidang lain (termasuk bahasa).
Bahasa pada dasarnya berurutan: makna bergantung pada urutan dan konteks. Seq2seq mengubah tugas seperti terjemahan menjadi generasi (“teks masuk, teks keluar”) dengan pola encoder–decoder, yang membantu menormalkan pelatihan end-to-end pada dataset besar—langkah konseptual penting menuju alur kerja LLM modern.
Pada skala besar, keunggulan lab seringkali operasional:
Ini penting karena banyak mode kegagalan hanya muncul ketika model dan dataset sangat besar—dan tim yang bisa mendebugnya akan menang.
Pretraining bergaya GPT melatih model untuk memprediksi token berikutnya pada korpora besar. Setelah pretraining ini, model dapat disesuaikan lewat prompting, fine-tuning, atau pelatihan instruksi untuk tugas seperti ringkasan, Q&A, atau penulisan—seringkali tanpa perlu membangun model terpisah untuk setiap tugas.
Tiga tuas praktis mendominasi:
Tujuannya mencegah kegagalan mahal seperti instabilitas, overfitting, atau regresi yang baru terlihat di akhir pelatihan.
Karena model yang lebih kuat bisa menghasilkan keluaran yang meyakinkan dan dapat ditindaklanjuti, kegagalan menjadi lebih serius. Safety fokus pada mengurangi perilaku berbahaya; alignment fokus pada agar sistem berperilaku sesuai maksud manusia (membantu, jujur tentang ketidakpastian, menghormati batas). Dalam praktiknya ini berarti evaluasi, red-teaming, dan pelatihan serta pengujian berdasar kebijakan.
Jalur keputusan praktis:
Lacak metrik yang mencerminkan penggunaan nyata: kualitas, biaya per hasil sukses, latensi, keselamatan, dan sinyal kepercayaan pengguna.