Penerapan Large Language Model (LLM) sederhana Dengan Library PHP-ML

Berikut adalah langkah-langkah untuk menerapkan Large Language Model (LLM) sederhana menggunakan library php-ml di PHP. Meskipun php-ml tidak memiliki model LLM seperti GPT secara langsung, Anda bisa menggunakan teknik seperti Natural Language Processing (NLP) dan Text Classification untuk membuat aplikasi berbasis bahasa. 

Library php-ml mendukung berbagai algoritma machine learning yang dapat diterapkan untuk tugas-tugas NLP seperti klasifikasi teks.

Berikut adalah panduan penerapan text classification menggunakan php-ml, yang bisa menjadi dasar sederhana untuk membangun LLM:

Langkah 1: Instalasi php-ml

Instal php-ml menggunakan Composer:

composer require php-ai/php-ml

Langkah 2: Klasifikasi Teks Menggunakan php-ml

Setelah library terpasang, Anda bisa menggunakan Support Vector Machine (SVM) atau Naive Bayes untuk klasifikasi teks. Di bawah ini adalah contoh sederhana untuk klasifikasi teks dengan Naive Bayes.

Contoh Penerapan Klasifikasi Teks

<?php

require 'vendor/autoload.php';

use Phpml\Classification\NaiveBayes;

use Phpml\Dataset\ArrayDataset;

use Phpml\Tokenization\WordTokenizer;

use Phpml\FeatureExtraction\StopWords\English;

use Phpml\FeatureExtraction\TfIdfTransformer;

use Phpml\Pipeline;

use Phpml\FeatureExtraction\TokenCountVectorizer;

// Data Training (contoh sederhana)

$samples = [

    'Saya suka belajar pemrograman',

    'Saya tidak suka matematika',

    'Pemrograman itu menyenangkan',

    'Matematika itu membosankan',

    'Belajar fisika itu sulit',

    'Bahasa Indonesia itu mudah',

    'Filosofi sangat menarik',

    'Sains itu menantang'

];

$labels = [

    'positif', 'negatif', 'positif', 'negatif', 'negatif', 'positif', 'positif', 'negatif'

];

// Tokenisasi

$tokenizer = new WordTokenizer();

$vectorizer = new TokenCountVectorizer($tokenizer);

// Mengubah teks menjadi fitur

$vectorizer->fit($samples);

$vectorizer->transform($samples);

// Menerapkan Tf-Idf (meningkatkan fitur teks)

$tfIdfTransformer = new TfIdfTransformer($samples);

$tfIdfTransformer->transform($samples);

// Inisialisasi classifier (Naive Bayes)

$classifier = new NaiveBayes();

$classifier->train($samples, $labels);

// Prediksi untuk teks baru

$testSamples = [

    'Saya suka fisika',

    'Saya tidak suka belajar bahasa Indonesia'

];

// Lakukan transformasi yang sama ke data uji

$vectorizer->transform($testSamples);

$tfIdfTransformer->transform($testSamples);

// Prediksi hasil

$predicted = $classifier->predict($testSamples);

// Output hasil prediksi

foreach ($testSamples as $index => $sample) {

    echo 'Teks: "' . $sample . '" diprediksi sebagai: ' . $predicted[$index] . "\n";

}

Penjelasan Kode:

1. Dataset Training: Kita punya beberapa contoh kalimat (sebagai data training) yang sudah diberi label (positif atau negatif).

2. Tokenizer dan Vectorizer: Teks diubah menjadi vektor menggunakan tokenisasi kata dan hitungan token (frekuensi kemunculan kata).

3. Tf-Idf Transformer: Teknik ini digunakan untuk memberi bobot pada kata-kata yang sering muncul dalam dokumen agar lebih bermakna.

4. Classifier (Naive Bayes): Algoritma Naive Bayes digunakan untuk melatih model berdasarkan dataset yang telah kita buat.

5. Prediksi: Teks baru diuji menggunakan model yang telah dilatih, dan hasil klasifikasi (`positif` atau `negatif`) dicetak.

Langkah 3: Menjalankan Kode

1. Setelah menulis kode di atas, simpan sebagai `text_classification.php`.

2. Jalankan kode dengan perintah berikut di terminal:

   php text_classification.php

   Hasil prediksi akan terlihat di terminal.

Hasil Output (Contoh)

Teks: "Saya suka fisika" diprediksi sebagai: negatif

Teks: "Saya tidak suka belajar bahasa Indonesia" diprediksi sebagai: negatif

Penyesuaian dan Pengembangan Lanjut

1. Tambah Dataset: Untuk mendapatkan hasil yang lebih akurat, tambahkan lebih banyak contoh teks ke dataset.

2. LLM yang Lebih Kompleks: Untuk menerapkan Large Language Models yang lebih canggih (seperti GPT), Anda bisa menggunakan API dari layanan seperti OpenAI atau Hugging Face melalui PHP atau aplikasi server-side lainnya.

3. Penggunaan Algoritma Lain: php-ml menyediakan berbagai algoritma machine learning lain seperti SVM, Decision Trees, dll. Anda bisa mencoba algoritma ini untuk berbagai tugas NLP yang lebih kompleks.

Kesimpulan

Dengan library php-ml, Anda dapat menerapkan model dasar untuk tugas Natural Language Processing (NLP) seperti klasifikasi teks. Meskipun php-ml tidak mendukung LLM yang kompleks seperti GPT, ini merupakan langkah awal yang baik untuk pemrosesan bahasa di PHP.

Catatan:

• Sumber gambar dari https://www.udemy.com/course/inteligencia-artificial-com-php-ml/