Kamus Istilah AI

Knowledge Cutoff

Knowledge cutoff adalah batas waktu terakhir dari pengetahuan yang dipelajari model saat pelatihan. Peristiwa setelah batas itu belum tentu diketahui model tanpa sumber atau tool terbaru.

Reasoning Model

Reasoning model adalah model AI yang dirancang untuk memakai proses penalaran internal tambahan sebelum atau di antara langkah penyelesaian tugas yang kompleks.

Open-source model adalah istilah untuk model AI yang komponen pentingnya tersedia dengan kebebasan untuk digunakan, dipelajari, dimodifikasi, dan dibagikan. Istilah ini sering keliru disamakan dengan open weights.

Benchmark AI

Benchmark AI adalah tes atau kumpulan tugas terstandar yang dipakai untuk membandingkan kemampuan model pada aspek tertentu, seperti penalaran, bahasa, coding, atau ketepatan menjawab.

Prompt Injection

Prompt injection adalah upaya menyisipkan instruksi tidak tepercaya ke konteks AI agar sistem melakukan sesuatu yang tidak diminta pengguna atau melanggar aturan.

API

API adalah aturan dan jalur yang memungkinkan satu perangkat lunak meminta layanan atau data dari perangkat lunak lain tanpa memakai antarmuka manusia.

Guardrails

Guardrails adalah pemeriksaan dan batasan yang membantu sistem AI menolak, mengarahkan ulang, atau menghentikan input, keluaran, dan aksi yang melanggar aturan.

Agentic Workflow

Agentic workflow adalah alur kerja dinamis ketika AI agent merencanakan, menjalankan langkah, memakai tools, dan mengecek hasil untuk mencapai tujuan.

Model Context Protocol (MCP)

Model Context Protocol atau MCP adalah standar terbuka untuk menghubungkan aplikasi AI dengan sumber data, tools, dan alur kerja eksternal.

Attention

Attention adalah mekanisme dalam neural network yang membantu model memberi bobot lebih besar pada bagian input yang paling relevan untuk tugas atau token yang sedang diproses.

Multimodal AI

Multimodal AI adalah AI yang dapat memproses atau menghasilkan lebih dari satu jenis data, seperti teks, gambar, audio, video, atau kode.

Machine Learning

Machine Learning (ML) adalah bagian dari AI yang memakai data untuk mempelajari pola, lalu membuat prediksi atau keputusan untuk tugas tertentu.

Prompt adalah instruksi atau masukan yang diberikan kepada AI untuk membantu mengarahkan tugas, konteks, format, dan hasil yang diinginkan.

Token

Token adalah potongan teks yang diproses model AI. Satu token tidak selalu sama dengan satu kata; bisa berupa bagian kata, tanda baca, atau spasi.

Context Window

Context Window adalah jumlah informasi berbasis token yang dapat dijadikan konteks oleh model saat menyusun satu respons.

Transformer

Transformer adalah arsitektur jaringan saraf yang memakai mekanisme attention untuk memproses hubungan antarbagian data, dan menjadi dasar bagi banyak model bahasa modern.

Foundation Model

Foundation Model adalah model AI yang dilatih pada data yang sangat luas dan kemudian dapat disesuaikan untuk banyak tugas atau aplikasi berbeda.

Inference

Inference adalah proses ketika model AI yang sudah dilatih memakai pola yang dipelajarinya untuk menghasilkan prediksi, klasifikasi, atau respons pada masukan baru.

Fine-Tuning

Fine-Tuning adalah pelatihan tambahan pada model yang sudah ada menggunakan data atau contoh khusus agar perilakunya lebih sesuai dengan tugas tertentu.

Deep Learning

Deep Learning adalah cabang Machine Learning yang memakai neural network dengan banyak lapisan untuk mempelajari pola rumit dari data.

Semantic Search

Semantic Search adalah pencarian yang berusaha memahami makna dan maksud pertanyaan, sehingga dapat menemukan hasil relevan meski kata yang dipakai tidak persis sama.

System Prompt

System Prompt adalah instruksi tingkat sistem yang digunakan aplikasi untuk menetapkan peran, aturan, batasan, atau gaya dasar AI sebelum pengguna memberi pertanyaan.

Few-Shot Prompting

Few-Shot Prompting adalah teknik memberi beberapa contoh input dan output dalam prompt agar AI mengikuti pola, format, atau jenis tugas yang diinginkan.

Function Calling

Function Calling adalah cara bagi model AI untuk meminta aplikasi menjalankan fungsi atau tool terdefinisi, misalnya mengambil data, mencari informasi, atau membuat tindakan dalam sistem yang diizinkan.

Parameter

Parameter adalah nilai numerik di dalam model AI yang dipelajari atau disesuaikan selama training untuk membantu model menghasilkan prediksi atau respons.

Grounding

Grounding adalah cara mengaitkan jawaban AI dengan sumber informasi yang dapat diperiksa, seperti dokumen internal, hasil pencarian, atau data resmi.

Hallucination

Hallucination adalah keluaran AI yang tampak meyakinkan tetapi salah, tidak didukung sumber, atau mengada ada.

In-Context Learning

In-context learning adalah kemampuan model mengikuti pola tugas dari instruksi atau contoh yang ada di prompt, tanpa mengubah parameter model.

AI Agent

AI Agent adalah sistem AI yang dapat menjalankan beberapa langkah untuk mencapai tujuan, termasuk memilih atau memakai tools sesuai aturan yang diberikan.

Large Language Model (LLM)

Large Language Model (LLM) adalah model AI yang dilatih untuk memahami dan menghasilkan bahasa. Teknologi ini menjadi salah satu mesin utama di balik chatbot dan asisten AI modern.

Vector Database

Vector Database adalah database atau kemampuan database untuk menyimpan, mengindeks, dan mencari embedding berdasarkan kemiripan, bukan hanya kecocokan kata yang persis.

Tokenization

Tokenization adalah proses memecah teks menjadi token agar dapat diproses oleh model AI.

Generative AI

Generative AI adalah jenis AI yang dapat menghasilkan konten baru, seperti teks, gambar, audio, video, atau kode, berdasarkan pola yang dipelajari dari data.

Neural Network

Neural Network adalah jenis model Machine Learning yang terdiri dari unit-unit komputasi saling terhubung dan belajar pola dengan menyesuaikan bobot koneksinya saat training.

Embedding

Embedding adalah representasi angka dari teks, gambar, atau data lain yang dibuat agar sistem dapat membandingkan kemiripan makna antar data.

Prompt Engineering

Prompt Engineering adalah praktik merancang, menguji, dan memperbaiki instruksi kepada AI agar hasilnya lebih sesuai dengan tujuan, konteks, dan format yang dibutuhkan.

Artificial Intelligence (AI)

Artificial Intelligence (AI) adalah payung untuk teknologi yang membuat komputer dapat mengenali pola, memahami bahasa, membuat rekomendasi, atau membantu mengambil keputusan pada tugas tertentu.

Training

Training adalah proses mengajari model AI dari data agar parameter model dapat mengenali pola dan menyelesaikan tugas tertentu.