BD030

Large Language Model

3 SKS Semester Gasal Pilihan 4 CPMK Lihat RPS →

Large Language Model membahas arsitektur dan prinsip kerja model bahasa skala besar berbasis transformer. Mata kuliah ini mencakup pretraining, fine-tuning, prompt engineering, serta evaluasi model bahasa. Mahasiswa memahami bagaimana LLM digunakan dalam pemrosesan bahasa alami, sistem tanya jawab, dan aplikasi generatif. Aspek etika, bias, dan keterbatasan model juga dibahas secara kritis.

transformer architectureBERTGPTattention mechanismtokenizationfine-tuningprompt engineeringtext generationembeddingspre-trained modelsmultimodal models

Referensi: Vaswani, A., et al. (2017). Attention is all you need. Advances in Neural Information Processing Systems, 30.

Profil CPL mata kuliah

Bobot tiap CPL dalam BD030 (total 100%).

CPL01 10% CPL02 30% CPL03 30% CPL04 30% CPL05 0% CPL06 0% CPL07 0% CPL08 0%

Dukungan ke profil lulusan

Skor = jumlah bobot CPL BD030 yang dipetakan ke profil tersebut. Garis putus = ambang 75% yang dipakai untuk rekomendasi centang PL di LKPS 2.B.1.

P1 Data Scientist 100%

P2 Data Analyst 70%

P3 Machine Learning Engineer 100%

P4 Data Engineer 70%

P5 Business Intelligence Analyst 70%

CPMK

Bobot CPMK = porsi CPMK dalam penilaian mata kuliah; sel berwarna = bobot CPL di dalam CPMK.

CPMK	Rumusan	Bobot	CPL01	CPL02	CPL03	CPL04
CPMKBD03011	—	25%	10	30	30	30
CPMKBD03022	Menguasai konsep teoretis large language model dan mekanisme pemrosesan bahasa alami secara prosedural.	25%	10	25	35	30
CPMKBD03033	Mampu menganalisis kebutuhan pemrosesan bahasa alami untuk merumuskan spesifikasi sistem large language model yang tepat.	25%	10	25	35	30
CPMKBD03044	Mampu merancang sistem large language model sesuai kebutuhan pemrosesan bahasa dan spesifikasi pengguna.	25%	10	20	40	30