Pendekatan eksperimental seorang novelis terhadap pemodelan bahasa menggunakan deret Fibonacci telah memicu diskusi hangat di komunitas teknologi tentang apakah pola matematika dalam teks memiliki makna yang sesungguhnya atau merupakan kasus melihat pola di tempat yang tidak ada polanya.
Gabriel Smith , yang bekerja dengan hanya 4MB teks prosa, menciptakan apa yang disebutnya FMLLM (Fibonacci Language Model) - sebuah sistem yang menganalisis kata-kata yang muncul pada interval Fibonacci (2, 3, 5, 8, 13, 21 posisi) daripada kata-kata yang berdekatan seperti model bahasa tradisional. Pendekatan ini berasal dari latar belakangnya sebagai novelis, di mana dia melacak posisi kata-kata penting dalam spreadsheet dan memperhatikan bahwa kata-kata tersebut sering membentuk pola spiral.
Interval Fibonacci yang Digunakan: posisi ke-2, 3, 5, 8, 13, 21, dan seterusnya dari kata target
Skeptisisme Komunitas terhadap Validitas Pola
Komunitas teknologi telah mengajukan pertanyaan serius tentang apakah koherensi yang tampak dalam output model berasal dari interval Fibonacci itu sendiri atau dari proses penyaringan yang ketat. Kritikus menunjukkan bahwa sistem tersebut menggunakan sentence transformer untuk menyaring kandidat yang dihasilkan secara agresif, berpotensi menciptakan ilusi makna melalui post-processing daripada pendekatan matematika yang mendasarinya.
Satu kritik yang sangat tajam menunjukkan bahwa ini bisa menjadi kasus pareidolia bahasa - mirip dengan melihat wajah di awan - di mana otak manusia menciptakan koneksi bermakna antara kata-kata yang diasosiasikan secara acak. Kekhawatirannya adalah bahwa koherensi semantik apa pun mungkin dihasilkan dari kemampuan pencocokan pola otak daripada struktur linguistik yang sesungguhnya.
Penyaringan: Menggunakan NLTK untuk kata-kata penghenti, Spacy untuk penandaan bagian ucapan, dan sentence transformers untuk peringkat koherensi
Implementasi Teknis Menimbulkan Pertanyaan
Model ini bekerja dengan membangun tabel prediksi bidirectional: jika kata X muncul pada posisi N, kata-kata apa yang muncul pada jarak Fibonacci ke depan dan ke belakang? Selama generasi, kata-kata hanya dipilih jika menunjukkan probabilitas di kedua arah. Namun, beberapa anggota komunitas telah mencatat bahwa ini terdengar sangat mirip dengan Markov chain, teknik generasi teks yang sudah mapan.
Kurangnya kontrol yang tepat telah menarik kritik yang signifikan. Anggota komunitas meminta perbandingan antara interval Fibonacci dan interval acak untuk menentukan apakah urutan matematika memberikan keuntungan nyata dibandingkan pemilihan acak.
Metode Generasi: Validasi bidireksional yang mengharuskan kata-kata menunjukkan probabilitas dalam arah maju dan mundur
Hasil yang Beragam Memicu Perdebatan Lebih Lanjut
Contoh-contoh Smith menunjukkan output yang menarik seperti mengubah television menjadi kata-kata yang terkait secara tematik termasuk producer, channels, dan electromagnetic impulses. Untuk input sarah loves my french toast, sistem menghasilkan sarah loves my french toast a piney connubial produit - yang Smith interpretasikan sebagai referensi ke maple syrup (piney), love (connubial), dan kata Prancis untuk product.
Namun, skeptis berargumen bahwa interpretasi ini merepresentasikan bias konfirmasi daripada pemahaman AI yang sesungguhnya. Model tanda baca, yang dilatih pada dataset 4MB yang sama, menunjukkan hasil yang beragam - menempatkan beberapa koma dan titik dengan benar sambil membuat kesalahan yang jelas pada yang lain.
Contoh Input/Output: "television" → "television producer widest impunity exposure autobiographical suffering scrutinizing vulgarity worship america..."
Implikasi yang Lebih Luas untuk Penelitian AI
Perdebatan ini menyoroti pertanyaan fundamental tentang pengenalan pola dalam pengembangan AI. Sementara pendekatan Smith untuk melihat melampaui kata-kata yang berdekatan menantang pemikiran konvensional tentang pemodelan bahasa, komunitas tetap terbagi tentang apakah deret Fibonacci merepresentasikan terobosan yang bermakna atau kasus yang rumit dalam menemukan pola dalam noise.
Diskusi ini telah menarik perbandingan dengan upaya pencarian pola lainnya seperti astrologi dan Bible codes, menunjukkan bahwa beberapa orang melihat ini sebagai pseudosains daripada penelitian AI yang sah. Yang lain menemukan pendekatan ini cukup menarik untuk dijamin investigasi lebih lanjut dengan kontrol ilmiah yang tepat.
Pada Agustus 2025, Smith telah mempublikasikan beberapa kode dan melakukan studi kecil yang menunjukkan bahwa word cloud yang dihasilkan Fibonacci mungkin meningkatkan tugas penulisan kreatif ketika ditambahkan ke prompt. Namun, ukuran sampel tetap terlalu kecil untuk kesimpulan yang definitif, meninggalkan komunitas teknologi terpecah antara rasa ingin tahu dan skeptisisme tentang pendekatan yang tidak konvensional ini terhadap pemodelan bahasa.
Referensi: FMLLM