GPT-3 vs. GPT-4: Apa Bedanya?

Evolusi model bahasa AI sangatlah luar biasa, dengan setiap iterasi membawa peningkatan yang signifikan. GPT-3 dan GPT-4 memiliki kerangka dasar yang sama, keduanya menjalani pra-pelatihan ekstensif mengenai kumpulan data yang sangat besar dan melakukan penyesuaian untuk mengurangi respons yang merugikan, salah, atau tidak diinginkan. Namun, perbedaan ukuran kumpulan data dan kekuatan pemrosesan menyebabkan perbedaan besar dalam kemampuannya.

Artikel ini menyelidiki kemajuan dan perbedaan antara GPT-3 dan GPT-4, menyoroti bagaimana model-model ini berevolusi untuk menawarkan peningkatan kinerja dan fleksibilitas.

Rekap singkat GPT-3 dan GPT-4

Sebelum kita membahas perbedaan utama antara GPT-3 dan GPT-4, mari kita lihat sekilas bagaimana model-model ini muncul.

GPT-3

GPT-3 yang dirilis pada Juni 2020 merupakan versi ketiga dari seri GPT yang dikembangkan oleh OpenAI. Ia memiliki 175 miliar parameter dan telah dilatih sebelumnya tentang lebih dari 1 triliun kata dari berbagai sumber internet, menjadikannya salah satu model bahasa paling kuat pada saat dirilis. GPT-3 dapat melakukan beragam tugas, mulai dari pembuatan kode hingga penerjemahan bahasa, dengan pelatihan khusus yang minimal.

GPT-4

GPT-4, yang dirilis pada Maret 2023, dibangun berdasarkan fondasi yang diletakkan oleh GPT-3 dengan peningkatan yang signifikan. Ini memperkenalkan kemampuan multimodal, memungkinkannya memproses teks dan gambar dan memiliki jendela konteks yang lebih panjang, menangani hingga 128,000 token dalam varian Turbo-nya. Meskipun jumlah pasti parameter untuk GPT-4 masih dirahasiakan, parameter tersebut diperkirakan jauh lebih tinggi daripada GPT-3, sehingga memungkinkannya memecahkan masalah yang lebih kompleks dengan akurasi dan efisiensi yang lebih tinggi. Pada bulan Mei 2024, OpenAI memperkenalkan GPT-4o, model terbarunya, yang semakin meningkatkan kemampuan seri GPT.

Perbedaan antara GPT-3 dan GPT-4

Perbedaan utama antara GPT-3 dan GPT-4 menyoroti kemajuan signifikan dalam teknologi AI. Kemajuan ini dapat dipahami dengan baik dengan memeriksa berbagai faktor, seperti ukuran model, kinerja, kemampuan, bias, dan harga.

Ukuran model

Model AI sering kali diukur berdasarkan ukurannya. Ukuran ini ditentukan oleh kuantitas data yang digunakan untuk pra-pelatihan dan jumlah parameter dalam arsitektur model.

Selama fase pra-pelatihan, model memproses dan mempelajari pola dari kumpulan data teks yang sangat besar. Seperti disebutkan sebelumnya, GPT-3 telah dilatih sebelumnya tentang lebih dari 1 triliun kata dari situs web dan buku. Ukuran data pelatihan GPT-4 belum diungkapkan, namun diperkirakan lebih besar dari GPT-3 karena kemampuan model yang ditingkatkan.

Jumlah parameter mengacu pada nilai total atau bobot model yang diperbarui selama proses pelatihan untuk mengoptimalkan performanya pada tugas bahasa. Jumlah parameter yang lebih banyak sering kali berarti model tersebut lebih kompleks yang dapat menangani tugas rumit dan menghasilkan teks yang berbeda. GPT-3 memiliki 175 miliar parameter, sementara GPT-4 dikabarkan memiliki lebih banyak parameter, mungkin mencapai triliunan, meski jumlah pastinya masih dirahasiakan.

Namun, penting untuk dicatat bahwa lebih banyak parameter saja tidak selalu menghasilkan kinerja yang lebih bertenaga. Ukuran model adalah salah satu faktornya, namun kualitas data pelatihan, arsitektur model, dan prosedur pelatihan juga berdampak signifikan terhadap kemampuan model di dunia nyata.

Meskipun demikian, peningkatan substansial dalam data pelatihan dan parameter model untuk GPT-4 menunjukkan peningkatan signifikan yang telah meningkatkan performa dibandingkan GPT-3 di banyak tolok ukur. Meskipun kami tidak memiliki detail spesifik tentang ukuran model GPT-4o, model ini diperkirakan akan lebih canggih daripada GPT-3 dan GPT-4.

Pertunjukan

OpenAI menguji GPT-4 pada sejumlah tolok ukur dan menemukan bahwa kinerjanya mengungguli GPT-3.5 secara signifikan. Tolok ukur ini mencakup nilai ujian untuk hal-hal seperti ujian pengacara dan SAT serta penilaian yang dibuat khusus untuk model pembelajaran mesin.

Mari kita lihat faktor-faktor yang mendorong performa GPT-4 lebih baik.

Tingkat akurasi yang lebih tinggi

Model GPT-4 yang lebih besar berarti model ini dapat merespons dengan akurasi lebih tinggi dibandingkan GPT-3. Menurut OpenAI, skornya 40 persen lebih tinggi dari GPT-3.5 dalam evaluasi akurasi. Ini juga lebih baik dalam membedakan antara pernyataan yang benar dan salah.

Pemahaman konteks yang lebih baik

Dibandingkan dengan GPT-3, GPT-4 memiliki jendela konteks yang lebih besar. Ini adalah ambang batas jumlah informasi yang dapat diproses oleh model sebelum kehilangan konteksnya. Informasi tersebut diukur dalam token. Saat Anda memasukkan prompt, model memecahnya menjadi beberapa bagian teks yang disebut token untuk memprosesnya. Jendela konteks GPT-4 mencapai 128.000 token (jika Anda menggunakan Turbo), sedangkan GPT-3.5 maksimal 16.385 token.

Pemahaman yang lebih baik tentang nuansa

GPT-4 melampaui GPT-3 dalam memahami emosi dan gaya komunikasi individu, sehingga lebih mudah diakses dan mampu membuat konten yang lebih autentik. GPT-4o memperluas kemampuan ini lebih jauh lagi. Ia dapat memproses teks, suara, gambar, dan video, memungkinkannya memahami dan merespons informasi yang lebih luas. Hal ini membuat interaksi dengan komputer menjadi lebih alami dan intuitif bagi pengguna.

Kemampuan beradaptasi

GPT-4 lebih mudah beradaptasi dibandingkan GPT-3. Kualitas ini, yang disebut OpenAI sebagai kemampuan pengendalian, memungkinkan Anda mengubah gaya keluaran model. Model GPT sebelumnya telah disesuaikan untuk menghasilkan respons dalam suara dan nada tertentu. GPT-4 memberi Anda kontrol lebih besar dengan memungkinkan Anda menentukan atribut seperti nada, gaya, dan tingkat kekhususan yang Anda inginkan. Anda dapat menyediakan template respons khusus untuk memberi tahu GPT-4 cara merespons perintah Anda.

Misalnya, pengembang yang membuat aplikasi yang didukung oleh GPT-4 untuk firma hukum dapat menginstruksikan model tersebut untuk “merespons dengan nada formal yang sesuai untuk dokumentasi hukum.” Atau pengguna individu di ChatGPT (dengan GPT-4 dipilih) dapat meminta saran model dengan instruksi untuk “merespons seperti pelatih kehidupan yang suportif dan menghindari kritik keras.” GPT-4 akan menyesuaikan dengan gaya yang diinginkan ini dan memberi Anda respons yang lebih baik.

Kemampuan dan aplikasi

Secara umum, model GPT sangat fleksibel dan dapat mendukung banyak kasus penggunaan. Yang membedakan GPT-4 adalah performa, kemampuan beradaptasi, dan kemampuan unggah gambarnya. Berikut adalah bagaimana faktor-faktor tersebut memungkinkan GPT-4 mengungguli GPT-3 dalam aplikasi umum.

Multimodalitas

Salah satu perbedaan paling signifikan antara GPT-3 dan GPT-4 adalah multimodalitas. Meskipun GPT-3 bersifat unimodal dan hanya dapat memproses dan menghasilkan teks, GPT-4 memperkenalkan kemampuan untuk memproses teks dan gambar. Model terbaru, GPT-4o, memperluas kemampuan multimoda ini lebih jauh lagi:

• Modalitas masukan: GPT-4o dapat menerima masukan dalam format teks, audio, gambar, dan video
• Modalitas keluaran: Dapat menghasilkan keluaran teks, audio, dan gambar

Kemampuan audio GPT-4o sangat canggih. Ia dapat memproses dan merespons input audio dengan kecepatan luar biasa, menghasilkan respons hanya dalam 232 milidetik, dengan waktu respons rata-rata 320 milidetik. Sebagai perbandingan, rata-rata waktu respons manusia dalam suatu percakapan adalah sekitar 200-300 milidetik. Artinya, GPT-4o dapat terlibat dalam percakapan audio dengan kecepatan yang mirip dengan ucapan alami manusia, sehingga mewakili langkah signifikan menuju percakapan real-time dengan alat AI.

Saat ini, fitur multimoda canggih (misalnya menggunakan video sebagai input) GPT-4o belum tersedia secara luas untuk umum. Mereka terutama tersedia melalui kolaborasi selektif dan pengujian beta dengan sejumlah mitra terbatas. Akses yang lebih luas diharapkan seiring OpenAI terus menyempurnakan dan meluncurkan kemampuan ini.

Selain kemampuan multimodalnya, GPT-4 dapat melakukan tugas yang tidak dapat dilakukan oleh GPT-3, seperti:

• Mengekstraksi titik data dan tren utama dari sekumpulan grafik atau bagan.
• Membuat deskripsi gambar, termasuk apa yang membuatnya menarik, lucu, atau sedih.
• Mentranskripsikan foto teks, seperti surat tulisan tangan atau dokumen sejarah.
• Menulis kode untuk desain situs web dasar dengan mengunggah mockup tata letak.
• Memberikan lebih banyak konteks mengenai petunjuk di luar apa yang dapat disampaikan melalui teks saja.

Membuat konten

GPT-3 dan GPT-4 dapat membuat konten berbasis teks asli untuk komunikasi pribadi, dokumen bisnis, dan upaya kreatif. GPT-4 tidak hanya lebih baik dalam menghasilkan teks sesuai gaya spesifik Anda, tetapi juga dapat menjaga koherensi responsnya lebih lama. Anda dapat menggunakan kemampuan ini untuk membantu menulis cerita pendek lengkap, misalnya, atau untuk secara efisien menghasilkan serangkaian email selamat datang bagi pelanggan untuk bisnis kecil.

Meskipun model GPT memiliki kemampuan pembuatan konten yang mengesankan, menjelajahi alat penulisan AI lainnya, seperti Grammarly, adalah ide bagus untuk menemukan alat yang tepat. Dengan Grammarly, Anda tidak perlu berpindah antar tab untuk mendapatkan konten yang dihasilkan AI. Ekstensi Grammarly berfungsi di browser web Anda dan di program seperti Microsoft Word, sehingga Anda bisa dengan mudah mendapatkan dukungan pembuatan konten di dalam alat yang sudah Anda gunakan.

Membantu dengan kode

Meskipun GPT-3 dan GPT-4 memiliki performa yang baik dalam menulis kode, menjelaskan cuplikan kode, dan menyarankan perbaikan, GPT-4 menunjukkan performa yang unggul dalam domain ini. Ini beroperasi dengan efektivitas dan akurasi yang lebih tinggi saat menangani tugas pengkodean. Selain itu, GPT-4 dapat menyelesaikan tugas pengkodean yang lebih lama dengan lebih mudah.

Mendukung chatbot

GPT-3 dan GPT-4 berfungsi sebagai landasan bagi chatbot yang berinteraksi dengan orang-orang melalui cara percakapan yang alami, seperti ChatGPT. Karena GPT-4 lebih baik dalam memahami nuansa, percakapan dengan chatbot GPT-4 cenderung terasa lebih alami dan asli. Ia dapat merespons emosi dengan lebih peka dan mendeteksi dengan lebih baik seluk-beluk manusia seperti idiom, referensi budaya, dan kiasan.

GPT-4 juga membuat chatbot lebih mudah diakses karena performanya lebih baik daripada GPT-3.5 dalam berbagai bahasa.

Mendukung tugas akademik

Pendidik dapat menggunakan model GPT untuk membuat kuis khusus, rencana pembelajaran, dan materi pendidikan. Model-model tersebut juga mampu melakukan penalaran, yang memungkinkan mereka menjelaskan topik-topik kompleks seperti konsep matematika dan pertanyaan filosofis.

GPT-4 mengungguli GPT-3 pada aplikasi yang lebih canggih. Misalnya, meskipun GPT-3.5 mendapat nilai 1 pada ujian Kalkulus AP, GPT-4 mendapat nilai 4.

Membantu penelitian

Anda dapat menggunakan model GPT untuk mempelajari banyak mata pelajaran, menjelajahi konsep baru, dan mendapatkan jawaban atas pertanyaan umum. Namun, ada batasan mengenai seberapa tepat waktu informasi tersebut. GPT-3 dilatih untuk data dalam jumlah besar tetapi tidak mutakhir. Batasan pengetahuan untuk GPT-3.5 adalah Januari 2022. Untuk GPT-4, batas pengetahuan dapat bervariasi dari September 2021 hingga Desember 2023, bergantung pada versinya.

Meringkas konten yang ada

GPT-3 dan GPT-4 memungkinkan Anda memasukkan konten yang ada ke dalam perintah Anda dan membuat ringkasan. Anda dapat menyesuaikan ringkasan dengan spesifikasi Anda, seperti jumlah kata, format, atau tingkat kelas. Karena GPT-4 memiliki jendela konteks yang lebih panjang, Anda dapat menggunakannya untuk meringkas bagian teks yang lebih panjang. Anda juga dapat meminta agar ringkasan tersebut memenuhi persyaratan yang lebih spesifik, seperti menargetkan audiens tertentu atau bahkan membuat teks dalam bahasa lain.

Brainstorming ide

Model GPT dapat memberikan ide untuk berbagai hal seperti proyek kreatif, acara, dan nama produk. Mereka juga dapat membantu Anda mendapatkan ide untuk memecahkan masalah yang kompleks. Misalnya, mereka dapat menawarkan ide tentang cara menggunakan otomatisasi untuk menyederhanakan proses yang rumit dan memakan waktu. Karena kemampuannya dalam memahami nuansa, GPT-4 dapat memberikan daftar ide yang lebih disesuaikan dibandingkan GPT-3. Anda juga dapat menambahkan detail tambahan ke permintaan curah pendapat dengan mengunggah gambar.

Bias dan keamanan

Meminimalkan respons beracun adalah isu yang sedang berlangsung dalam AI generatif. GPT-4 secara umum lebih baik dibandingkan GPT-3 dalam mencegah respons yang bias dan diskriminatif serta mengenali kata-kata bermasalah dalam kalimat. Namun, para peneliti menemukan bahwa, dibandingkan dengan GPT-3, lebih mudah mengelabui GPT-4 agar mengabaikan pagar pembatasnya dan menghasilkan respons yang merugikan. Ternyata, fitur steerability yang memudahkan penyesuaian GPT-4 sesuai kebutuhan Anda juga memudahkan proses jailbreak pada model.

Harga

Versi terbaru GPT-3, GPT-3.5, tersedia gratis melalui ChatGPT. Untuk mengakses GPT-4, Anda memerlukan akun ChatGPT Plus, yang dimulai dari $20 per bulan. Bagi pengembang, akses API GPT-4o sekitar 50 persen lebih murah dibandingkan GPT-4 Turbo dan juga menawarkan batas kecepatan 5x lebih tinggi.

Peningkatan kemampuan multibahasa

Karena mereka dilatih menggunakan data internet, model GPT sebelumnya menunjukkan bias terhadap bahasa yang lebih banyak terwakili secara online. Namun, GPT-4 menunjukkan peningkatan performa dalam berbagai bahasa dibandingkan dengan performa GPT-3.5 dalam bahasa Inggris. Hal ini mencakup kemampuan yang lebih baik dalam bahasa seperti Swahili dan Latvia, yang kehadiran onlinenya lebih terbatas dibandingkan bahasa Inggris dan Prancis. GPT-4o melanjutkan tren ini dan menunjukkan peningkatan yang lebih signifikan pada bahasa non-Inggris.

Kesimpulan

Evolusi model GPT dari GPT-3 ke GPT4, dan kini GPT-4o, menandai lompatan signifikan dalam pemrosesan bahasa AI. GPT-3 menetapkan standar tinggi dengan kemampuannya menghasilkan teks, menjelaskan konsep, dan menulis kode. GPT-4 meningkatkan standar ini dengan memperkenalkan pemrosesan gambar dan meningkatkan pemahaman bahasa. GPT-4o mendorong batasan lebih jauh dengan pemrosesan audio dan video, respons yang lebih cepat, kemampuan multibahasa yang ditingkatkan, dan efektivitas biaya.

Kemajuan ini memperluas potensi AI di berbagai aplikasi, mulai dari tugas kreatif hingga penyelesaian masalah yang kompleks. Seiring dengan terus berkembangnya model GPT, model ini akan menawarkan kemampuan yang semakin canggih sehingga menurunkan hambatan masuk untuk bidang-bidang seperti desain, teknik, dan analisis data. Beberapa ahli berpendapat bahwa kita cenderung melakukan transisi ke peran di mana kita mengelola model AI, membimbing, menyempurnakan, dan mendelegasikan daripada melakukan tugas dari awal.