Apa itu GPT? Semua yang Harus Anda Ketahui

GPT adalah rangkaian model AI di balik banyak aplikasi AI generatif yang populer, seperti chatbots dan asisten pengkodean. Artikel ini memberikan ikhtisar tentang inovasi yang mengubah permainan ini.

Daftar isi

• Apa itu GPT?
• Bagaimana cara kerja model GPT?
• Bagaimana model GPT berevolusi
• Aplikasi GPT
• Kelebihan model GPT
• Kontra model GPT
• Kesimpulan

Apa itu GPT?

GPT, yang merupakan singkatan dari “transformator terlatih generatif”, mengacu pada model spesifik dan rangkaian model kecerdasan buatan (AI) yang semakin canggih. Dimulai dengan GPT asli, model ini telah berkembang melalui beberapa versi, termasuk GPT-2, GPT-3, dan GPT-4, yang setiap iterasinya berkembang dalam ukuran dan kemampuan serta memiliki peningkatan kemampuan untuk menangani tugas bahasa yang kompleks dengan keterampilan mirip manusia. Rangkaian model GPT dikembangkan oleh OpenAI, sebuah perusahaan riset AI yang didirikan pada tahun 2015 oleh sekelompok pakar AI dan didukung oleh pendiri terkenal seperti Elon Musk dan Reid Hoffman.

Model GPT adalah landasan bagi berbagai aplikasi AI generatif populer, termasuk ChatGPT dan DALL-E. Model GPT adalah jenis model bahasa besar (LLM), yang dirancang untuk memproses dan menganalisis data teks dalam jumlah besar. LLM dilatih untuk meniru dan menghasilkan bahasa mirip manusia dengan mahir, memungkinkan mereka melakukan berbagai tugas yang memerlukan pemahaman dan pembangkitan bahasa alami.

Apa kepanjangan dariGPT?

GPT adalah singkatan dari “transformator terlatih generatif”, sebuah deskripsi yang merangkum esensi cara kerjanya.

Generatif

Model GPT disebut “AI generatif” karena menghasilkan konten baru dari perintah atau data masukan. Hal ini membedakannya dari model AI yang dirancang untuk mengklasifikasikan dan membuat prediksi pada input data yang sudah ditentukan sebelumnya. Sebaliknya, model AI generatif seperti GPT tidak hanya mengklasifikasikan data. Sebaliknya, mereka menghasilkan keluaran teks, kode, gambar, atau media kreatif lainnya yang benar-benar baru sebagai fungsi dari pelatihan mereka.

Terlatih sebelumnya

Sebelum disesuaikan dengan aplikasi tertentu, model GPT menjalani fase pra-pelatihan awal. Pra-pelatihan menetapkan kemampuan dasar model untuk menghasilkan respons mirip manusia dari perintah yang berubah-ubah dengan melatih model pada kumpulan data yang dikurasi dengan baik. Hal ini meletakkan dasar bagi kemampuan pemahaman bahasa umum model.

Setelah pra-pelatihan dasar selesai, pengembang dapat menyempurnakan model untuk tujuan yang lebih khusus melalui pelatihan tambahan pada data khusus tugas. Misalnya, model GPT yang telah dilatih sebelumnya dapat disesuaikan pada kumpulan data percakapan agar berfungsi sebagai chatbot. Alternatifnya, ini dapat disesuaikan dengan basis kode atau dokumentasi tertentu untuk membantu tugas pemrograman dan pembuatan kode. Pra-pelatihan memberikan keterampilan bahasa umum yang dapat disempurnakan untuk mengoptimalkan model untuk kasus penggunaan yang ditargetkan.

Transformator

Arsitektur AI terkenal seperti jaringan saraf berulang (RNN) dan jaringan memori jangka pendek (LSTM) memproses urutan teks secara bertahap, sehingga sulit untuk menangkap konteks penuh dan struktur kata yang kompleks. Transformator merevolusi pemrosesan bahasa alami (NLP) dengan mekanisme perhatian diri yang menganalisis semua kata dalam urutan paralel dan membangun koneksi berdasarkan hubungan yang teridentifikasi.

Dengan memproses seluruh rangkaian secara holistik daripada kata-kata individual, transformator dapat memahami struktur bahasa yang kompleks jauh lebih baik daripada arsitektur lainnya. Namun, “pemahaman” transformator sebenarnya hanyalah pola statistik dan bukan pemahaman atau penalaran manusia.

Pertama kali diperkenalkan untuk terjemahan mesin pada tahun 2017, kemampuan perhatian mandiri transformator merupakan sebuah terobosan, memungkinkan pelatihan pada kumpulan data yang sangat besar. Dengan demikian, arsitektur transformator kini mendukung sebagian besar platform AI generatif modern sebagai komponen arsitektur standar.

Dari permintaan hingga respons—cara kerja model GPT

Model GPT bekerja dengan memperkirakan respons yang sesuai terhadap masukan pengguna tertentu, yang disebut sebagai prompt. Awalnya, model ini terutama berinteraksi melalui perintah berbasis teks, namun kemajuan telah memperkenalkan kemampuan untuk memproses dokumen dan gambar yang diunggah, serta mengakses API dan alat eksternal untuk memasukkan data.

Model GPT memecah perintah menjadi segmen yang lebih kecil yang dikenal sebagai token dan kemudian menganalisis token tersebut menggunakan algoritma yang canggih. Proses ini membantu menguraikan makna token dalam prompt. Setelah maknanya diekstraksi, model menghasilkan respons yang secara statistik paling mungkin selaras dengan jawaban yang diharapkan.

Cara model GPT dilatih

Meskipun proses pelatihan untuk setiap model GPT berbeda-beda, secara umum Anda dapat mengategorikannya menjadi dua fase: tanpa pengawasan dan diawasi.

Pelatihan tanpa pengawasan

Selama fase pra-pelatihan awal, model GPT menyerap sejumlah besar data tak berlabel dari berbagai sumber seperti artikel Wikipedia, buku digital, dan diskusi online. Misalnya, GPT-2 dilatih pada 8 juta halaman web, sedangkan GPT-4 terbaru dilaporkan menggunakan data teks berukuran petabyte, setara dengan 500 miliar halaman buku. Tujuan dari pra-pelatihan dengan pengawasan mandiri ini, yang disebut sebagai fase tanpa pengawasan, adalah untuk memungkinkan model memahami perintah bahasa alami dan menghasilkan respons mirip manusia secara koheren. Pada fase ini, model tidak diberi tahu secara eksplisit apa yang diwakili oleh data. Sebaliknya, model tersebut menggunakan arsitektur transformatornya untuk mengidentifikasi pola dan hubungan dalam data.

Pelatihan yang diawasi

Setelah fase tanpa pengawasan selesai, model GPT disempurnakan menggunakan pelatihan yang diawasi. Dalam pelatihan yang diawasi, manusia melatih model menggunakan perintah dan respons yang disesuaikan dan diberi label dengan tujuan mengajarkan model respons mana yang mungkin diinginkan manusia dan respons mana yang berbahaya atau tidak akurat.

Pelatihan yang diawasi juga mencakup proses yang disebut pembelajaran penguatan dengan umpan balik manusia (RLHF). Dalam proses RLHF, manusia menilai respons agar model menghasilkan respons berkualitas lebih tinggi dari waktu ke waktu.

Selama penyempurnaan, model GPT mungkin juga diberikan jenis data tertentu terkait dengan fungsi yang akan dijalankannya. Misalnya, ChatGPT telah disempurnakan pada dialog percakapan dan kode komputer yang tersedia untuk umum untuk mendukung kemampuan umumnya dalam menghasilkan teks percakapan dan kode komputer yang akurat.

Bagaimana model GPT berevolusi

Sejak tahun 2018, OpenAI telah merilis beberapa versi model GPT, termasuk GPT-2, GPT-3, dan GPT-4 terbaru, dengan masing-masing versi dibuat berdasarkan versi terakhir untuk mencapai kompleksitas dan kemampuan yang lebih besar dalam tugas pemrosesan bahasa.

GPT-1

Diperkenalkan pada tahun 2018, GPT-1 menunjukkan potensi arsitektur GPT dan pendekatan pelatihan. Ia mampu melakukan tugas-tugas bahasa dasar seperti menjawab pertanyaan sederhana dan menyusun ulang kalimat. Namun, GPT-1 paling cocok untuk perintah dan respons yang lebih singkat karena skalanya yang lebih kecil dan kumpulan data pelatihan yang lebih sederhana. Keterbatasan ini menyebabkannya kesulitan mempertahankan konteks dalam percakapan yang lebih panjang, yang sering kali menghasilkan keluaran yang kurang koheren seiring bertambahnya panjang teks.

GPT-2

Diluncurkan pada bulan Februari 2019, GPT-2 menunjukkan peningkatan yang signifikan, karena dilatih pada kumpulan data yang sepuluh kali lebih besar dibandingkan GPT-1. Basis pelatihan yang diperluas ini memungkinkan GPT-2 menghasilkan teks yang lebih panjang dan koheren serta menangani tugas seperti peringkasan teks, menjawab pertanyaan, dan terjemahan bahasa tanpa pelatihan khusus tugas. Terlepas dari kemajuan ini, GPT-2 masih menghadapi tantangan dengan pemahaman konteks yang berbeda-beda dan terkadang menghasilkan respons yang kurang relevan atau menyimpang dari maksud pengguna.

GPT-3 dan GPT-3.5

Dirilis pada bulan Juni 2020, GPT-3 menandai kemajuan signifikan dari model sebelumnya, dengan peningkatan kemampuan dalam pemrosesan bahasa alami, pembuatan kode, dan tugas penalaran dasar seperti menguraikan kalimat. Dengan skala besar yang terdiri dari 175 miliar parameter, GPT-3 sangat meningkatkan retensi dan koherensi konteks pada rentang teks yang lebih panjang. Namun, ukurannya yang lebih besar juga menimbulkan tantangan dalam tuntutan komputasi dan penyesuaian, yang terkadang menyebabkan keluaran yang tidak dapat diprediksi atau bias.

Pada tahun 2022, OpenAI meluncurkan GPT-3.5, versi GPT-3 yang disempurnakan. Dengan melatih kumpulan data yang lebih baru dan melalui penyesuaian tambahan, versi ini dirancang untuk mengurangi kemungkinan menghasilkan respons yang merugikan atau tidak pantas. Meskipun GPT-3.5 terus mengalami kemajuan dalam hal akurasi dan keamanan, mempertahankan akurasi kontekstual dalam konteks yang kompleks atau khusus masih menjadi sebuah tantangan.

GPT-4

Pada bulan Maret 2023, OpenAI merilis GPT-4, memberikan detail terbatas tentang pelatihannya. Dengan kemampuannya memproses perintah yang lebih panjang dan kompleks serta meningkatkan retensi konteks secara signifikan, GPT-4 menandai kemajuan besar dalam arsitektur GPT. GPT-4 juga merupakan model multimodal, yang berarti dapat menafsirkan perintah yang mencakup teks dan gambar. Meskipun GPT-4 menawarkan peningkatan akurasi dan fungsionalitas, GPT-4 terus menghadapi tantangan dalam memastikan keandalan yang konsisten di berbagai tugas yang beragam dan berbeda.

Aplikasi GPT

Model GPT menawarkan fungsionalitas yang memungkinkan pengguna non-teknis dan pengembang menangani berbagai tugas, termasuk menghasilkan konten kreatif, menganalisis dokumen kompleks, dan menyederhanakan layanan pelanggan.

bot obrolan

Chatbots adalah salah satu aplikasi model GPT yang paling populer. Dengan menggunakan penyesuaian, pengembang dapat menyesuaikan lebih lanjut model GPT untuk membuat chatbot khusus untuk tujuan tertentu, seperti menyediakan layanan pelanggan untuk bisnis atau mengajarkan permainan kartu seperti poker. Penyesuaian ini mendukung interaksi yang menarik dan relevan secara kontekstual, sehingga menciptakan pengalaman pengguna yang lebih personal dan bermanfaat.

tugas kreatif

Model GPT dapat mendukung berbagai tugas kreatif, seperti bertukar pikiran atau memberikan ide untuk menyempurnakan konten yang sudah ada. Berikut beberapa cara model GPT dapat membantu Anda dalam tugas kreatif:

• Menulis draf konten asli, seperti fiksi, puisi, atau iklan
• Menghasilkan ide untuk usaha kreatif seperti kerangka naskah film atau tema mural
• Menyarankan cara untuk membuat konten yang ada lebih mudah dibaca atau lebih menarik bagi audiens yang berbeda

Banyak alat AI generatif memungkinkan Anda menghasilkan konten kreatif, termasuk Grammarly. Grammarly mempelajari gaya penulisan Anda dan mudah diintegrasikan dengan alat yang sudah dikenal, seperti Gmail dan Microsoft Word.

Dukungan akademis

Model GPT dapat diterapkan dalam lingkungan akademis untuk membantu menjelaskan konsep matematika yang kompleks, membuat konten pengajaran yang menarik, berfungsi sebagai asisten peneliti, dan mengembangkan kuis dan soal ujian.

Analisis data

Meskipun semua model GPT dapat membantu tugas analisis data, GPT-4, khususnya, unggul dalam menganalisis dokumen kompleks, merangkum tren data, dan melaporkan metrik dari sumber data terstruktur seperti dokumen Microsoft Excel. Itu juga dapat menganalisis sentimen pelanggan dari komentar media sosial, ulasan, dan survei.

Analisis gambar

Dengan GPT-4, pengguna dapat mengunggah gambar untuk dianalisis bersama dengan perintah tekstual. Fitur ini berguna untuk berbagai macam tugas, seperti mengonversi gambar teks ke dalam format yang dapat diedit, membuat keterangan untuk postingan media sosial, menyusun deskripsi produk, dan membuat deskripsi gambar untuk digunakan dengan teknologi bantu bagi pengguna tunanetra.

Bantuan pengkodean

Model GPT dapat membantu pengembang dengan menjelaskan program komputer, mengoptimalkan kode untuk efisiensi dan pemeliharaan, membuat kasus uji, dan mengkonversi kode antar bahasa pemrograman. Kemampuan ini membantu menyederhanakan proses pengembangan.

Apa kelebihan model GPT?

Model GPT memberikan cara yang fleksibel dan efisien untuk mengotomatisasi tugas, dengan dukungan penyesuaian yang signifikan. Mereka memungkinkan pengguna membuat aplikasi yang disesuaikan dengan beragam kebutuhan, seperti analisis kontrak, analisis prediktif, dan deteksi ancaman keamanan siber. Kemampuan beradaptasi ini telah memfasilitasi adopsi AI secara lebih luas di berbagai sektor.

Apa kekurangan model GPT?

Meskipun memiliki kecanggihan, model GPT memiliki keterbatasan. Karena mereka dilatih menggunakan kumpulan data tetap, biasanya dengan tanggal batas waktu, mereka tidak dapat memasukkan pembaruan atau data real-time setelah batas waktu pelatihan terakhir. Selain itu, meskipun GPT-4 dapat menganalisis gambar, model GPT berbasis teks, sehingga GPT-4 sebenarnya menggunakan model AI generatif lainnya, DALL-E, untuk menganalisis dan menghasilkan gambar. Meskipun hal ini mungkin bukan urusan pengguna pada umumnya, pengembang mungkin mendapati bahwa model multimodal asli lebih mampu melayani kasus penggunaan mereka. Yang terakhir, kekhawatiran etika tetap ada seputar potensi bias, masalah privasi, dan kemungkinan penyalahgunaan, misalnya dengan menyebarkan informasi yang salah, melanggar perlindungan hak cipta, atau membuat konten berbahaya.

GPT: Pengubah permainan AI

Seri model AI GPT telah secara signifikan meningkatkan kemampuan mesin dalam meniru interaksi mirip manusia dan membantu tugas-tugas rumit di berbagai sektor. Dengan evolusi yang berkelanjutan, model-model ini menjanjikan peningkatan upaya kreatif dan analitis. Namun demikian, hal-hal tersebut menimbulkan masalah etika dan privasi yang signifikan sehingga memerlukan studi dan tindakan yang cermat. Ke depan, pengembangan teknologi GPT kemungkinan akan terus menjadi tema sentral dalam penelitian AI, yang menentukan masa depan adopsi teknologi di seluruh dunia.