Mengenal GPT dan Fase-fase Tahapannya

Apa itu GPT?

Generative Pre-trained Transformer (GPT) adalah program komputer berbasis artificial intelligence (AI) yang bekerja untuk mengkreasikan teks seperti kreasi manusia. Berbekal model jaringan neural artificial yang berperan penting dalam tugas natural language processing (NLP), GPT menyelesaikan tugasnya tanpa memerlukan perintah yang spesifik.

Mesin pintar ini termasuk AI berjenis machine learning yang paling mutakhir saat ini. Berbagai aplikasi chatbot menggunakan GPT untuk membuat teks, konten, hingga sekedar bercakap serta menjawab pertanyaan.

Model yang digunakan oleh transformer jenis ini merupakan terobosan signifikan dalam penelitian dan pengembangan AI. Kemunculannya menjadi tonggak sejarah pemanfaatan machine learning secara luas untuk mengotomasi tugas-tugas keseharian dengan bantuan AI.

Baca juga: Memahami LLM, Otak di Balik Canggihnya Teknologi AI

Bagaimana Cara Kerja GPT?

Model GPT secara spesifik merupakan model prediksi bahasa yang bekerja pada arsitektur transformer menggunakan jaringan neural artificial (artificial neural network/ANN). Mesin ini belajar untuk menganalisis kueri bahasa alami atau prompt, memprediksi respons terbaik serta memahami konteks dari teks itu sendiri.

Kemampuan tersebut didapat dari pengetahuan yang mereka peroleh sebelumnya, yakni pada saat algoritmanya dilatih. Ilmuwan komputer dan ahli teknis dibalik developer GPT melakukan pelatihan terhadap algoritma AI menggunakan dataset dalam jumlah besar yang disebut sebagai parameter.

Model GPT melalui pelatihan tersebut dengan memperhatikan konteks input yang dinamis, mempertimbangkan respons hingga memprediksi kata berikutnya. Pelatih mengujicobakan miliaran hingga triliunan parameter kepada algoritma ini untuk membuat kecerdasannya semakin paripurna.

Transformator

ANN sebetulnya memiliki beberapa model, diantaranya recurrent, conventional dan transformator. Sebagai jaringan bermodel transformator, GPT membangun arsitektur neuralnya untuk berfokus pada mekanisme self-attention. maksudnya, mekanisme ini membuat mesin bermotor kecerdasan artificial mampu menaruh perhatian dalam rentang yang lebih panjang pada bagian teks berikut langkah pemrosesannya.

Model transformator terbukti mampu meningkatkan kemampuan mesin untuk menangkap konteks secara holistik dalam kapasitas yang lebih banyak. Karenanya, mesin ini dapat menyelesaikan tugas NLP dengan performa yang baik.

Encoder

Encoder berperan dalam proses input teks sebagai agen pra input yang tertaut untuk membuat representasi matematis dari konteks sebuah kata. Proses ini disebut embedding.

Komponen encoder melakukan embedding terhadap input kata agar mesin dapat menangkap makna kontekstual dari kata tersebut. Block encoder pada jaringan transformator memisahkan kata ke dalam embedding berdasarkan bobotnya masing-masing. Bobot inilah yang disebut sebagai parameter, tugasnya mengukur relevansi kata dalam sebuah kalimat.

Encoder juga berperan untuk mencegah makna ambigu dalam konteks kata. Hasil encoder terepresentasi dalam vektor yang akan melalui proses selanjutnya yang disebut decoder.

Decoder

Representasi vektor dari encoder merupakan input bagi decoder untuk menghasilkan output yang diminta. Pada komponen inilah mesin memiliki mekanisme self-attention yang beguna saat representasi vektor sedang diproses menjadi output.

Self-attention mengubah mekanisme mesin membaca kata. Semula, mesin memproses kata secara berurutan, namun mesin dengan mekanisme ini bekerja dengan memproses seluruh input sekaligus agar konteks dan maknanya tidak bias.

Berkat mekanisme self-attention, decoder dapat bekerja secara paralel memproses input menjadi output. Keunggulan ini membuat transformer dapat memproses parameter lebih cepat dan lebih banyak serta lebih akurat.

Baca juga: Mengenal Google AI, Sosok Di Balik Perplexity AI

Bagaimana Fase Perkembangan GPT?

1. GPT-1

GPT-1 dirilis pada tahun 2018 oleh OpenAI sebagai model pemrosesan bahasa pertama yang menggunakan arsitektur transformer. Tak tanggung, model pertama ini sudah menggunakan 117 juta parameter dalam pelatihannya.

Parameternya berasal dari laman-laman web di internet dengan miliaran kata, lebih dari 11.000 buku dari berbagai genre, hingga dataset milik BookCorpus. Hasilnya, GPT-1 sudah dapat men-generate bahasa dengan fasih dan koheren sesuai prompt.

Model ini didapuk sebagai pencapaian signifikan dalam studi NLP. Meski demikian, masih banyak keterbatasan yang terdapat dalam performanya. Salah satunya, model ini sering men-generate teks berulang, terutama jika perintahnya tidak punya cakupan yang baik pada parameter acuan algoritma.

GPT-1 juga kesulitan untuk memberi jawaban relevan, terutama pada percakapan panjang. Kemampuan mesin transformer ini juga masih terbatas dalam menghasilkan teks panjang.

2. GPT-2

Open AI merilis GPT-2 pada 2019 sebagai penerus GPT-1. Tentunya, versi ini berupaya untuk menyelesaikan kekurangan versi sebelumnya.

Algoritma versi ini menggnakan 1,5 miliar parameter sebagai pelatihnya. Selain lebih besar dari jumlah parameter GPT-1, parameter yang digunakan untuk melatih GPT-2 juga jauh lebih beragam dengan kombinasi jenis CommonCrawl dan WebText.

Hasilnya, model ini sudah mulai merespons prompt dan teks mirip dengan respons manusia. Versi kedua ini pun sudah bisa menghasilkan konten dan menerjemahkan bahasa. Sayangnya, model kedua ini belum bisa memecahkan limitasi pada konteks tulisan maupun percakapan yang lebih panjang.

3. GPT-3

Kemajuan eksponensial pada NLP berwujud GPT-3 yang dirilis OpenAI setahun berikutnya, yakni pada 2020. Berbasis 175 miliar parameter, akhirny studi NLP dapat memecahkan persoalan koherensi dan relevansi chatbot dalam menyelesaikan tugas berupa teks panjang.

GPT-3 dapat merespons dengan baik berbagai varisi tugas yang dibebankan padanya. Mesin pintar ini mengolah 175 miliar parameter menjadi 3 triliun dataset yang berada dibalik mesin kecerdasan buatannya. Karenanya, kamu bahkan tidak perlu memberi contoh penugasan spesifik untuk membuat mesin pintar ini berhasil menyelesaikan tugas yang kamu berikan.

Tak hanya teks, versi ketiga ini juga bisa menciptakan karya seni hingga koding program komputer. Apapun perintahnya, GPT-3 dapat memberi respons dan menjalankan tugas dengan koheren dan relevan.

Kemajuan ini membuat berbagai developer aplikasi AI, tak terkecuali OpenAI, berlomba menciptakan aplikasi Chatbot dengan mesin kecerdasan GPT 3. Salah satu yang paling populer saat ini adalah ChatGPT.

Kendati sudah mencetak tonggak sejarah baru, model ini tetap punya kekurangan. Yakni, terkadang informasi yang diberikan tidak akurat, mengandung bias atau respons yang kurang pantas.

4. GPT-4

Versi keempat GPT lahir pada 14 Maret 2023. Hingga saat ini, algoritmanya masih dalam tahap pelatihan namun sudah diaplikasikan pada sejumlah aplikasi Chatbot, termasuk ChatGPT versi pro dan Microsoft Bing.

Kabarnya, GPT-4 dapat memproses prompt yang lebih kompleks dengan respons yang lebih akurat dan pantas. Rumor yang beredar menyebutkan saat full version-nya dirilis nanti, GPT-4 bakal jadi mesin AI tercanggih hingga membuat beberap kalangan khawatir akan penyalahgunaannya.

Baca juga: Menguak 5 Potensi ChatGPT dalam Kegiatan Investasi

Download aplikasi Pluang untuk investasi Saham AS, emas, ratusan aset kripto dan puluhan produk reksa dana mulai dari Rp5.000 dan hanya tiga kali klik saja!

Dengan Pluang, kamu bisa melakukan diversifikasi aset dengan mudah dan aman karena seluruh aset di Pluang sudah terlisensi dan teregulasi. Ayo, download dan investasi di aplikasi Pluang sekarang!

Sumber: Makeuseof, amazon