ikuti Young di Google News

Bagaimana Cara Kerja ChatGPT?

Bagaimana Cara Kerja ChatGPT? - ChatGPT bekerja dengan menggunakan teknik pemrosesan bahasa alami (NLP) yang disebut pre-training transformer.

Bagaimana Cara Kerja ChatGPT

Cara Kerja ChatGPT - ChatGPT adalah model kecerdasan buatan pemrosesan bahasa tingkat lanjut yang dikembangkan oleh OpenAI. Ini telah membuat kemajuan signifikan dalam pemahaman, pembuatan, dan percakapan bahasa alami, sehingga membentuk interaksi kita dengan mesin yang belum pernah ada sebelumnya. Tapi apa sebenarnya ChatGPT itu? Dan bagaimana cara kerjanya? Artikel ini bertujuan untuk menjawab pertanyaan-pertanyaan tersebut.

ChatGPT - OpenAi

ChatGPT, dimana GPT adalah singkatan dari Generative Pretrained Transformer, adalah varian model AI GPT yang dirancang khusus untuk pembuatan dan interaksi teks mirip manusia. Hal ini dapat menghasilkan tulisan kreatif, menjawab pertanyaan, memberikan penjelasan rinci, menerjemahkan bahasa, mensimulasikan karakter untuk video game, mengajar berbagai mata pelajaran, dan bahkan melakukan obrolan santai.

ChatGPT pada dasarnya adalah chatbot canggih yang menggunakan algoritme pembelajaran mesin untuk memahami dan menghasilkan teks mirip manusia berdasarkan masukan yang diterimanya. Ini adalah model canggih yang merupakan produk penelitian mutakhir di bidang AI dan pembelajaran mesin.

Evolusi ChatGPT

ChatGPT telah melihat banyak versi sejak awal, masing-masing versi lebih baik dari versi sebelumnya. GPT-1, seri pertama, diluncurkan pada Juni 2018 dengan 117 juta parameter. Hal ini diikuti oleh GPT-2 pada bulan Februari 2019, yang secara signifikan lebih besar dengan 1,5 miliar parameter. GPT-3, iterasi ketiga yang diluncurkan pada Juni 2020, merupakan lompatan besar dengan 175 miliar parameter.

ChatGPT-3.5 dan ChatGPT-4.0 mewakili kemajuan signifikan dalam perkembangan model bahasa AI yang dikembangkan oleh OpenAI. Meskipun ChatGPT-3.5 mengalami peningkatan dalam kefasihan bahasa, pemahaman keseluruhan, dan kemampuan menangani percakapan yang lebih kompleks, ChatGPT-3.5 masih mengalami beberapa ketidakkonsistenan dan terkadang memberikan hasil yang tidak sesuai dengan keinginan pengguna. 

Masalah-masalah ini diatasi dengan ChatGPT-4.0, yang menunjukkan peningkatan luar biasa dalam memahami berbagai nuansa percakapan, kemampuan memeriksa fakta, mempertahankan konteks dialog yang panjang, dan meningkatkan kealamian dalam respons. Selain itu, hal ini mendorong batas-batas kreativitas model, memungkinkannya menghasilkan konten, fiksi, dan kode berkualitas tinggi dengan lebih efektif. 

Namun, peningkatan versi dari GPT-3.5 ke GPT-4.0 juga menimbulkan kekhawatiran baru mengenai etika dan penyalahgunaan, sehingga mendorong OpenAI untuk memperkuat perlindungannya, sehingga menjadikan GPT-4 lebih kuat dan andal.

Bagaimana Cara Kerja ChatGPT?

ChatGPT bekerja dengan menggunakan teknik pemrosesan bahasa alami (NLP) yang disebut pre-training transformer. Pre-training transformer adalah teknik pembelajaran mesin yang melibatkan pelatihan model bahasa pada kumpulan data besar teks dan kode. Ini memungkinkan model bahasa untuk belajar pola dan hubungan dalam bahasa yang dapat digunakan untuk menghasilkan teks baru atau menjawab pertanyaan.

Secara lebih rinci, cara kerja ChatGPT adalah sebagai berikut:

Pemahaman Token

Saat Anda memberikan masukan teks ke ChatGPT, teks tersebut dipecah menjadi potongan-potongan kecil yang disebut "token". Token adalah unit dasar dari bahasa yang dapat berupa kata, frasa, atau bahkan simbol. Misalnya, kalimat "Saya suka makan pizza" akan dipecah menjadi token "Saya", "suka", "makan", "pizza".

Embedding

Token kemudian diubah menjadi representasi vektor yang disebut "embedding". Embedding adalah representasi numerik dari makna token. Misalnya, embedding untuk token "Saya" mungkin berupa vektor [0.1, 0.2, 0.3], embedding untuk token "suka" mungkin berupa vektor [0.4, 0.5, 0.6], dan seterusnya.

Self-Attention

Embedding kemudian digunakan untuk menghitung hubungan antara token. Hubungan ini disebut "self-attention". Self-attention memungkinkan ChatGPT untuk memahami konteks dari teks yang diberikan. Misalnya, self-attention dapat digunakan untuk menentukan bahwa token "Saya" dan "suka" terkait karena keduanya muncul dalam kalimat yang sama.

Arsitektur Transformer

Self-attention kemudian digunakan untuk melatih model bahasa. Model bahasa ini disebut "Arsitektur Transformer". Arsitektur Transformer adalah model bahasa generatif yang kuat yang dapat digunakan untuk menghasilkan teks baru atau menjawab pertanyaan.

Pemrosesan Hierarkis

Model bahasa kemudian digunakan untuk menghasilkan teks baru atau menjawab pertanyaan. Proses ini disebut "pemrosesan hierarkis". Pemrosesan hierarkis memungkinkan ChatGPT untuk menghasilkan teks yang koheren dan informatif. Misalnya, pemrosesan hierarkis dapat digunakan untuk menghasilkan puisi yang memiliki struktur dan rima yang baik.

Decoding

Proses terakhir adalah "decoding". Decoding adalah proses menghasilkan teks dari representasi vektor.

Sampling atau Beam Search

Decoding dapat dilakukan dengan menggunakan teknik "sampling" atau "beam search". Sampling adalah teknik yang menghasilkan teks secara acak. Beam search adalah teknik yang menghasilkan teks yang paling mungkin.

Pengembangan Konteks

ChatGPT dapat menggunakan konteks dari percakapan sebelumnya untuk menghasilkan teks yang lebih relevan. Misalnya, jika Anda bertanya kepada ChatGPT "Apa ibukota Prancis?", ChatGPT akan mengingat bahwa Anda telah bertanya tentang Prancis sebelumnya. Hal ini akan membantu ChatGPT untuk menghasilkan jawaban yang lebih akurat dan relevan.

ChatGPT menggunakan pembelajaran mesin, khususnya metode yang disebut jaringan saraf transformator, untuk memprediksi kata berikutnya dalam sebuah kalimat. Hal ini dilakukan dengan menganalisis konteks yang diberikan oleh kata-kata sebelumnya. 'Generatif' di GPT menandakan kemampuannya untuk menghasilkan teks, dan 'dilatih sebelumnya' menunjukkan bahwa ia sebelumnya telah dilatih pada data teks dalam jumlah besar.

Model dilatih menggunakan proses dua langkah: pra-pelatihan dan penyesuaian. Selama pra-pelatihan, ia belajar memprediksi kata berikutnya dalam sebuah kalimat dari kumpulan besar teks internet. Namun, mereka tidak mengetahui secara spesifik tentang dokumen mana yang ada dalam set pelatihannya atau memiliki akses ke data pribadi apa pun kecuali dokumen tersebut dibagikan kepadanya selama percakapan.

Setelah model dasar dilatih sebelumnya, penyesuaian dilakukan pada kumpulan data yang lebih sempit, yang dihasilkan dengan bantuan peninjau manusia dengan mengikuti pedoman yang disediakan oleh OpenAI. Hal ini membantu model menghasilkan respons yang lebih aman dan berguna.

Memahami Mekanisme ChatGPT

ChatGPT menggunakan mekanisme yang disebut “attention” untuk menentukan bagian mana dari masukan yang penting dan mana yang tidak. Ini memberikan bobot lebih tinggi pada kata-kata penting, sehingga memberi mereka lebih banyak 'perhatian'.

Dalam bentuknya yang paling sederhana, jaringan transformator terdiri dari encoder yang memproses masukan dan decoder yang menghasilkan keluaran. Namun model GPT hanya memanfaatkan bagian decoder trafo. Hal ini memungkinkan model untuk secara efektif menangani sejumlah besar data yang dilatihnya, yang mencakup beragam topik dan bahasa.

Berinteraksi Dengan ChatGPT

Berinteraksi dengan ChatGPT mirip dengan melakukan percakapan dengan orang lain, meskipun dengan batasan tertentu. Meskipun AI melakukan yang terbaik untuk memahami dan merespons dengan tepat, ada kalanya AI tidak sepenuhnya memahami seluk-beluk percakapan atau konteks manusia.

ChatGPT tidak memiliki keyakinan atau opini, namun menghasilkan respons berdasarkan data yang dilatihnya dari jutaan bahkan milyaran parameter. Ia juga tidak memiliki akses ke data pribadi tentang individu kecuali telah dibagikan selama percakapan. Ini dirancang untuk menghormati privasi dan kerahasiaan pengguna.

About the Author

Terlalu muda untuk dikritik dan terlalu dewasa untuk di nasehati :)

Posting Komentar

Cookie Consent
Young serve cookies on this site to analyze traffic, remember your preferences, and optimize your experience.
Oops!
Young detect it seems there is something wrong with your internet connection. Please connect to the internet and start browsing again.
AdBlock Detected!
Young have detected that you are using adblocking plugin in your browser.
The revenue we earn by the advertisements is used to manage this website, we request you to whitelist our website in your adblocking plugin.
Site is Blocked
Sorry! This site is not available in your country.