7. Memori
Model AI saat ini secara teknis tidak memiliki memori. Tetapi program AI dapat mengatur instruksi yang membantu mereka "mengingat" informasi dengan mengikuti langkah-langkah spesifik dengan setiap interaksi — seperti menyimpan pertanyaan dan jawaban sebelumnya dalam obrolan secara sementara, dan kemudian memasukkan konteks itu dalam permintaan model saat ini, atau menggunakan data grounding dari pola RAG untuk memastikan respons yang diberikan menggunakan informasi terbaru.
Developers bereksperimen dengan lapisan orkestrasi untuk membantu sistem AI mengetahui apakah mereka perlu mengingat rincian langkah secara sementara, misalnya — memori jangka pendek, seperti mencatat di sticky note — atau apakah akan lebih berguna jika sistem AI mengingat sesuatu dalam jangka waktu yang lebih lama dengan menyimpannya di lokasi yang lebih permanen.
8. Transformer models dan diffusion models
Orang-orang telah mengajarkan sistem AI untuk memahami dan menghasilkan bahasa selama beberapa dekade, tetapi salah satu terobosan yang mempercepat kemajuan baru-baru ini adalah transformer models.
Di antara model generative AI, tranformer adalah model yang memahami konteks dan nuansa terbaik dan tercepat.
Mereka adalah pendongeng yang fasih, memperhatikan pola data dan mempertimbangkan pentingnya input yang berbeda untuk membantu mereka dengan cepat memprediksi apa yang akan terjadi selanjutnya, sehingga memungkinkan mereka menghasilkan teks. Bahkan transformer adalah huruf T di ChatGPT — Generative Pre-trained Transformer.
Sementara itu, diffusion models yang umumnya digunakan untuk pembuatan gambar menambahkan sentuhan baru dengan bekerja secara lebih bertahap dan metodis, menyebarkan piksel gambar dari posisi acak hingga didistribusikan sampai membentuk gambar yang diminta dalam prompt.
Diffusion models terus membuat perubahan kecil sampai mereka menciptakan output yang sesuai dengan kebutuhan pengguna.
9. Frontier models
Frontier models adalah sistem skala besar yang mendorong batas-batas AI dan dapat melakukan berbagai macam tugas dengan kemampuan baru yang lebih luas. Mereka bisa sangat maju sehingga terkadang kita terkejut dengan apa yang dapat mereka capai.
Perusahaan teknologi termasuk Microsoft membentuk Frontier Model Forum untuk berbagi pengetahuan, menetapkan standar keamanan, dan membantu semua orang memahami program AI yang kuat ini guna memastikan pengembangan yang aman dan bertanggung jawab.
10. GPU
GPU, yang merupakan singkatan dari Graphics Processing Unit, pada dasarnya adalah kalkulator bertenaga turbo.
GPU awalnya dirancang untuk menghaluskan grafis fantastis dalam video game, dan kini menjadi otot dari komputasi.
Chip-nya memiliki banyak core kecil, yakni jaringan sirkuit dan transistor, yang menangani masalah matematika secara bersama-sama, atau disebut juga sebagai pemrosesan paralel.
Hal ini pada dasarnya sama dengan yang AI lakukan — memecahkan banyak perhitungan dalam skala besar untuk dapat berkomunikasi dalam bahasa manusia dan mengenali gambar atau suara. Karena itu, platform AI sangat memerlukan GPU, baik untuk pelatihan dan inferensi.
Faktanya, model AI paling canggih saat ini dilatih menggunakan serangkaian besar GPU yang saling berhubungan — terkadang berjumlah puluhan ribu dan tersebar di pusat data raksasa — seperti yang dimiliki Microsoft di Azure, yang merupakan salah satu komputer paling kuat yang pernah dibuat.
Baca Juga: Cara Tingkatkan Produktivitas dengan Canva, Manfaatkan AI Generatif
Baca Juga: NTT DATA Ignite 2024: Pentingnya Implementasi Generative AI yang Bertanggung Jawab