ChatGPT juga dibangun dengan menggunakan teknik transfer learning, yang memungkinkan model untuk memindahkan pengetahuan dari satu tugas ke tugas lainnya. Misalnya, jika ChatGPT dilatih pada tugas pemeriksaan ejaan, ia dapat memindahkan pengetahuannya tentang ejaan kata ke tugas lain seperti menjawab pertanyaan atau menulis artikel.
Fine-tuning:
ChatGPT juga dapat di-tuning (disesuaikan) untuk tugas tertentu setelah dilatih pada data yang besar. Misalnya, model ChatGPT dapat dituning untuk tugas seperti menjawab pertanyaan atau menghasilkan teks dengan gaya tertentu, sehingga meningkatkan kinerjanya dalam tugas-tugas tersebut.
Pelajari Banyak Data
Jumlah data yang dipelajari oleh ChatGPT bervariasi tergantung pada versi ChatGPT yang digunakan. Setiap versi ChatGPT dihasilkan dengan menggunakan data yang semakin besar dan kompleks, yang memungkinkannya untuk menghasilkan output yang semakin baik.
Berikut adalah jumlah data yang dipelajari oleh tiga versi ChatGPT yang paling terkenal hingga saat ini:
ChatGPT-2: Dilatih pada sekitar 40 GB data teks yang terdiri dari buku-buku, artikel, dan situs web yang diambil dari internet.
ChatGPT-3: Dilatih pada sekitar 570 GB data teks yang terdiri dari buku-buku, artikel, situs web, dan dokumen lainnya yang diambil dari internet, serta dokumen internal yang dihasilkan oleh OpenAI sendiri.
ChatGPT-3's GPT-3 13.5B: Dilatih pada lebih dari 570 GB data teks, dengan model yang berisi sekitar 13,5 miliar parameter.
Jumlah data yang besar ini memungkinkan ChatGPT untuk belajar pola bahasa yang kompleks dan menghasilkan output yang lebih baik. Namun, penting untuk diingat bahwa jumlah data yang banyak saja tidak cukup untuk menghasilkan model yang cerdas. Penting juga untuk memiliki metode pelatihan dan arsitektur model yang tepat untuk menghasilkan model yang efektif dan akurat.
Dengan menggabungkan faktor-faktor ini, ChatGPT dapat menghasilkan output yang sangat pintar dan menunjukkan kemampuan dalam tugas-tugas bahasa alami yang beragam. Namun, penting untuk diingat bahwa model ini masih memiliki keterbatasan dan dapat menghasilkan output yang salah atau tidak sesuai dalam beberapa kasus.
| Penulis | : | Adam Rizal |
| Editor | : | Adam Rizal |
KOMENTAR