Chatbot canggih ChatGPT sukses menyuguhkan teknologi artificial intelligence (AI) atau kecerdasan buatan ke dalam wajah baru yang lebih mudah dan dipahami masyarakat.
Ya, kehadiran ChatGPT menarik perhatian pengguna karena memberikan pengalaman yang benar-benar baru dan informasi yang disuguhkan sungguh akurat.
Chatbot ChatGPT sanggup menjawab pertanyaan dan menulis essay dalam hitungan menit bahkan detik saja.
Lantas, apa yang membuat ChatGPT bisa sepintar itu? dan bagaimana proses pembelajarannya?.
Untuk mencapai kinerja saat ini, ChatGPT dilatih pada banyak data teks selama berbulan-bulan, bahkan bertahun-tahun, menggunakan infrastruktur komputasi yang sangat kuat.
Proses pelatihan melibatkan penyederhanaan, penyusunan ulang, dan transformasi data teks besar menjadi representasi vektor matematika yang kompleks, sehingga model dapat belajar pola-pola yang kompleks dan membuat prediksi yang akurat.
Ada beberapa faktor yang membuat ChatGPT sangat pintar dan membuatnya menjadi model pembelajaran mesin terkemuka untuk tugas-tugas pemrosesan bahasa alami.
Skala:
ChatGPT dibangun dengan menggunakan arsitektur yang sangat besar dan kompleks yang memungkinkannya untuk memproses informasi secara paralel. Misalnya, model ChatGPT-3 memiliki sekitar 175 miliar parameter, yang membuatnya menjadi model pembelajaran mesin terbesar yang pernah dibuat pada saat ini. Jumlah parameter yang besar ini memungkinkan ChatGPT untuk menangkap pola bahasa yang lebih kompleks dan menghasilkan output yang lebih baik.
Pelatihan:
ChatGPT dilatih pada sejumlah besar data teks yang mencakup berbagai topik dan gaya bahasa. Dengan melatih model pada data yang besar dan beragam, ChatGPT dapat mempelajari pola bahasa yang beragam dan dapat menghasilkan output yang lebih bervariasi.
Transfer learning:
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