Apa itu GPT?

Model GPT bekerja sebagai jaringan neuron buatan yang kompleks, yang terkelola dalam lapisan-lapisan untuk memproses informasi secara mendalam, seperti otak manusia. Arsitekturnya dikenal sebagai transformer, yang merupakan desain jaringan neural yang ditemukan oleh tim riset Google dan dipublikasikan sebagai open source pada tahun 2017. Transformer memungkinkan analisis seluruh kalimat sekaligus, tidak satu per satu, sehingga mampu memahami hubungan antara kata terlepas dari jaraknya. 

Kemampuan ini berasal dari "self-attention", yaitu mekanisme yang memungkinkan model menimbang pentingnya setiap kata dalam kaitannya dengan kata-kata lain, yang meniru cara manusia berfokus pada berbagai bagian kalimat untuk mendapatkan konteks.  

Melatih model ini mencakup pemberian data teks dalam jumlah besar—buku, artikel, kode, percakapan online—yang mengenalkan ke berbagai variasi dan nuansa bahasa manusia. Melalui paparan berulang dan proses yang disebut "propagasi mundur", yaitu model belajar dari kesalahan prediksinya, model ini menyempurnakan representasi internal bahasanya, sehingga menjadi sangat mahir dalam memahami dan menghasilkan teks berkualitas seperti manusia.

Model GPT dapat digunakan dalam berbagai cara, termasuk beberapa contoh berikut:

Model GPT dapat membantu membuat konten berkualitas tinggi untuk situs, blog, media sosial, dan lainnya. Alat ini dapat menjadi alat yang penting bagi bisnis dan individu yang perlu membuat konten yang menarik dan informatif secara rutin.

Salah satu contohnya adalah menggunakan model GPT untuk membuat draf postingan media sosial kustom atau menulis deskripsi produk, berdasarkan prompt dan informasi spesifik yang diberikan kepada model. Hal ini dapat membantu Anda menghemat waktu untuk mengerjakan tugas lainnya.

Model ini dapat digunakan untuk mendukung chatbot dan asisten virtual yang dapat memberikan dukungan pelanggan, menjawab pertanyaan, dan menyelesaikan masalah. Hal ini dapat membantu bisnis meningkatkan kepuasan pelanggan dan mengurangi biaya dukungan.

Bayangkan jika Anda dapat mendapatkan dukungan layanan pelanggan secara instan kapan saja, siang atau malam, tanpa harus menunggu lama, atau membuka menu telepon yang rumit. Hal tersebut bisa terwujud dengan layanan pelanggan yang didukung AI.

Selain untuk dukungan pelanggan, chatbot juga dapat digunakan oleh audiens yang lebih luas untuk menjawab pertanyaan, dan bahkan melakukan percakapan santai. Seiring dengan berkembangnya teknologi GPT, chatbot akan menjadi semakin canggih dan senatural manusia pada masa mendatang.

Teknologi GPT memiliki potensi untuk memberikan revolusi pada cara kerja developer. Teknologi ini dapat digunakan untuk memandu pembuatan kode komputer, yang dapat menjadi alat yang berharga bagi developer yang ingin mengotomatisasi tugas atau mempercepat proses pengembangan.

Hal ini dapat meringankan pekerjaan developer untuk berfokus pada tugas yang lebih kompleks dan kreatif. Bayangkan masa depan saat siapa saja bahkan yang memiliki pengalaman coding terbatas dapat mewujudkan ide mereka dengan bantuan alat pembuatan kode yang didukung AI.

GPT memiliki potensi untuk mentransformasi pendidikan dengan menawarkan pengalaman belajar yang dipersonalisasi sesuai dengan kebutuhan setiap siswa. AI dapat memberikan masukan, soal latihan, modul interaktif, rencana belajar, tutor virtual, dan dukungan bahasa yang disesuaikan. Integrasi AI ini dapat menciptakan lingkungan belajar yang inklusif, menarik, dan efektif bagi semua siswa.

Signifikansi GPT terletak pada kemampuannya untuk menjembatani kesenjangan antara manusia dan mesin melalui bahasa. Kemahirannya dalam memahami dan menghasilkan teks layaknya manusia membuka peluang baru untuk komunikasi, otomatisasi, dan ekspresi kreatif.

Selain itu, kemampuan GPT untuk beradaptasi dengan berbagai domain dan tugas menjadikannya teknologi transformatif dengan potensi untuk melakukan revolusi pada berbagai industri. 

Melatih model GPT merupakan suatu proses yang membutuhkan banyak komputasi, yang melibatkan pemberian data teks dalam jumlah besar dan penerapan pendekatan pembelajaran mandiri. Model ini tidak bergantung secara eksplisit pada data berlabel; model ini justru belajar dengan mengidentifikasi pola dan hubungan dalam data itu sendiri.

Proses pelatihan biasanya melibatkan langkah-langkah berikut:

1. Persiapan data: Langkah pertama adalah mengumpulkan dan menyiapkan set data berupa teks dan kode dalam jumlah besar. Set data ini dikurasi dengan cermat agar menjadi set data yang beragam dan sebisa mungkin representatif, mencakup berbagai topik, gaya penulisan, dan bahasa.
2. Tokenisasi: Data teks kemudian dibagi menjadi unit-unit yang lebih kecil yang disebut "token". Ini dapat berupa kata tunggal, bagian kata, atau bahkan karakter, bergantung pada model GPT tertentu dan tingkat perincian yang diinginkan.
3. Inisialisasi model: Model GPT diinisialisasi dengan parameter acak. Parameter ini akan disesuaikan selama proses pelatihan seiring model belajar dari data.
4. Pembelajaran mandiri: Model tersebut kemudian diberi data teks yang di-tokenisasi dan ditugaskan untuk memprediksi token berikutnya dalam suatu urutan. Misalnya, dengan input "Kucing makan", model tersebut mungkin memprediksi "ikan."
5. Propagasi mundur dan pengoptimalan: Prediksi model tersebut dibandingkan dengan token berikutnya yang sebenarnya dalam data pelatihan, dan selisih antara keduanya digunakan untuk menghitung nilai "kerugian". Kerugian ini menunjukkan seberapa jauh prediksi model dari kebenarannya. Model tersebut kemudian menggunakan propagasi mundur untuk menyesuaikan parameter internalnya guna meminimalkan kerugian ini. Proses iteratif terkait prediksi, penghitungan kerugian, dan penyesuaian parameter ini berlanjut selama beberapa epoch, dengan model secara bertahap meningkatkan kemampuannya untuk memprediksi token berikutnya secara akurat dalam urutan.

Ukuran set data pelatihan, kompleksitas model GPT, dan resource komputasi yang tersedia semuanya memainkan peran penting dalam menentukan waktu dan resource yang diperlukan untuk pelatihan. Melatih model GPT besar dapat menghabiskan waktu yang cukup lama, memerlukan hardware khusus, dan konsumsi energi yang besar.