Apa itu GPT?
Generative Pre-trained Transformers, yang umumnya dikenal sebagai GPT, adalah keluarga model jaringan neural yang menggunakan arsitektur transformator dan merupakan sebuah kemajuan penting dalam kecerdasan buatan (AI) yang mendukung aplikasi AI generatif seperti ChatGPT. Model GPT memberi aplikasi kemampuan untuk membuat teks dan konten yang menyerupai buatan manusia (gambar, musik, dan lainnya), serta menjawab pertanyaan dalam percakapan. Organisasi di seluruh industri menggunakan model GPT dan AI generatif untuk bot Tanya Jawab, ringkasan teks, pembuatan konten, dan pencarian.
Mengapa GPT itu penting?
Model GPT ini, dan khususnya arsitektur transformator yang mereka gunakan, merupakan terobosan penelitian AI yang signifikan. Kemunculan model GPT merupakan titik penentu dalam adopsi ML secara luas karena saat ini, teknologinya dapat digunakan untuk mengotomatiskan dan meningkatkan serangkaian tugas, mulai dari menerjemahkan bahasa dan meringkas dokumen hingga menulis posting blog, membangun situs web, mendesain visual, membuat animasi, menulis kode, meneliti topik yang kompleks, dan bahkan membuat puisi. Nilai model ini terletak pada kecepatan dan skala operasinya. Misalnya, ketika Anda mungkin perlu beberapa jam untuk meneliti, menulis, dan mengedit artikel tentang fisika nuklir, model GPT dapat menghasilkannya dalam hitungan detik. Model GPT telah mendorong penelitian dalam AI agar mencapai kecerdasan umum buatan, dalam artian bahwa mesin yang dapat membantu organisasi mencapai tingkat produktivitas baru serta menemukan kembali aplikasi dan pengalaman pelanggan mereka.
Apa saja kasus penggunaan GPT?
Model GPT adalah model bahasa tujuan umum yang dapat melakukan berbagai tugas, mulai dari membuat konten asli hingga menulis kode, meringkas teks, dan mengekstraksi data dari berbagai dokumen.
Berikut adalah beberapa cara menggunakan model GPT:
Membuat konten media sosial
Digital marketer, dengan dibantu oleh kecerdasan buatan (AI), dapat membuat konten untuk kampanye media sosial mereka. Misalnya, pemasar dapat meminta model GPT untuk menghasilkan skrip video penjelasan. Perangkat lunak pengolah gambar yang didukung GPT dapat membuat meme, video, tulisan wara untuk pemasaran, dan konten lainnya dari instruksi teks.
Mengonversi teks ke dalam gaya penulisan yang berbeda
Model GPT menghasilkan teks dalam gaya kasual, jenaka, profesional, dan lainnya. Model ini memungkinkan para profesional bisnis untuk menulis ulang teks tertentu dalam bentuk yang berbeda. Misalnya, pengacara dapat menggunakan model GPT untuk mengubah salinan hukum menjadi catatan penjelasan sederhana.
Menulis dan mempelajari kode
Sebagai model bahasa, model GPT dapat memahami dan menulis kode komputer dalam bahasa pemrograman yang berbeda. Model ini dapat membantu peserta didik dengan menjelaskan program komputer kepada mereka dalam bahasa sehari-hari. Selain itu, developer berpengalaman dapat menggunakan alat GPT untuk mengusulkan snippet kode yang relevan secara otomatis.
Menganalisis data
Model GPT dapat membantu analis bisnis menyusun data dalam volume besar secara efisien. Model bahasa mencari data yang diperlukan dan menghitung serta menampilkan hasilnya dalam tabel data atau lembar lajur (spreadsheet). Beberapa aplikasi dapat menyusun hasilnya pada bagan atau membuat laporan yang komprehensif.
Menghasilkan materi pembelajaran
Pendidik dapat menggunakan perangkat lunak berbasis GPT untuk menghasilkan materi pembelajaran seperti kuis dan tutorial. Demikian pula, mereka dapat menggunakan model GPT untuk mengevaluasi jawabannya.
Membangun asisten suara interaktif
Model GPT tersebut memungkinkan Anda membangun asisten suara interaktif yang cerdas. Sementara banyak chatbot yang hanya menanggapi prompt verbal dasar, model GPT dapat menghasilkan chatbot dengan kemampuan AI percakapan. Selain itu, chatbot ini dapat berkomunikasi secara verbal seperti manusia ketika dipasangkan dengan teknologi AI lainnya.
Bagaimana cara kerja GPT?
Meskipun memang akurat jika mendeskripsikan model GPT sebagai kecerdasan buatan (AI), deskripsi ini masih bersifat umum. Secara lebih spesifik, model GPT adalah model prediksi bahasa berbasis jaringan neural yang dibangun pada arsitektur Transformator. Mereka menganalisis kueri bahasa alami, yang dikenal sebagai prompt, dan memprediksi respons terbaik berdasarkan pemahaman mereka atas bahasa.
Untuk melakukannya, model GPT mengandalkan pengetahuan yang mereka peroleh setelah dilatih dengan ratusan miliar parameter pada set data bahasa masif. Model GPT dapat mempertimbangkan konteks input dan secara dinamis memperhatikan berbagai bagian input sehingga mereka mampu menghasilkan respons yang panjang, bukan hanya kata berikutnya secara berurutan. Misalnya, ketika diminta untuk menghasilkan sebuah konten yang terinspirasi dari Shakespeare, model GPT melakukannya dengan mengingat dan merekonstruksi frasa baru serta keseluruhan kalimat dengan gaya penulisan yang serupa.
Ada berbagai tipe jaringan neural, seperti recurrent dan convolutional. Model GPT adalah jaringan neural transformator. Arsitektur jaringan neural transformator menggunakan mekanisme self-attention agar fokus pada berbagai bagian teks input pada tiap-tiap langkah pemrosesan. Model transformator menangkap lebih banyak konteks dan meningkatkan performa pada tugas pemrosesan bahasa alami (NLP). Model ini memiliki dua modul utama, yang akan kami jelaskan selanjutnya.
Baca tentang jaringan neural »
Baca tentang pemrosesan bahasa alami (NLP) »
Encoder
Transformator melakukan praproses input teks sebagai embedding yang merupakan representasi matematika dari sebuah kata. Ketika dienkode dalam ruang vektor, kata-kata yang terletak berdekatan diharapkan juga mempunyai makna yang lebih dekat. Embedding ini diproses melalui komponen encoder yang menangkap informasi kontekstual dari urutan input. Ketika menerima input, blok encoder jaringan transformator memisahkan kata-kata ke dalam embedding dan menetapkan bobot untuk masing-masing. Bobot adalah parameter untuk menunjukkan relevansi kata dalam sebuah kalimat.
Selain itu, encoder posisi memungkinkan model GPT untuk mencegah makna ambigu ketika sebuah kata digunakan di bagian lain kalimat. Misalnya, enkode posisi memungkinkan model transformator untuk membedakan perbedaan semantik di antara kalimat-kalimat ini:
- Seekor anjing mengejar seekor kucing
- Seekor kucing mengejar seekor anjing
Jadi, encoder ini memproses kalimat input dan menghasilkan representasi vektor dengan panjang tetap, yang dikenal sebagai embedding. Representasi ini digunakan oleh modul dekoder.
Dekoder
Dekoder menggunakan representasi vektor untuk memprediksi output yang diminta. Dekoder ini memiliki mekanisme self-attention bawaan untuk fokus pada berbagai bagian input dan menebak output mana yang cocok. Teknik matematika yang kompleks membantu dekoder untuk memperkirakan beberapa output yang berbeda dan memprediksi output yang paling akurat.
Dibandingkan dengan pendahulunya, seperti jaringan neural recurrent, transformator bersifat lebih dapat diparalelkan karena tidak memproses kata secara berurutan satu per satu, tetapi sebaliknya, memproses seluruh input sekaligus selama siklus pembelajaran. Karena hal ini dan ribuan jam yang telah dilewati oleh para rekayasawan dalam melakukan penyesuaian serta pelatihan model GPT, model dapat memberikan jawaban yang lancar untuk hampir semua input yang Anda berikan.
Bagaimana GPT-3 dilatih?
Dalam sebuah artikel penelitian yang telah diterbitkan, para peneliti menggambarkan pralatihan generatif sebagai kemampuan untuk melatih model bahasa dengan data yang tidak berlabel dan mencapai prediksi yang akurat. Model GPT pertama, GPT-1, dikembangkan pada tahun 2018. GPT-4 diperkenalkan pada bulan Maret 2023 sebagai penerus dari GPT-3.
GPT-3 dilatih dengan lebih dari 175 miliar parameter atau bobot. Rekayasawan melatihnya di lebih dari 45 terabita data dari berbagai sumber, seperti teks web, Common Crawl, buku, dan Wikipedia. Sebelum pelatihan, kualitas rata-rata set data ditingkatkan seiring perkembangan model dari versi 1 ke versi 3.
GPT-3 dilatih dalam mode semidiawasi. Pertama, rekayasawan machine learning memberi model deep learning dengan data pelatihan yang tidak berlabel. GPT-3 akan memahami kalimat, memecahnya, dan merekonstruksinya menjadi kalimat baru. Dalam pelatihan tanpa pengawasan, GPT-3 berusaha untuk memberikan hasil yang akurat dan realistis dengan sendirinya. Kemudian, para rekayasawan machine learning akan menyempurnakan hasilnya dalam pelatihan yang diawasi, sebuah proses yang dikenal sebagai pembelajaran penguatan dengan umpan balik manusia (RLHF).
Anda dapat menggunakan model GPT ini tanpa pelatihan lebih lanjut, atau Anda juga dapat menyesuaikannya dengan beberapa contoh untuk tugas tertentu.
Apa saja contoh beberapa aplikasi yang menggunakan GPT?
Sejak diluncurkan, model GPT telah menghadirkan kecerdasan buatan (AI)ke dalam beragam aplikasi di berbagai industri. Berikut beberapa contohnya:
- Model GPT dapat digunakan untuk menganalisis umpan balik pelanggan dan merangkumnya dalam bentuk teks yang mudah dipahami. Pertama, Anda dapat mengumpulkan data sentimen pelanggan dari berbagai sumber, seperti survei, ulasan, dan obrolan langsung. Kemudian, Anda dapat meminta model GPT untuk meringkas data tersebut.
- Model GPT dapat digunakan untuk memungkinkan karakter virtual berkomunikasi secara alami dengan pemain manusia dalam realitas virtual.
- Model GPT dapat digunakan untuk memberikan pengalaman pencarian yang lebih baik bagi personel meja bantuan. Model ini dapat membuat kueri basis pengetahuan produk dengan bahasa percakapan untuk mengambil informasi produk yang relevan.
Bagaimana cara AWS membantu Anda menjalankan model bahasa yang besar seperti GPT-3?
Amazon Bedrock adalah cara termudah untuk membangun dan menskalakan aplikasi AI generatif dengan model bahasa besar (LLM), yang juga dikenal sebagai model fondasi (FM), yang mirip dengan GPT-3. Amazon Bedrock memberi Anda akses melalui API ke model fondasi dari perusahaan rintisan AI terkemuka, termasuk AI21 Labs, Anthropic, dan Stability AI—bersama dengan keluarga model fondasi terbaru Amazon, FM Amazon Titan. Dengan pengalaman nirserver Bedrock, Anda dapat memulai dengan cepat, menyesuaikan FM dengan data Anda sendiri secara pribadi, dan dengan mudah mengintegrasikan serta melakukan deployment ke dalam aplikasi Anda menggunakan alat dan kemampuan AWS yang Anda ketahui (termasuk integrasi dengan fitur ML Amazon SageMaker, seperti Experiments untuk menguji berbagai model dan Pipeline untuk mengelola FM Anda dalam skala besar) tanpa harus mengelola infrastruktur apa pun. Pelajari selengkapnya tentang membangun dengan model fondasi di Amazon Bedrock.