ChatGPT adalah model bahasa alami berbasis transformator yang dilatih oleh OpenAI dengan menggunakan arsitektur GPT. ChatGPT dirancang untuk berinteraksi dengan pengguna dan memberikan respon berbasis teks yang mirip dengan manusia. ChatGPT bisa digunakan untuk berbagai tujuan, seperti memberikan informasi, menjawab pertanyaan, membantu mengatasi masalah, atau bahkan hanya untuk berbincang-bincang. Bagi banyak orang, ChatGPT mungkin sudah terkenal, tapi apa itu GPT? Pemerhati IT perlu tau nih.
GPT (Generative Pre-trained Transformer) adalah model bahasa alami berbasis transformator yang dilatih secara unsupervised oleh OpenAI. Model ini terdiri dari sejumlah besar parameter yang dilatih pada data teks yang cukup besar (Large Language Models) untuk mempelajari pola bahasa alami yang kompleks. GPT memiliki kemampuan untuk menghasilkan teks secara otomatis yang mirip dengan yang ditulis oleh manusia. Model GPT terbaru saat ini adalah GPT-3, yang memiliki lebih dari 175 miliar parameter dan dianggap sebagai salah satu model bahasa alami terbaik yang pernah ada. Tetapi di bulan Maret ini, OpenAI telah memberikan pengumuman akan merilis GPT-4.
GPT yang dikembangkan oleh OpenAI adalah salah satu contoh Large Language Models (LLMs) yang terkenal. Large language models (LLMs) adalah model bahasa alami berbasis mesin yang dilatih dengan menggunakan jaringan saraf tiruan berbasis transformator (transformer-based neural network). LLMs terdiri dari jutaan bahkan miliaran parameter yang dilatih pada data teks yang sangat besar. LLMs mampu mempelajari pola bahasa alami yang kompleks dan menghasilkan teks yang mirip dengan tulisan manusia.
LLMs memiliki banyak aplikasi, termasuk pengembangan chatbot yang lebih baik, penerjemahan otomatis, analisis sentimen, dan bahkan pembuatan konten otomatis. LLMs juga digunakan untuk meningkatkan kinerja sistem pengenalan suara, sistem otomatisasi, dan berbagai sistem lainnya yang memerlukan pemrosesan bahasa alami yang canggih.
GPT-3 yang digunakan saat ini memiliki banyak kemampuan, yaitu:
- Kemampuan generasi teks yang sangat baik: GPT-3 dapat menghasilkan teks yang sangat mirip dengan tulisan manusia, baik itu untuk melakukan tugas-tugas seperti menghasilkan konten, menulis cerita, atau menjawab pertanyaan.
- Skala besar dan kemampuan komputasi: Dengan lebih dari 175 miliar parameter, GPT-3 adalah model LLM terbesar saat ini dan mampu melakukan tugas-tugas bahasa alami yang kompleks dengan sangat cepat dan efisien.
- Kemampuan adaptasi: GPT-3 dapat beradaptasi dengan berbagai tugas bahasa alami tanpa perlu melakukan fine-tuning pada data yang sama sekali baru. Hal ini memungkinkan model ini digunakan pada berbagai aplikasi.
- Keterampilan bahasa alami yang komprehensif: GPT-3 memiliki kemampuan untuk melakukan berbagai tugas bahasa alami, seperti menjawab pertanyaan, menerjemahkan, menghasilkan teks, mengenali entitas, dan banyak lagi.
- Kemampuan memperluas wawasan: GPT-3 memiliki kemampuan untuk memperluas wawasan manusia dalam bidang tertentu, karena model ini dapat menghasilkan informasi baru dan relevan dengan topik yang sedang dibahas.
Meskipun GPT-3 (Generative Pre-trained Transformer 3) memiliki banyak keunggulan, model ini juga memiliki beberapa kekurangan, di antaranya:
- Keterbatasan dalam pemahaman konteks: GPT-3 belum sepenuhnya mampu memahami konteks yang mendalam dan bisa menghasilkan teks yang salah dalam situasi tertentu.
- Kurangnya keberlanjutan diskusi: GPT-3 tidak mampu mempertahankan diskusi yang berkelanjutan, terutama dalam konteks dialog atau percakapan yang lebih kompleks.
- Keterbatasan pada pengetahuan dan keterampilan khusus: GPT-3 tidak dapat sepenuhnya memahami atau menghasilkan teks yang berkaitan dengan pengetahuan dan keterampilan khusus tertentu, seperti ilmu kedokteran atau hukum.
- Risiko bias: GPT-3 dapat menampilkan bias yang tidak disengaja karena pelatihan pada data yang tidak seimbang, yang dapat memengaruhi hasil yang dihasilkan oleh model.
- Ketergantungan pada data yang besar: GPT-3 membutuhkan data yang besar untuk melatih model, dan ini dapat menyebabkan masalah dengan privasi data dan infrastruktur yang mahal.