Di lingkungan kecerdasan buatan yang terus berkembang, GPT muncul sebagai AI (kecerdasan buatan) model bahasa yang dapat melampaui AI lainnya dengan memadukan inovasi dan keahlian. GPT adalah AI model bahasa yang dikembangkan oleh OpenAI, yang dirancang untuk memberikan informasi dan menjawab pertanyaan melalui percakapan.
GPT bekerja dengan cara mengenali pola dalam beragam teks di internet yang kemudian dilengkapi dengan pelatihan yang dipandu oleh manusia untuk meningkatkan kemampuannya dalam berbincang. Hal yang membedakan GPT dari yang lainnya adalah integrasi prinsip machine learning dan landasannya yang dibangun di atas transformer architecture. Dengan memanfaatkan sistem machine learning, GPT mendapatkan peningkatan fleksibilitas, sehingga GPT mudah untuk beradaptasi terhadap kebutuhan pengguna. Dengan model transformer architecture, GPT dapat mengerti dan mengingat konteks percakapan. Karena itulah GPT menjadi mahir dalam terlibat aktif, mempertahankan percakapan seperti manusia, dan memberikan tanggapan yang bermutu. Sekarang, mari kita pelajari lebih lanjut dan mulai dengan memahami mekanisme yang mendasari kemajuan luar biasa dalam AI bot percakapan ini.
Rule-based system, yang juga disebut expert system, beroperasi dengan mematuhi aturan yang telah ditentukan dan pernyataan jika-maka untuk sampai pada sebuah kesimpulan atau keputusan. Bot percakapan yang menggunakan sistem ini hanya dapat memberikan tanggapan yang telah ditetapkan untuk pertanyaan yang spesifik pula. Rule-based system juga tidak memfasilitasi pembelajaran langsung dari data baru atau penyesuaian tindakan dari waktu ke waktu, sehingga berujung pada ketidakfleksibelan dan ketergantungan yang berlebih pada aturan tetap. Tidak hanya itu, sistem ini juga kesulitan untuk memahami konteks percakapan dan niat pengguna di luar aturan yang telah mereka tetapkan, sehingga sistem ini tidak dapat menyesuaikan tanggapan dengan kondisi pengguna. Karena beberapa alasan inilah, rule-based system kurang cocok digunakan untuk tugas-tugas yang kompleks dan dinamis.
Di sisi lain, machine learning melibatkan pembuatan sistem AI yang belajar dari pola-pola data dengan ataupun tanpa bimbingan manusia. Pendekatan ini menjadikan AI dapat mengenali pola, membuat prediksi, dan mengoptimalkan kinerja mereka. Hal ini berarti para pengembang dapat menghemat waktu karena tidak perlu secara terus-menerus memperbarui struktur bahasa kode pemrograman. AI yang dilatih dengan sistem machine learning dapat mengerti niat pengguna dan dilatih untuk tugas-tugas spesifik. Misalnya, pengguna dapat meminta AI seperti ChatGPT untuk menulis sebuah esai mengenai topik tertentu sambil memberitahu bot percakapan tersebut beberapa informasi penting yang harus ada dalam esai tersebut.
Berkembang dari model pemrosesan sekuensial tradisional seperti recurrent neural networks (RNNs) dan convolutional neural networks (CNNs), transformer architecture menawarkan kemampuan unik untuk menganalisis berbagai titik data secara bersamaan. Kemampuan pemrosesan paralel ini terbukti sangat bermanfaat untuk tugas-tugas natural language processing (NLP) karena dapat meningkatkan kapasitas model untuk menangkap konteks maupun hubungan antar konteks dalam teks.
Model transformer architecture menggunakan attention mechanism, sebuah sistem yang memungkinkan satu kata untuk dihubungkan dengan kata lain dalam konteks tertentu. Keunggulan dari attention mechanism terdapat pada kemampuan mereka untuk mengatasi keterbatasan komputasi yang terkait dengan pengertian konteks. Sistem yang rumit ini tidak hanya dapat mengerti kata-kata yang saling berdekatan, namun juga dapat menghubungkan kata-kata yang tersebar luas di seluruh dokumen. Selain meningkatkan akurasi, model transformer architecture juga memfasilitasi pemrosesan teks yang lebih cepat karena mereka dapat mengerti dan fokus terhadap elemen yang paling penting.
Di era kecerdasan buatan yang dinamis, GPT yang terkesan paling mirip dengan manusia menjadi sorotan banyak orang. Penggabungannya dalam menggunakan sistem machine learning dan model transformer architecture mendorongnya melampaui keterbatasan sistem AI lainnya. GPT menampilkan pemahaman dan produksi natural language, kesadaran kontekstual, kemampuan beradaptasi dan personalisasi, pengetahuan yang luas dan fokus selektif, serta pemecahan masalah yang kreatif, sambil terus melakukan peningkatan landasan pembelajaran mesinnya. Kemampuannya untuk menjadi jembatan antara manusia dengan mesin benar-benar menetapkan standar baru untuk percakapan berbasis AI.
