Apa Itu Generative Pre-trained Transformer (GPT)?
Generative pre-trained transformer atau yang lazim disingkat GPT adalah model jaringan saraf artifisial yang mampu memproses bahasa dan interaksi manusia dengan komputer. Pada dasarnya, GPT adalah model bahasa yang dibuat untuk memahami, menghasilkan, dan bekerja dengan bahasa manusia dengan tingkat kompleksitas yang tinggi. Model GPT dirancang untuk memproses teks, mengidentifikasi pola interaksi, dan menghasilkan respons yang logis dan akurat.
Model transformer adalah sebuah arsitektur jaringan saraf artifisial yang pertama kali diperkenalkan oleh para peneliti Google. Model ini kemudian yang menjadi cikal bakal atau mdeol dasar dari lahirnya GPT yang dapat kita nikmati saat ini. Kemampuan teknologi transformer untuk memproses dan mempelajari input yang dimasukkan oleh penggunanya menjadikan model transformer mampu memahami hubungan antar kata dalam sebuah frasa, sehingga dapat menafsirkan informasi dengan lebih alami dan lebih akurat.
Bagaimana GPT Dilatih secara Artifisial?
Istilah 'pre-trained' dalam generative pre-trained transformer merujuk kepada fase pelatihan awal yang diaplikasikan pada model ini untuk mempelajari data berupa teks dari berbagai sumber seperti buku, situs web, dan artikel. Fase ini memungkinkan model transformer untuk mengembangkan pemahaman dasar tentang struktur bahasa, arti kata, dan hubungan kontekstual. Pada awalnya, model dilatih tanpa tujuan khusus selain memprediksi kata berikutnya dalam sebuah kalimat berdasarkan kata-kata sebelumnya. Proses ini, yang disebut pemodelan bahasa kemudian membuat model transformer mampu memahami pola, struktur kalimat, fakta, dan konteks dengan menganalisis hubungan statistik antara kata-kata dan frasa. Seiring bertambahnya ukuran data dan parameter, pemahaman bahasa model kemudian menjadi semakin mendalam dan kompleks. Setelah pre-training, model ini bisa melalui tahap fine-tuning pada data yang lebih spesifik untuk tugas tertentu. Misalnya, jika GPT akan digunakan dalam layanan pelanggan, model dapat di-fine-tuning menggunakan data percakapan layanan pelanggan agar responsnya lebih akurat dan relevan dalam konteks tersebut. Fine-tuning juga dilakukan dengan melibatkan bantuan manusia berdasarkan umpan balik untuk menyesuaikan respons model sesuai dengan hasil yang diharapkan.
Ragam Pemanfaatan GPT (Generative Pre-trained Transformer)
Model GPT dapat dimanfaatkan untuk membantu melakukan berbagai tugas yang sebelumnya dianggap berada di luar lingkup AI. Di antara penerapan GPT yang marak dipraktekkan antara lain:
- Pembuatan Konten
Model GPT mampu menghasilkan teks berupa artikel, cerita, ringkasan, esai, puisi, dan lain sebagainya. Solusi berbasis GPT memungkinkan banyak perusahaan untuk membuat konten dengan cepat, efektif, dan dalam jumlah besar. - Dukungan Pelanggan dan Chatbot
Model GPT dapat diintegrasikan ke dalam chatbot dan asisten virtual untuk berinteraksi dengan pelanggan, menjawab pertanyaan yang sering diajukan, dan memberikan dukungan. Kemampuan percakapan yang menyerupai manusia membuatnya ideal untuk menangani pertanyaan berulang, membebaskan agen manusia untuk menangani tugas yang lebih kompleks. - Terjemahan Bahasa
Meskipun GPT tidak secara khusus dilatih untuk terjemahan, ia masih dapat menerjemahkan antar bahasa secara efektif berkat pemahamannya tentang pola linguistik dalam berbagai bahasa. - Pengajaran
Dalam konteks pendidikan, GPT dapat membantu siswa dengan penjelasan, menghasilkan materi belajar, dan memberikan pengajaran dalam subjek seperti matematika, sejarah, dan sains. - Penulisan Kreatif dan Brainstorming
GPT telah menjadi alat bagi penulis dan kreatif yang membutuhkan inspirasi atau bantuan dalam brainstorming ide. Dengan menghasilkan prompt cerita, deskripsi karakter, atau bahkan paragraf lengkap, GPT dapat meningkatkan proses kreatif.
