Skip to main content

Cara Kerja ChatGPT

ChatGPT adalah model bahasa besar yang dikembangkan oleh OpenAI, dan didasarkan pada arsitektur GPT-4 (Generative Pre-trained Transformer 4). Berikut adalah penjelasan tentang cara kerja ChatGPT:

1. Arsitektur Transformer

ChatGPT dibangun di atas arsitektur transformer, yang merupakan jenis jaringan neural yang sangat efisien untuk tugas-tugas pemrosesan bahasa alami (NLP). Transformer menggunakan mekanisme perhatian (attention mechanism) untuk menimbang pentingnya setiap kata dalam sebuah kalimat terhadap kata-kata lainnya, sehingga memungkinkan model untuk memahami konteks dengan lebih baik.

2. Pre-training dan Fine-tuning

Proses pelatihan ChatGPT terdiri dari dua tahap utama:

  • Pre-training: Pada tahap ini, model dilatih secara tidak terawasi (unsupervised) menggunakan sejumlah besar teks dari internet. Model belajar memprediksi kata berikutnya dalam sebuah kalimat berdasarkan kata-kata sebelumnya. Hasilnya adalah model yang memiliki pemahaman umum tentang bahasa dan pengetahuan luas tentang berbagai topik.
  • Fine-tuning: Setelah pre-training, model kemudian dilatih lebih lanjut menggunakan dataset yang lebih kecil dan spesifik, dengan pengawasan manusia. Dataset ini mencakup contoh dialog dan petunjuk, dan pelatihan dilakukan dengan bantuan panduan kualitas yang ketat serta umpan balik dari manusia untuk meningkatkan kemampuan model dalam menghasilkan respons yang sesuai dan berguna.

3. Cara Kerja Saat Menghasilkan Respons

Ketika ChatGPT menerima sebuah input (misalnya, pertanyaan atau pernyataan):

  1. Tokenisasi: Teks input diubah menjadi token-token (unit-unit dasar, seperti kata atau sub-kata) yang dapat diproses oleh model.
  2. Pemrosesan oleh Model: Token-token ini kemudian dimasukkan ke dalam model transformer, yang menggunakan lapisan-lapisan perhatian untuk memahami konteks dan menghasilkan prediksi token berikutnya secara berulang-ulang sampai terbentuklah respons lengkap.
  3. Detokenisasi: Token-token yang dihasilkan oleh model diubah kembali menjadi teks yang dapat dibaca manusia.

Ringkasan alur kerja chatGPT

Berikut adalah ilustrasi tentang cara kerja ChatGPT mulai dari input sampai dengan output:

  1. Input TextTokenization: Teks input diubah menjadi token-token.
  2. TokenizationTransformer (Attention Mechanism): Token-token ini diproses oleh model transformer.
  3. Pre-training dan Fine-tuningTransformer: Tahap pre-training dan fine-tuning berkontribusi pada pelatihan model transformer.
  4. TransformerDetokenization: Token yang dihasilkan oleh model diubah kembali menjadi teks yang dapat dibaca.
  5. DetokenizationOutput Text: Teks yang dihasilkan oleh model sebagai respons.

Dengan alur ini, kita dapat melihat bagaimana input diproses melalui berbagai tahapan hingga menghasilkan output.

 4. Penggunaan dan Batasan

ChatGPT digunakan dalam berbagai aplikasi, seperti asisten virtual, alat bantu penulisan, dan pendidikan. Namun, ada beberapa batasan yang perlu diperhatikan:

  • Pemahaman Konteks Terbatas: Meskipun ChatGPT dapat memahami dan menghasilkan teks dengan baik, kadang-kadang responsnya mungkin tidak sepenuhnya akurat atau relevan, terutama dalam konteks yang sangat spesifik atau rumit.
  • Ketergantungan pada Data Pelatihan: Model ini hanya tahu apa yang ada dalam data pelatihannya dan tidak memiliki akses real-time ke informasi terbaru atau pengetahuan di luar data yang telah dipelajari.
  • Potensi Bias: ChatGPT dapat mencerminkan bias yang ada dalam data pelatihannya. Upaya terus dilakukan untuk meminimalkan dan mengatasi bias ini.

5. Keamanan dan Etika

OpenAI telah mengambil langkah-langkah untuk memastikan penggunaan ChatGPT yang aman dan etis, termasuk melalui pembatasan akses, panduan pengguna, dan sistem umpan balik untuk melaporkan dan memperbaiki respons yang tidak sesuai.


Artikel terkait:

Comments

Popular posts from this blog

Pengertian Binding dalam Bahasa Pemrograman dan Kapan Terjadinya

Binding dimaksudkan sebagai pengikatan (association) antara suatu entity dengan atributnya, misalnya binding/pengikatan antara suatu variable dengan tipe datanya atau dengan nilainya, atau dapat juga antara suatu operasi dengan simbol, misalnya simbol + dikenali sebagai operasi penjumlahan atau simbol ^ dikenali sebagai operasi pangkat, dll.  Peristiwa binding dan kapan terjadinya binding (biasanya disebut dengan binding time ) berperan penting dalam membicarakan semantics suatu bahasa pemrograman. Beberapa kemungkinan binding time adalah:

Latihan Soal Jawab Matematika Diskrit

Berikut di bawah ini adalah latihan soal jawab untuk matematika diskrit dengan topik-topik: Pernyataan Logika Circuits dan Ekspresi Boolean Argumen (valid/tidak valid) Teori Himpunan Permutasi Fungsi --o0o-- Pernyataan Logika 1. Buatlah tabel kebenaran untuk menentukan yang mana tautology dan yang mana contradiction dalam pernyataan logika (a) dan (b) di bawah ini: a. (p ∧ q) ∨ (∼p ∨ (p ∧ ∼q)) b.  (p ∧ ∼q) ∧ (∼p ∨ q)

Contoh proses normalisasi relasi dari UNF – 1NF – 2NF – dan 3NF

Dalam posting tulisan tentang: “Tujuan dan Manfaat Normalisasi dalam Perancangan Database” , kita sudah mempelajari tentang: “Apa itu normalisasi” dan “Mengapa kita perlu melakukan normalisasi”. Kedua pertanyaan itu sudah terjawab dalam tulisan tersebut.  Kemudian dalam posting tulisan tentang: “Konsep Ketergantungan Fungsional, Normalisasi, dan Identifikasi Primary Key dalam Perancangan Sistem Database” , kita sudah mempelajari suatu konsep penting yang digunakan untuk melakukan normalisasi, yaitu konsep ketergantungan fungsional yang terdiri dari ketergantungan penuh, ketergantungan parsial atau sebagian, dan ketergantungan transitif. Proses normalisasi pertama-tama dilakukan dengan mengidentifikasi adanya ketergantungan-ketergantungan tersebut dalam relasi-relasi dan kemudian menghilangkannya. Cara melakukan normalisasi, mengidentifikasi berbagai macam ketergantungan, dan menghilangkan ketergantungan pada relasi-relasi bisa dipelajari ulang dalam postingan tulisan d...