This is the Trace Id: 658ec05d1504214d9b3d41da2b568ec5
Lompati ke konten utama
Azure

Apa itu GPT?

Pelajari bagaimana model AI yang dibuat pada Generative Pre-trained Transformer (GPT) menafsirkan dan membuat konten seperti manusia.
Jelajahi layanan AI Mulai menggunakan Azure

Peran GPT dalam AI

GPT adalah singkatan dari Generative Pre-trained Transformer dan termasuk jenis model jaringan neural yang menganalisis data, menafsirkan, serta menghasilkan teks, gambar, dan suara seperti manusia. Orang-orang dan organisasi menggunakan GPT untuk meringkas teks dan rapat panjang, menerjemahkan bahasa, membuat komunikasi tertulis, menulis kode, membuat gambar, dan menjawab pertanyaan dalam nada percakapan.

Poin utama

  • GPT adalah jaringan neural pembelajaran mendalam yang menganalisis perintah yang terdiri dari bahasa alami, gambar, atau suara untuk memprediksi respons terbaik.
  • Dengan mengulangi proses prediksi beberapa kali, GPT dapat membuat konten yang menyerupai manusia dan terlibat dalam percakapan panjang.
  • GPT didasarkan pada arsitektur transformator yang menginterpretasikan makna konten dengan mengubah kata, gambar, dan suara menjadi matematika.

  • GPT efektif karena dilatih dengan himpunan data besar, termasuk korpus teks besar.

  • GPT mengubah cara manusia menyelesaikan pekerjaan dengan menyederhanakan riset, mengurangi kesibukan, mempercepat proses penulisan kata dan kode komputer, serta meningkatkan kreativitas.

  • Beberapa kasus penggunaan GPT adalah chatbot, pembuatan konten, analisis sentimen, pembuatan kode komputer, analisis data, dan ringkasan rapat.

  • OpenAI terus berinvestasi di GPT, dan di masa mendatang, organisasi dapat mengharapkan output yang lebih baik, lebih transparan, lebih sedikit bias, dan lebih akurat.

Apa itu GPT dan cara kerjanya

GPT adalah jaringan neural pembelajaran mendalam yang menganalisis perintah yang terdiri dari bahasa alami, gambar, atau suara untuk memprediksi respons terbaik berdasarkan penafsirannya terhadap input. Untuk melakukannya, GPT dilatih dengan himpunan data besar menggunakan ratusan miliar parameter. GPT mereferensikan pembelajaran tersebut untuk menimbang kepentingan komponen yang berbeda secara berurutan, seperti kata-kata dalam kalimat atau bagian gambar atau suara. Pembobotan ini menjadikannya mampu menyimpulkan relevansi dan konteks sehingga dapat menghasilkan konten yang masuk akal melalui perintah.

Sejarah GPT

Pada 2018, OpenAI merilis generasi pertama GPT, yang dibuat pada arsitektur tersebut. GPT-1 dilatih dengan lebih dari 1,5 miliar parameter dan dapat menghasilkan teks, menjawab pertanyaan, menerjemahkan bahasa, dan meringkas teks, tetapi kesulitan memahami konteks dan wacana teks yang lebih panjang. 

Setiap beberapa tahun sejak saat itu, OpenAI telah merilis versi baru GPT yang masing-masing dilatih pada himpunan data yang semakin lama semakin besar. Dengan setiap rilis, teknologi meningkatkan kemampuannya untuk memahami konteks dan menulis dengan lancar serta koheren. GPT terus menambahkan keterampilan baru, seperti membuat kode komputer, melakukan tugas dengan sedikit atau tanpa contoh, dan menganalisis sejumlah besar data. 

Gambaran umum pelatihan

Agar efektif, GPT harus dapat mengurai dan menginterpretasikan segudang perintah dan permintaan. GPT mempersiapkan dengan berlatih pada himpunan data besar, termasuk korpus teks besar, menggunakan pembelajaran mendalam tanpa pengawasan, sekumpulan pembelajaran mesin. Dalam pembelajaran tanpa pengawasan, model mengajarkan dirinya sendiri untuk menemukan pola dalam data tanpa label tanpa panduan dari manusia. GPT menggunakan visi komputer untuk mengidentifikasi dan memahami objek serta orang dalam gambar.

GPT juga dapat dilatih untuk skenario yang sangat spesifik untuk industri, seperti perbankan atau hukum. Dalam hal ini, pembelajaran dengan pengawasan digunakan, sehingga data pelatihan diberi label oleh manusia.

Arsitektur GPT dasar

GPT dibuat pada arsitektur transformator, yang menggunakan mekanisme perhatian mandiri untuk menganalisis komponen yang berbeda dari perintah dan hubungannya satu sama lain untuk menginterpretasikan konteks dan makna. Misalnya, kata “cloud” dapat merujuk ke gumpalan uap di angkasa atau, seperti komputasi cloud, sebuah platform teknologi. Orang-orang dan GPT menentukan versi kata yang sesuai dengan mengevaluasi makna kata lain yang mengelilinginya dalam kalimat atau paragraf.

Arsitektur transformator dapat melakukan hal ini dengan mengubah kata-kata dan maknanya menjadi matematika. Arsitektur ini mengurai teks, gambar, dan suara menjadi bagian yang lebih kecil yang disebut token. Token diberi vektor, yang mengodekan arti. Vektor yang dikodekan, yang disebut penyematan, kemudian dikirim melalui blok perhatian tempat mereka bertukar informasi dan membuat pembaruan pada vektor yang sesuai. Setelah GPT menentukan makna perintah, GPT menghasilkan prediksi dalam bentuk distribusi probabilitas dan menyarankan kata, gambar, atau suara berikutnya secara berurutan. Dengan mengulangi proses ini berulang kali, GPT dapat menulis bagian panjang atau melanjutkan percakapan.

Komponen utama

Arsitektur terdiri dari dua bagian:

  • Enkoder. Enkoder adalah bagian sistem yang mengurai teks, gambar, dan suara menjadi penyematan matematika. Setiap penyematan diberi bobot, yang menginformasikan relevansinya dengan konteks dan maknanya. Penyematan kemudian dibandingkan satu sama lain menggunakan mekanisme perhatian mandiri untuk semakin mempersempit maknanya.

  • Dekoder. Dekoder menggunakan vektor dan bobot untuk menentukan kemungkinan output dan memprediksi hasil terbaik. Karena versi GPT terbaru telah dilatih dengan begitu banyak data, versi ini sudah cukup baik dalam menggunakan proses ini untuk menulis teks secara lancar dan koheren. 

Manfaat dan tantangan GPT

GPT berpotensi mengubah cara kerja Anda dan organisasi, sehingga membantu menghemat waktu dan uang. Namun, teknologi ini juga berisiko jika digunakan tanpa pagar pembatas yang cermat. Penting untuk selalu memeriksa secara hati-hati informasi yang Anda dapatkan dari GPT atau sistem AI lainnya untuk mengonfirmasi bahwa informasi tersebut akurat dan etis.

Manfaat

 
  • Sederhanakan riset. GPT dapat menjelajahi internet dan/atau sumber data lainnya dan memberikan ringkasan tentang temuan dan sumbernya jika diminta.

  • Tingkatkan kode komputer. Pengembang menggunakan GPT untuk membantu mereka menulis kode baru atau menyederhanakan kode yang telah mereka tulis.

  • Tulis lebih cepat. Salah satu cara paling populer untuk menggunakan GPT adalah sebagai alat penulisan. GPT dapat dengan cepat menyintesis banyak informasi dan mengembangkan laporan, posting blog, email, dan materi tertulis lainnya.

  • Kurangi kesibukan. GPT dapat melakukan hal-hal seperti meringkas rapat, menerjemahkan bahasa, dan menjawab pertanyaan, sehingga Anda dapat menghabiskan lebih banyak waktu pada tugas yang lebih berdampak.

  • Tingkatkan kreativitas. Selain menulis puisi, GPT dapat dengan cepat menghasilkan banyak ide yang berbeda, sehingga menjadi alat yang hebat untuk curah pendapat. 

  • Sesuaikan dengan bisnis Anda. GPT dapat dilatih untuk memenuhi kebutuhan unik berbagai organisasi dan industri.

Tantangan

 
  • Bias. Seperti semua model AI yang mengandalkan data yang dibuat manusia, bias yang melekat dalam data tersebut dapat menyelinap ke output GPT. Misalnya, model AI mungkin menganggap bahwa peran tertentu dalam masyarakat, seperti ilmuwan, hanya dilakukan oleh pria karena sebagian besar data historis adalah tentang ilmuwan pria. 

  • Ketidakakuratan. Karena GPT menghasilkan output berdasarkan prediksi, GPT tidak selalu benar. Meminta GPT untuk mereferensikan materi yang diketahui atau melatihnya di basis pengetahuan organisasi Anda dapat membantu, tetapi manusia harus selalu meninjau pekerjaan untuk menjamin akurasi.

  • Keamanan cyber. Pelaku kejahatan menggunakan GPT dan model AI lainnya untuk membuat email pengelabuan yang meyakinkan, mengembangkan program jahat, dan menganalisis organisasi untuk mencari kerentanan. Melatih karyawan untuk mengenali email pengelabuan dapat membantu menurunkan risiko organisasi Anda. Penting juga untuk menerapkan solusi keamanan cyber yang dapat mendeteksi anomali dan memblokir program jahat.

  • Pelanggaran kekayaan intelektual. Output dari GPT mungkin menyertakan gambar atau tulisan yang dibuat oleh orang atau organisasi lain. Sebelum menerbitkan apa pun yang dibuat oleh AI, konfirmasikan bahwa organisasi Anda memiliki hak atas konten dan menggunakan kutipan dengan tepat.

  • Perintah tidak efektif. Mendapatkan output yang baik dari GPT memerlukan perintah yang terstruktur dengan baik. Pelatihan dan uji coba mungkin diperlukan untuk mengembangkan perintah yang memberikan hasil yang Anda harapkan.

  • Tidak dapat diuraikan. Karena GPT dibuat menggunakan model pembelajaran mendalam, sulit untuk mengetahui cara GPT mendapatkan responsnya, alasan lain untuk meninjau output dengan cermat sebelum menggunakannya.

Kasus penggunaan umum GPT

Model GPT dapat melakukan berbagai tugas, dan organisasi terus menemukan cara baru untuk menggunakannya dalam organisasi mereka. Ada beberapa hal yang dapat dicoba:

Pembuatan konten. Gunakan GPT untuk membantu Anda menulis naskah, membuat meme, dan menghasilkan gambar.

Chatbot dan agen percakapan. Karena GPT dapat memahami dan merespons dalam bahasa alami, GPT adalah alat yang hebat untuk chatbot. 

Penerjemahan bahasa. GPT melakukan penerjemahan bahasa dengan cukup baik, meskipun sebaiknya Anda mengonfirmasikan akurasi hasil dengan pembicara asli sebelum mempostingnya di situs web Anda atau ruang publik lainnya.

Analisis sentimen. GPT dapat membantu Anda menganalisis ulasan pelanggan, posting media sosial, atau teks lain untuk memahami pendapat orang-orang tentang merek, produk, dan layanan Anda.

Rekomendasi. Sebelum melakukan perjalanan jauh, pertimbangkan untuk meminta GPT merekomendasikan restoran, hotel, dan tempat wisata untuk dikunjungi. Dengan parameter yang tepat, GPT dapat membantu Anda mengembangkan daftar opsi yang baik.

Riset. Karena GPT hebat dalam meringkas informasi, GPT juga merupakan alat riset yang hebat. GPT dapat membantu mengurangi jumlah situs web, laporan, dan dokumen lain yang perlu Anda tinjau untuk menemukan yang Anda cari. Pastikan untuk meminta sumber agar Anda dapat memvalidasi informasi yang didapatkan.

Ringkasan rapat dan dokumen. GPT dapat menghemat banyak waktu dengan meringkas rapat atau dokumen panjang.

Pembuatan kode. GPT mengetahui banyak bahasa pemrograman dan dapat menghasilkan cuplikan kode yang relevan atau menjelaskan fungsi kode dalam bahasa sehari-hari.

Analisis data. Ungkap tren dan wawasan utama dalam himpunan data besar dengan bantuan GPT.

Masa depan GPT

OpenAI terus melakukan investasi besar untuk GPT. GPT-4o dirilis pada 2024. "o" dalam namanya adalah singkatan dari "omni" karena model ini dapat memproses dan menghasilkan audio, teks, serta visual. GPT-4o mini adalah model yang lebih kecil yang mendukung teks dan audio. Model ini berfungsi lebih baik daripada model GPT sebelumnya, seperti GPT-3.5, tetapi lebih hemat biaya.

Anda juga dapat terus mengharapkan peningkatan efisiensi dan kemampuan model, seperti:
 
  • Model yang lebih besar dengan performa yang lebih baik. Iterasi GPT di masa mendatang cenderung lebih besar dan dilatih pada lebih banyak parameter, sehingga dapat memahami dan menghasilkan konteks dengan nuansa dan kompleksitas yang lebih besar.

  • Penyempurnaan dan kustomisasi yang lebih baik. Akan ada teknik yang lebih canggih untuk menyempurnakan model untuk domain atau industri tertentu, sehingga meningkatkan kemampuan GPT untuk menghasilkan konten yang relevan dan akurat yang disesuaikan dengan bidang tertentu. Individu juga akan dapat menyesuaikan model sesuai kebutuhan mereka.

  • Pemahaman kontekstual yang lebih baik. Kemajuan dalam memahami dan mengelola dependensi jangka panjang akan membantu model memberikan respons yang lebih tepat dan sesuai konteks.

  • Kemampuan multimodal yang lebih canggih. Model akan menjadi lebih baik dalam memahami dan menghasilkan konten berdasarkan input yang beragam, seperti teks, gambar, dan audio.

  • Kemampuan penjelasan dan interpretasi tertingkatkan. Upaya akan dilakukan untuk membuat proses pengambilan keputusan model GPT lebih transparan, memberikan wawasan tentang cara mereka menghasilkan respons dan alasan di balik outputnya.

  • Pengembangan AI yang bertanggung jawab dan etis. Penelitian dan pengembangan yang sedang berlangsung akan fokus pada pengurangan bias dalam model GPT untuk memastikan output yang lebih merata dan adil. Metode yang disempurnakan untuk mendeteksi dan memitigasi konten berbahaya, informasi yang keliru, dan output yang tidak pantas akan menjadi prioritas untuk memastikan penggunaan teknologi yang bertanggung jawab.
Referensi

Pelajari selengkapnya tentang Microsoft AI

Seorang wanita yang bekerja di laptop dan mengenakan jas cokelat
Pendidikan

Mulai karier Anda di bidang teknologi

Temukan referensi yang akan membantu Anda meningkatkan keterampilan pemrograman dan menemukan pekerjaan di bidang AI.
Pelajari selengkapnya
Dua orang sedang mendiskusikan sesuatu menggunakan desktop di ruang kantor
Sumber daya Azure

Dapatkan hasil maksimal dari layanan Azure

Pelajari cara menggunakan layanan Azure secara efektif dengan berbagai alat, seperti video, cuplikan kode, dan laporan resmi.
Pelajari selengkapnya
Dua orang sedang mendiskusikan sesuatu dengan wajah tersenyum sambil memegang tab
Microsoft Learn

Selalu dapatkan informasi terbaru tentang AI

Jelajahi tren dan pelatihan terbaru tentang AI.
Pelajari selengkapnya

Tanya jawab umum

  • GPT adalah model AI generatif yang menggunakan pembelajaran mendalam untuk menafsirkan dan menghasilkan teks, gambar, dan suara seperti manusia.
  • Arsitektur transformator ini adalah jaringan neural pembelajaran mendalam yang memungkinkan model AI seperti GPT menafsirkan bahasa alami dan menghasilkan teks, gambar, serta suara asli. Hal ini dilakukan dengan menganalisis komponen input yang berbeda dan hubungannya dengan satu sama lain untuk mengodekan konteks dan makna. Hal ini memungkinkan GPT untuk memprediksi hal berikutnya dalam blok teks, gambar, atau suara.
  • GPT adalah model AI yang menggunakan pembelajaran mendalam untuk menafsirkan teks, gambar, dan suara seperti manusia untuk menghasilkan konten baru, memberikan analisis data, atau meringkas informasi. GPT melakukan ini serta tugas lainnya secara efektif karena dilatih dengan himpunan data besar menggunakan ratusan miliar parameter. “Dilatih sebelumnya” berarti bahwa GPT telah dilatih dengan data ini sebelum dirilis ke publik.