Language
Country/Area
No result found
Evolusi menakjubkan dari GPT-1 ke GPT-4: Apa saja terobosan di balik setiap generasi model?
Dalam sejarah kecerdasan buatan (AI) yang gemilang, keluarga model Generative Pre-trained Transformer (GPT) tidak diragukan lagi telah menunjukkan kemajuan yang luar biasa. Sejak OpenAI meluncurkan GPT-1 pertama pada tahun 2018, seri GPT telah mengalami evolusi yang signifikan untuk membentuk sistem AI generatif yang lebih kuat dan beragam. Artikel ini akan membahas secara mendalam terobosan utama dari setiap generasi model dan bagaimana model tersebut membentuk masa depan teknologi informasi dan AI saat ini.
Pengembangan Awal
Konsep pra-pelatihan generatif (GP) bukanlah hal baru di bidang pembelajaran mesin dan digunakan dalam pembelajaran semi-supervised pada masa-masa awal. Proses ini awalnya dilatih terlebih dahulu menggunakan kumpulan data yang tidak berlabel dan kemudian dilatih menggunakan kumpulan data berlabel untuk klasifikasi. Para peneliti telah menggunakan berbagai metode, dari model Markov tersembunyi (HMM) hingga autoencoder, untuk mencoba menghasilkan dan mengompresi data serta membuka jalan bagi aplikasi masa depan.
Pada tahun 2017, Google menerbitkan sebuah studi tentang "Attention is All About Self", yang meletakkan dasar bagi model bahasa generatif berikutnya. Selanjutnya, OpenAI meluncurkan GPT-1 pada tahun 2018, yang menandai munculnya model pra-terlatih generatif berdasarkan arsitektur transformator dan mulai menyediakan kemampuan pembuatan teks yang beragam dan jelas.
Pengembangan Selanjutnya
GPT-3, yang diluncurkan oleh OpenAI pada tahun 2020, melangkah lebih jauh, memperluas skala parameter model menjadi 1,75 triliun, menunjukkan pemahaman bahasa dan kemampuan pembuatan yang signifikan. Pada tahap ini, OpenAI mengusulkan konsep "InstructGPT", serangkaian model yang dirancang khusus untuk mengikuti instruksi, meningkatkan akurasi komunikasi dengan pengguna.
Sejak saat itu, pengembangan keluarga GPT terus bergerak maju, dengan promosi seperti GPT-4 yang sepenuhnya didasarkan pada penguatan model sebelumnya.
Munculnya model dasar
Model dasar, seperti namanya, adalah model AI yang dilatih pada data berskala besar. Keragaman model tersebut memungkinkannya untuk diterapkan pada berbagai tugas hilir. Misalnya, seri GPT OpenAI, GPT-4 terbaru diakui secara luas oleh pasar karena kekuatan dan fleksibilitasnya yang hebat. Dengan peluncuran GPT-4, model tersebut tidak hanya unggul dalam pemrosesan bahasa, tetapi juga mendukung kemampuan multimoda dan mampu memproses teks dan gambar secara bersamaan.
Diversifikasi model khusus misi
Melalui penyesuaian dan pembentukan ulang yang cermat, model GPT dasar dapat mengembangkan model khusus tugas untuk bidang tertentu, seperti EinsteinGPT, BloombergGPT, dll. Model-model ini tidak terbatas pada pembuatan teks, tetapi juga membantu industri meningkatkan efisiensi kerja.
Dengan munculnya model-model khusus, AI semakin banyak digunakan dalam berbagai industri, mulai dari keuangan hingga kedokteran.
Fleksibel dan fokus
Pengembangan multimodalitas memungkinkan model GPT untuk lebih memperluas cakupan penerapannya. Misalnya, "Visual ChatGPT" milik Microsoft menggabungkan pemahaman teks dan gambar untuk memberikan pengalaman interaktif yang lebih kaya kepada pengguna.
Masalah merek dan tantangan hukum
Seiring dengan semakin populernya istilah "GPT", OpenAI juga menghadapi tantangan dalam mempertahankan mereknya. Baru-baru ini, OpenAI mulai menekankan bahwa nama tersebut harus dianggap sebagai merek dagang eksklusifnya dan untuk mengawasi penggunaan istilah tersebut oleh pihak lain, yang menunjukkan bahwa di bidang AI, batasan antara merek dan teknologi menjadi semakin kabur.
Meskipun standardisasi dan perlindungan merek dagang melampaui teknologi itu sendiri, pengaruh merek di baliknya tidak dapat diabaikan. Di masa depan, dengan kemajuan teknologi AI yang berkelanjutan, makna baru apa yang akan diberikan istilah ini?
Bagaimana model GPT di masa depan akan memengaruhi kehidupan dan pekerjaan kita?
