Cara Kerja ChatGPT

Yode Arliando    November 20, 2024    ChatGPT    Comment   

Baca Juga

ChatGPT adalah sebuah model bahasa berbasis AI yang dikembangkan oleh OpenAI, yang dirancang untuk memahami dan menghasilkan teks secara alami berdasarkan input yang diberikan oleh pengguna. Berikut adalah penjelasan rinci tentang cara kerjanya:

 

1. Dasar Teknologi 

 

ChatGPT didasarkan pada arsitektur Transformer, khususnya varian Generative Pre-trained Transformer (GPT). Model ini merupakan salah satu inovasi dalam bidang pemrosesan bahasa alami (Natural Language Processing, NLP).

 

 a. Arsitektur Transformer

Transformer adalah jaringan saraf (neural network) yang menggunakan mekanisme attention untuk mempelajari hubungan antar kata dalam sebuah teks, bahkan jika jaraknya jauh. Komponen utamanya adalah:

•    Encoder: Memahami input (tidak digunakan dalam GPT, karena hanya decoder yang dipakai).
•    Decoder: Membuat keluaran berdasarkan input.

 

GPT hanya menggunakan bagian decoder dari Transformer.

 

 b. Pretraining dan Fine-tuning

• Pretraining: Model dilatih dengan sejumlah besar data teks dari berbagai sumber (buku, artikel, situs web, dll.) untuk memprediksi kata berikutnya dalam sebuah kalimat. Ini membuat model memahami pola bahasa, kosakata, dan konteks umum.
• Fine-tuning: Setelah pretraining, model disesuaikan dengan tujuan spesifik. Untuk ChatGPT, model disempurnakan agar dapat berinteraksi dalam dialog dengan manusia menggunakan data yang dikurasi.

 

 

2. Cara Kerja Secara Teknis

 

Ketika Anda mengetik sebuah pesan, ChatGPT bekerja melalui beberapa langkah berikut:

 

 a. Input Pemrosesan

• Teks yang Anda masukkan diubah menjadi format digital (tokenisasi). Token adalah representasi numerik dari kata atau potongan kata.
• Token ini diproses untuk menangkap makna dan konteksnya.

 

 b. Pemahaman Konteks

Model menggunakan mekanisme self-attention untuk menentukan hubungan antara token dalam input. Ini memungkinkan model memahami konteks kalimat, termasuk informasi sebelumnya dalam percakapan.

 

 c. Generasi Respon

• Berdasarkan token input, model memprediksi token berikutnya secara iteratif.
• Model menghitung probabilitas untuk setiap token dalam kosakata dan memilih token dengan probabilitas tertinggi.
• Token-token ini dirangkai menjadi teks yang menjadi jawaban atau respon.

 d. Post-Processing

Teks keluaran kemudian diterjemahkan kembali dari token ke format yang dapat dibaca manusia dan dikirimkan sebagai respon.

 

3. Optimasi ChatGPT

 

Untuk menghasilkan jawaban yang relevan dan alami:

• Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF): Model disempurnakan menggunakan masukan dari pelatih manusia, yang memberi peringkat pada berbagai respons model untuk memastikan jawaban lebih baik dan sesuai.
• Pemrosesan Konteks Panjang: ChatGPT dapat mempertahankan konteks dalam percakapan dengan menyimpan dan menganalisis pesan sebelumnya.

 

4. Keterbatasan

 

Meskipun canggih, ChatGPT memiliki beberapa keterbatasan:

• Ketergantungan pada Data Latihan: Jawabannya hanya berdasarkan data yang digunakan selama pelatihan.
• Kesalahan Logis: Kadang menghasilkan respons yang tampak meyakinkan tetapi sebenarnya salah.
• Kurangnya Pemahaman Sebenarnya: Model tidak "mengerti" seperti manusia; ia hanya mengenali pola dalam data.

 

5. Penerapan

 

ChatGPT digunakan dalam berbagai konteks, seperti:

• Asisten virtual.
• Pembuatan konten.
• Pendidikan dan pembelajaran.
• Layanan pelanggan.

Model ini terus diperbarui untuk meningkatkan akurasi, kemampuan, dan fleksibilitas dalam berbagai skenario.