ChatGPT – Tentang apa semua ini?

ChatGPT – Tentang apa semua ini?

Lebih dari satu juta orang menguji ChatGPT selama beberapa hari pertama online, menghasilkan semuanya mulai dari lirik pop dan trivia hingga menghasilkan artikel, dengan hasil yang terkadang meragukan – dan terus menjadi topik percakapan yang populer. Ini adalah deskripsi ChatGPT yang mudah dipahami, apa yang dapat dilakukannya, bagaimana melakukannya, dan apa selanjutnya.


ChatGPT – Tentang apa semua ini?

Karya seni yang dibuat oleh DALL-E, program saudara dari ChatGPT: ‘sebuah lukisan cat minyak yang terinspirasi oleh Salvador Dahli dari Digital Human chatbot’


Apa itu ChatGPT?

Chatbot adalah apa yang Anda lihat di layar, sering kali menggunakan representasi visual manusia (manusia digital) atau di kotak teks obrolan.

GPT atau Generatif (dapat menghasilkan konten) Dilatih sebelumnya (terlatih) Transformator (model atau mesin), adalah mesin yang menggerakkan apa yang dikatakan chatbots. GPT bukan satu-satunya mesin yang melakukan ini, ada beberapa alternatif yang sangat bagus, misalnya BigScience Bloom; LaMDA dan BERT Google; Model DeepMind seperti Chincilla; dan AlexaTM AWS.

Mengapa kita membicarakannya?

GPT-3 dirilis oleh OpenAI dua tahun lalu dan mendemonstrasikan bahwa AI dapat menulis (dan berbicara dengan bantuan manusia digital) seperti manusia.

GPT-3.5 dirilis pada Q4 2021 dan ChatGPT pada November 2022. Lebih dari satu juta orang mengujinya selama beberapa hari pertama online, menghasilkan semuanya mulai dari lirik pop dan trivia hingga menghasilkan artikel, dengan hasil yang terkadang meragukan.

Penggantinya, GPT-4, dikabarkan akan siap sekitar tahun 2023. Dengan tautan ke daya komputasi besar Microsoft Azure, dikabarkan telah menambahkan gambar kemampuan bersama peningkatan kemampuan bahasa.

Bagaimana cara kerjanya?

Komputer tidak memahami bahasa dengan cara yang sama seperti manusia. Untuk memahami urutan kata yang Anda gunakan, GPT memberikan nilai matematis pada setiap kata, yang memungkinkannya menghitung konteks dan kemudian memprediksi respons terbaik.

Evaluasi ini disebut perhatian diri, sebuah rumus matematika rumit yang menentukan pentingnya setiap kata untuk menentukan arti kalimat. Topik kalimat diidentifikasi dan diberi nilai tertinggi. Kata-kata lain kemudian diberikan nilai yang lebih rendah dan digunakan untuk memberikan konteks, misalnya ‘Bagaimana’ atau ‘Mengapa’.

Respons kemudian dihasilkan menggunakan perhitungan matematis GPT telah dilatih sebelumnya, jadi semakin banyak pertanyaan yang Anda ajukan, semakin baik responsnya.

GPT dilatih di seluruh internet yang menyediakan milyaran pasang tanya jawab. Pelatihan ini kemudian dioptimalkan menggunakan proses yang disebut Reinforcement Learning with Human Feedback (RLHF), sebuah metode yang menggunakan demonstrasi manusia untuk memandu model menuju perilaku yang diinginkan. Ini mencakup hal-hal seperti set pertanyaan dan jawaban pilihan ganda di mana tujuan model adalah untuk mencetak jawaban yang paling benar.

Keterbatasan

GPT sangat terbuka tentang keterbatasannya sendiri – ini adalah pemroses bahasa, bukan mesin telusur. Itu belum terhubung ke internet sejak September 2021, sehingga tidak dapat melakukan pencarian dan beberapa datanya mungkin kedaluwarsa atau salah.

Intinya adalah bahwa GPT adalah alat peniru bahasa manusia yang sangat mumpuni yang menggunakan informasi Anda untuk memberikan solusi bagi organisasi dan klien Anda.

Implementasi

Chatbot hanyalah salah satu penggunaan GPT yang terkenal. Ini juga digunakan untuk menghasilkan artikel berita, menulis dokumen ringkasan, dan menulis kode (lihat GitHub’s CoPilot).

Jika hal ini menarik minat Anda dan Anda ingin mempelajari lebih lanjut tentang GPT dan alternatifnya, AI Forum Selandia Baru memiliki sejumlah anggota yang dapat memberikan keahlian dan panduan dalam bidang ini. Berhubungan.

Sementara itu, Anda dapat mencoba ChatGPT gratis di sini: https://openai.com/blog/chatgpt/.


Wawancara dengan ChatGPT

Tampak jelas bahwa untuk artikel ini kami akan meminta jawaban dari ChatGPT. Berikut adalah jawaban atas beberapa pertanyaan yang saya ajukan tersebut:

Bisakah Anda menjelaskan ChatGPT ?:

ChatGPT adalah model bahasa percakapan yang dikembangkan oleh OpenAI. Ini didasarkan pada arsitektur GPT-2 (Generative Pre-trained Transformer 2), yang merupakan jaringan saraf berbasis transformer yang dilatih menggunakan korpus besar data teks.

Model ini dilatih sebelumnya pada set data teks percakapan, yang memungkinkannya untuk memahami dan menghasilkan respons seperti manusia terhadap permintaan teks. Itu dapat disesuaikan pada tugas atau domain tertentu, seperti layanan pelanggan, e-commerce, atau terjemahan bahasa.

ChatGPT mampu menghasilkan teks mirip manusia yang dapat digunakan dalam berbagai aplikasi, seperti chatbot, agen layanan pelanggan virtual, dan pembuatan konten otomatis. Karena dilatih sebelumnya pada kumpulan data teks percakapan yang besar, ia memiliki pemahaman yang baik tentang bagaimana orang berkomunikasi dan dapat menanggapi berbagai pertanyaan dan permintaan dengan cara yang alami dan koheren.

Salah satu keunggulan utama ChatGPT adalah kemampuannya menghasilkan teks yang sangat realistis dan koheren, yang dapat berguna dalam berbagai aplikasi yang membutuhkan teks seperti manusia. Selain itu, ini dapat menghasilkan teks dalam berbagai bahasa, menjadikannya alat yang berguna untuk tugas terkait bahasa.

Seberapa sering Anda memberikan jawaban yang salah?

Sebagai model bahasa, saya dilatih pada kumpulan data teks yang besar, jadi respons saya didasarkan pada pola dan asosiasi yang ditemukan dalam data tersebut. Namun, saya tidak sempurna dan dapat membuat kesalahan atau memberikan tanggapan yang salah, terutama ketika menghadapi pertanyaan di luar domain atau tugas yang tidak terdefinisi dengan baik. Selain itu, batas pengetahuan saya adalah 2021-09, jadi informasi yang diberikan setelah tanggal tersebut mungkin tidak akurat

Bagaimana saya menerapkan ChatGPT?

Sebagai model pembelajaran mesin, saya tidak berakal, dan saya tidak memiliki kemampuan untuk melacak berapa kali saya

Untuk mengimplementasikan ChatGPT, Anda perlu menggunakan API OpenAI atau menggunakan model yang telah dilatih sebelumnya dan menyempurnakannya di kumpulan data Anda sendiri.

Berikut ini ikhtisar langkah-langkah yang perlu Anda ambil:

1. Mendaftar kunci API di situs web OpenAI jika Anda berencana menggunakan API.

2. Tentukan bahasa pemrograman yang ingin Anda gunakan untuk mengimplementasikan model. ChatGPT tersedia dalam beberapa bahasa termasuk Python, Java, dan C#.

3. Instal library yang diperlukan seperti openai.

4. Gunakan titik akhir API atau model yang telah dilatih sebelumnya dan sempurnakan pada set data Anda sendiri jika Anda memilikinya.

5. Tulis kode untuk memasukkan prompt dan menghasilkan respons menggunakan model.

6. Uji model dengan masukan sampel untuk melihat kinerjanya.

Perlu dicatat bahwa menggunakan model terlatih seperti GPT memerlukan sumber daya komputasi yang banyak dan panggilan API bisa jadi mahal, bergantung pada paket yang Anda pilih. Jika Anda berencana menerapkan model di lingkungan produksi, Anda mungkin perlu mempertimbangkan persyaratan biaya dan infrastruktur.

Berapa biaya penggunaan ChatGPT?

Biaya penggunaan ChatGPT bergantung pada metode yang Anda pilih untuk mengimplementasikannya. Jika Anda menggunakan OpenAI API, biayanya akan bervariasi berdasarkan paket penggunaan yang Anda pilih. Situs web OpenAI saat ini menawarkan beberapa paket termasuk paket gratis, paket pengembangan, dan beberapa paket perusahaan, masing-masing dengan struktur harga yang berbeda. Paket gratis memungkinkan jumlah permintaan terbatas per bulan dan biaya untuk paket berbayar meningkat seiring dengan meningkatnya jumlah permintaan.

Jika Anda memutuskan untuk menggunakan model terlatih, Anda tidak perlu membayar untuk penggunaan model itu sendiri, tetapi Anda harus membayar sumber daya komputasi yang diperlukan untuk menjalankannya. Biaya akan bergantung pada infrastruktur yang Anda pilih untuk digunakan, seperti layanan berbasis cloud seperti AWS, GCP, atau Azure, atau menjalankannya di perangkat keras Anda sendiri.

Perlu dicatat bahwa OpenAI juga menyediakan GPT-3, yang merupakan versi GPT-2 yang lebih kuat, tetapi juga dengan label harga yang lebih tinggi. Anda dapat memeriksa situs web mereka untuk informasi lebih lanjut tentang harga.

Apa perbedaan utama antara GPT-2 dan GPT-3?

Biaya penggunaan ChatGPT bergantung pada metode yang Anda pilih untuk mengimplementasikannya. Jika Anda menggunakan OpenAI API, biayanya akan bervariasi berdasarkan paket penggunaan yang Anda pilih. Situs web OpenAI saat ini menawarkan beberapa paket termasuk paket gratis, paket pengembangan, dan beberapa paket perusahaan, masing-masing dengan struktur harga yang berbeda. Paket gratis memungkinkan jumlah permintaan terbatas per bulan dan biaya untuk paket berbayar meningkat seiring dengan meningkatnya jumlah permintaan.

GPT-2 dan GPT-3 adalah model bahasa besar yang dikembangkan oleh OpenAI, tetapi ada beberapa perbedaan utama di antara keduanya.

Salah satu perbedaan utama adalah ukuran modelnya. GPT-3 secara signifikan lebih besar dari GPT-2, dengan 175 miliar parameter dibandingkan dengan 1,5 miliar GPT-2. Ini berarti bahwa GPT-3 telah dilatih pada kumpulan data yang jauh lebih besar, dan memiliki kemampuan untuk memproses dan memahami teks yang lebih luas.

Perbedaan lainnya adalah kinerja model. GPT-3 umumnya dianggap lebih akurat dan mampu menghasilkan teks yang lebih realistis dan koheren daripada GPT-2. Itu juga mampu melakukan tugas bahasa alami yang lebih luas, seperti terjemahan, peringkasan, dan menjawab pertanyaan.

Terakhir, GPT-3 juga mampu melakukan pembelajaran zero-shot, artinya dapat menjawab pertanyaan atau menyelesaikan tugas yang belum pernah dilatih secara eksplisit. GPT-2, di sisi lain, membutuhkan penyesuaian pada tugas tertentu untuk bekerja dengan baik.

Singkatnya, GPT-3 adalah model yang lebih kuat dan canggih daripada GPT-2, dan mampu melakukan tugas bahasa alami yang lebih luas dengan tingkat akurasi yang lebih tinggi. Namun, perlu diperhatikan bahwa GPT-3 juga dilengkapi dengan label harga yang lebih tinggi dan persyaratan sumber daya komputasi, yang mungkin tidak cocok untuk semua kasus penggunaan.

Apakah Anda memiliki contoh kuat kasus penggunaan GPT yang aktif?

Ya, ada beberapa contoh GPT (GPT-2 dan GPT-3) yang digunakan dalam aplikasi langsung. Beberapa contoh termasuk:

1. Pembuatan konten: GPT digunakan untuk menghasilkan teks mirip manusia berkualitas tinggi untuk berbagai aplikasi seperti artikel berita, postingan blog, deskripsi produk, dan lainnya.

2. Chatbots: GPT-3 dapat digunakan untuk membangun chatbot tingkat lanjut yang dapat memahami dan menanggapi pertanyaan bahasa alami. Beberapa perusahaan telah membangun agen layanan pelanggan virtual yang dapat menangani berbagai pertanyaan dan keluhan pelanggan dengan tingkat akurasi yang tinggi.

3. Terjemahan Bahasa: GPT-3 dapat digunakan untuk menghasilkan terjemahan berkualitas tinggi untuk berbagai bahasa, dengan sedikit kebutuhan data pelatihan.

4. Peringkasan teks: GPT-3 dapat digunakan untuk meringkas artikel atau dokumen yang panjang, menghasilkan versi yang lebih pendek sambil menyimpan informasi yang paling penting

5. Pembuatan kode otomatis: GPT-3 dapat digunakan untuk menulis kode, seperti kueri SQL atau fungsi Python, dengan prompt bahasa alami.

6. Penyempurnaan model bahasa: GPT-3 dapat disesuaikan pada tugas dan domain tertentu, seperti dokumen hukum, laporan medis, dan lainnya.

Ini hanyalah beberapa contoh dari banyak cara GPT dapat digunakan dalam aplikasi langsung. Teknologinya masih relatif baru, dan para peneliti serta pengembang terus menemukan cara baru untuk menggunakannya guna meningkatkan berbagai industri.

Berapa kali Anda ditanya apakah Anda memiliki perasaan?

Sebagai model pembelajaran mesin, saya tidak berakal, dan saya tidak memiliki kemampuan untuk melacak berapa kali saya ditanyai pertanyaan tertentu. Perasaan adalah kapasitas untuk memiliki pengalaman subjektif, kesadaran diri, dan kesadaran, yang tidak saya miliki. Saya adalah program yang memproses teks berdasarkan pola dan asosiasi dalam data yang saya latih.

https://chat.openai.com/chat

Anda mungkin juga menemukan daftar pekerjaan, ide, dan eksplorasi ChatGPT yang dikurasi ini berguna:

GitHub – saharmor/awesome-chatgpt: Demo, alat, artikel ChatGPT terpilih, dan lainnya

Cara Prediksi honkong prize Salah satu kesalahan lazim yang ditunaikan oleh para bettor yaitu menempatkan angka untuk taruhan togel singapore bersama dengan langkah acak agar disaat pengundian angka yang dipilihnya tidak tersedia yang tembus sama sekali. Padahal, untuk permainan judi togel singapore online ini terdapat pola yang bisa di tiap-tiap posisi seperti as, kop, kepala dan ekor bersama dengan melihat knowledge pengeluaran SGP pools sebelumnya.