ChatGpt-4 adalah revolusi baru untuk sektor bisnis. Four adalah versi terbaru yang dikembangkan oleh Open AI — ChatGPT, bernama Generative Pre-Trained Transformer. Ini akan mengubah persepsi industri tentang komunikasi dengan mesin.

Pembelajaran mesin memainkan peran penting sebagai komponen ChatGPT. ChatGPT memahami pembelajaran mendalam dan menghasilkan tanggapan berkualitas tinggi kepada pengguna berdasarkan masukan mereka. Ini adalah jenis model jaringan yang dapat kita anggap sebagai model jaringan saraf dalam pembelajaran mesin. Model bukanlah apa-apa; data tertentu dilatih pada kumpulan besar data tekstual untuk memahami dan menghasilkan hubungan antara kata dan juga dengan kalimat.

Sejarah dan perkembangan ChatGPT – Bagaimana ia dibuat dan bagaimana perkembangannya dari waktu ke waktu?

Riwayat ChatGPT dapat dilacak dengan garis waktu yang ditentukan di bawah ini:

OpenAI didukung 2015 dengan tujuan menciptakan sistem interaktif yang berperilaku seperti manusia. Berdasarkan penelitian, mereka menemukan nama yang disebut GPT (Generative Pre-Trained Transformer), yang memiliki rangkaian model bahasa untuk menghasilkan teks mirip manusia.

Selanjutnya, pada tahun 2018, versi awal GPT-1 diluncurkan, yang berisi sekitar 110+ juta parameter.

Selama pengembangan di Juni 2020, OpenAI merilis versi beta dari ChatGPT, saat itulah mereka mulai menggunakan nama AI percakapan. Saat itulah perangkat seperti Amazon Alexa, Google DOT, dan Facebook Jarvis diluncurkan. Selama periode ini, AI juga menginjakkan kaki di percakapan AI.

Arsitektur GPT adalah model pembelajaran mendalam yang dilatih pada data tekstual dalam jumlah besar, yang memungkinkannya menghasilkan respons seperti manusia terhadap input bahasa alami.

Pada Juli 2020, OpenAI merilis arsitektur GPT-3, yang merupakan model bahasa terkuat dan memiliki lebih dari 170 miliar parameter. Kemudian di tahun yang sama, pada November 2020, OpenAI juga meluncurkan API GPT-3, yang memungkinkan pengembang mengakses kemampuan GPT-3 dan mulai menggunakannya di platform mereka sendiri atau dalam kehidupan sehari-hari.

Ada beberapa model yang telah dikembangkan seperti di bawah ini:

Sejak rilis awal, ChatGPT telah mengalami beberapa iterasi dan peningkatan, dengan OpenAI terus menyempurnakan dan meningkatkan algoritme dan kemampuan yang mendasarinya. Pengembangan berkelanjutan ini telah membantu menjadikan ChatGPT sebagai salah satu chatbot tercanggih dan efektif yang tersedia saat ini, dengan beragam aplikasi potensial di berbagai bidang seperti layanan pelanggan, perawatan kesehatan, pendidikan, dll.

Deskripsi Tingkat Tinggi ChatGPT – Cara Kerja ChatGPT

Di ChatGPT, OpenAI menggunakan pemodelan berbasis jaringan saraf yang dikenal sebagai model transformator. Model ini memiliki kemampuan untuk mengolah data dalam skala besar [large language model] dan dapatkan pengawasan untuk memahami pola dan asosiasi yang kompleks, yang membantu ChatGPT merespons pengguna dengan konteks yang bermakna dan relevan. Model bahasa ini dapat bervariasi ukurannya, berisi miliaran parameter berbeda; seiring pertumbuhannya, kompleksitas meningkat antara kata, asosiasi, dan kalimat, menghasilkan akurasi yang lebih tinggi.

Ini didasarkan pada pemodelan pra-terlatih; Selain itu, ChatGPT juga belajar dari berbagai respons yang dihasilkan kepada pengguna, dan terus berusaha untuk berkembang. Ini juga mengumpulkan jawaban yang diberikan oleh pengguna selama umpan balik, dan ini meningkatkan kinerjanya.

ChatGPT terdiri dari banyak komponen, seperti tokenizer, encoder, algoritma, dataset, dan decoder. Semua komponen ini bekerja sama satu per satu. Pertama, tokenizer memecah nilai input menjadi kata-kata individual. Encoder mengambil kata-kata dan mengubahnya menjadi vektor yang merupakan rangkaian token matematika. Kemudian algoritma dan dataset ditransformasikan berdasarkan input pengguna. Terakhir, dekoder menggunakan vektor ini untuk membuat respons yang dikirim kembali ke pengguna.

ChatGPT dapat digunakan dengan berbagai cara, beberapa di antaranya adalah:

• Asisten pribadi
• Pelayanan pelanggan
• Pendidikan
• Terjemahan bahasa
• Terapi

Kasus penggunaan: Pendidikan

Contoh: Seorang siswa sekolah menengah kesulitan mengerjakan PR matematika dan membutuhkan bantuan untuk memahami cara menghitung simpangan baku.

Dalam kasus penggunaan ini, ChatGPT digunakan sebagai tutor untuk memberikan saran dan penjelasan yang dipersonalisasi kepada siswa sekolah menengah yang membutuhkan bantuan untuk pekerjaan rumah matematika mereka. Kemampuan ChatGPT untuk menghasilkan penjelasan dan contoh langkah demi langkah menjadikannya sumber yang berharga bagi siswa yang berjuang dengan konsep tertentu.

Kasus penggunaan: layanan pelanggan

Contoh: Seorang pelanggan mencoba melacak pesanannya dan memiliki pertanyaan tentang status pengiriman yang dipesan di akun Amazon.

Dalam kasus penggunaan ini, ChatGPT digunakan sebagai chatbot layanan pelanggan untuk memberikan bantuan dan informasi yang dipersonalisasi kepada pelanggan yang memiliki pertanyaan terkait pesanan Amazon mereka. Kemampuan ChatGPT untuk mengakses dan memberikan informasi pelacakan waktu nyata dan menawarkan panduan tentang cara melacak pesanan melalui situs web Amazon menjadikannya sumber daya berharga bagi pelanggan Amazon yang ingin mengetahui status pesanan mereka. Dengan menggunakan ChatGPT, pelanggan dapat menjawab pertanyaan mereka dengan cepat tanpa harus menunggu atau berbicara dengan perwakilan manusia.

Pikiran Akhir

AI akan memainkan peran penting di semua bidang di tahun-tahun mendatang. Di blog ini, kami melihat bagaimana ChatGPT muncul, sejarahnya, cara kerja GPT, dan kasus penggunaan. Ini dirancang agar sangat serbaguna dan dapat digunakan untuk berbagai aplikasi, termasuk terjemahan bahasa, pembuatan konten, dan bahkan chatbot. Dengan kemampuan pemrosesan bahasa alaminya yang canggih, ChatGPT memiliki potensi untuk merevolusi cara kita berinteraksi dengan mesin dan menjadikan kehidupan kita sehari-hari lebih efisien dan nyaman.

Di posting blog kami berikutnya, kami akan menunjukkan cara mengembangkan ChatGPT kami sendiri menggunakan OpenAI API.