Dalam ChatGPT atau model bahasa GPT (Generative Pre-trained Transformer) seperti GPT-3.5, terdapat beberapa metode dan teknologi yang digunakan. Berikut adalah beberapa di antaranya:
- Transformer Architecture:
GPT didasarkan pada arsitektur Transformer yang memungkinkan pemodelan bahasa yang kuat dan kemampuan untuk memahami konteks jarak jauh dalam teks. - Pre-training:
Model GPT mengalami tahap pre-training yang besar, di mana ia belajar dari sejumlah besar teks tak terawasi untuk memahami struktur bahasa yang kompleks. - Transfer Learning:
GPT menggunakan transfer learning untuk menerapkan pengetahuannya dari pre-training ke tugas-tugas tertentu, seperti chatbot atau penerjemah. - Attention Mechanism:
Transformer menggunakan mekanisme perhatian untuk memberikan bobot yang sesuai untuk kata-kata dalam kalimat sehingga memungkinkan pemodelan yang lebih baik dari hubungan kontekstual. - Language Modeling:
GPT adalah model bahasa yang menghasilkan probabilitas distribusi atas kata-kata berikutnya dalam kalimat berdasarkan konteks sebelumnya. - Fine-tuning:
Setelah tahap pre-training, model di fine-tune pada tugas khusus (seperti chatbot) dengan menggunakan data yang telah diberi label. - Neural Networks:
GPT menggunakan jaringan saraf atau neural networks yang dalam untuk pemodelan yang efisien dan akurat. - Beam Search:
Untuk menghasilkan respons yang lebih baik dalam penerjemahan atau tugas generasi teks lainnya, GPT menggunakan teknik beam search yang membantu menghasilkan alternatif terbaik. - Softmax Function:
Digunakan dalam beberapa tahap untuk menghasilkan distribusi probabilitas atas kelas atau kata-kata berikutnya. - Gradient Descent:
Algoritme optimisasi yang digunakan untuk melatih model dengan menyesuaikan bobot dan parameter agar sesuai dengan data pelatihan.
Sumber gambar: Pixabay
