GPT-1 hingga GPT-4: Setiap Model GPT OpenAI Dijelaskan dan Dibandingkan

OpenAI telah membuat langkah signifikan dalam pemrosesan bahasa alami (NLP) melalui model GPT-nya. Dari GPT-1 hingga GPT-4, model-model ini telah menjadi yang terdepan dalam konten yang dihasilkan AI, mulai dari membuat prosa dan puisi hingga chatbot dan bahkan coding.

Tapi apa perbedaan antara masing-masing model GPT, dan apa pengaruhnya terhadap bidang NLP?

Apa itu Transformer Pra-Terlatih Generatif?

Generative Pre-trained Transformers (GPTs) adalah jenis model pembelajaran mesin yang digunakan untuk tugas pemrosesan bahasa alami. Model-model ini dilatih sebelumnya pada sejumlah besar data, seperti buku dan halaman web, untuk menghasilkan bahasa yang relevan secara kontekstual dan koheren secara semantik.

Dalam istilah yang lebih sederhana, GPT adalah program komputer yang dapat membuat teks seperti manusia tanpa diprogram secara eksplisit untuk melakukannya. Akibatnya, mereka dapat disesuaikan untuk berbagai tugas pemrosesan bahasa alami, termasuk menjawab pertanyaan, menerjemahkan bahasa, dan meringkas teks.

Jadi, mengapa GPT penting? GPT mewakili terobosan signifikan dalam pemrosesan bahasa alami, memungkinkan mesin untuk memahami dan menghasilkan bahasa dengan kefasihan dan akurasi yang belum pernah terjadi sebelumnya. Di bawah ini, kami menjelajahi empat model GPT, dari versi pertama hingga GPT-4 terbaru, dan memeriksa kinerja dan batasannya.

GPT-1

GPT-1 dirilis pada 2018 oleh OpenAI sebagai iterasi pertama model bahasa mereka yang menggunakan arsitektur Transformer. Itu memiliki 117 juta parameter, secara signifikan meningkatkan model bahasa canggih sebelumnya.

Salah satu kekuatan GPT-1 adalah kemampuannya untuk menghasilkan bahasa yang fasih dan koheren saat diberikan prompt atau konteks. Model ini dilatih dengan kombinasi dua set data: the Perayapan Umum, kumpulan data halaman web yang sangat besar dengan miliaran kata, dan kumpulan data BookCorpus, kumpulan lebih dari 11.000 buku dalam berbagai genre. Penggunaan kumpulan data yang beragam ini memungkinkan GPT-1 mengembangkan kemampuan pemodelan bahasa yang kuat.

Sementara GPT-1 merupakan pencapaian yang signifikan di pemrosesan bahasa alami (NLP), itu memiliki batasan tertentu. Misalnya, model cenderung menghasilkan teks berulang, terutama saat diminta di luar cakupan data pelatihannya. Itu juga gagal untuk mempertimbangkan beberapa putaran dialog dan tidak dapat melacak ketergantungan jangka panjang dalam teks. Selain itu, kohesi dan kelancarannya hanya terbatas pada urutan teks yang lebih pendek, dan bagian yang lebih panjang akan kekurangan kohesi.

Terlepas dari keterbatasan ini, GPT-1 meletakkan dasar untuk model yang lebih besar dan lebih bertenaga berdasarkan arsitektur Transformer.

GPT-2

GPT-2 dirilis pada 2019 oleh OpenAI sebagai penerus GPT-1. Itu berisi 1,5 miliar parameter yang mengejutkan, jauh lebih besar dari GPT-1. Model dilatih pada kumpulan data yang jauh lebih besar dan lebih beragam, menggabungkan Common Crawl dan WebText.

Salah satu kekuatan GPT-2 adalah kemampuannya menghasilkan rangkaian teks yang koheren dan realistis. Selain itu, ini dapat menghasilkan tanggapan seperti manusia, menjadikannya alat yang berharga untuk berbagai tugas pemrosesan bahasa alami, seperti pembuatan konten dan terjemahan.

Namun, GPT-2 bukannya tanpa keterbatasan. Itu berjuang dengan tugas-tugas yang membutuhkan penalaran dan pemahaman konteks yang lebih kompleks. Meskipun GPT-2 unggul dalam paragraf pendek dan cuplikan teks, GPT-2 gagal mempertahankan konteks dan koherensi pada bagian yang lebih panjang.

Keterbatasan ini membuka jalan bagi pengembangan model GPT iterasi berikutnya.

GPT-3

Model pemrosesan bahasa alami membuat lompatan eksponensial dengan dirilisnya GPT-3 pada tahun 2020. Dengan 175 miliar parameter, GPT-3 100 kali lebih besar dari GPT-1 dan lebih dari sepuluh kali lebih besar dari GPT-2.

GPT-3 dilatih pada beragam sumber data, antara lain BookCorpus, Common Crawl, dan Wikipedia. Kumpulan data terdiri dari hampir satu triliun kata, memungkinkan GPT-3 untuk menghasilkan tanggapan canggih pada berbagai tugas NLP, bahkan tanpa memberikan data contoh sebelumnya.

Salah satu peningkatan utama GPT-3 dibandingkan model sebelumnya adalah kemampuannya menghasilkan teks yang koheren, menulis kode komputer, dan bahkan membuat karya seni. Berbeda dengan model sebelumnya, GPT-3 memahami konteks teks tertentu dan dapat menghasilkan respons yang sesuai. Kemampuan untuk menghasilkan teks yang terdengar alami memiliki implikasi besar untuk aplikasi seperti chatbot, pembuatan konten, dan terjemahan bahasa. Salah satu contohnya adalah ChatGPT, bot AI percakapan, yang berubah dari ketidakjelasan menjadi ketenaran hampir dalam semalam.

Meskipun GPT-3 dapat melakukan beberapa hal luar biasa, ia masih memiliki kekurangan. Misalnya, model dapat menampilkan tanggapan yang bias, tidak akurat, atau tidak sesuai. Masalah ini muncul karena GPT-3 dilatih pada sejumlah besar teks yang mungkin berisi informasi yang bias dan tidak akurat. Ada juga contoh ketika model menghasilkan teks yang sama sekali tidak relevan dengan prompt, menunjukkan bahwa model masih kesulitan memahami konteks dan latar belakang pengetahuan.

Kemampuan GPT-3 juga menimbulkan kekhawatiran tentang implikasi etis dan potensi penyalahgunaan model bahasa yang begitu kuat. Para ahli khawatir tentang kemungkinan model tersebut digunakan untuk tujuan jahat, seperti membuat berita palsu, email phishing, dan malware. Memang, kita sudah melihat penjahat menggunakan ChatGPT untuk membuat malware.

OpenAI juga merilis versi perbaikan dari GPT-3, GPT-3.5, sebelum secara resmi meluncurkan GPT-4.

GPT-4

GPT-4 adalah model terbaru dalam seri GPT yang diluncurkan pada 14 Maret 2023. Ini merupakan langkah maju yang signifikan dari model sebelumnya, GPT-3, yang sudah mengesankan. Meskipun spesifikasi data pelatihan dan arsitektur model tidak diumumkan secara resmi, hal ini tentu dibangun di atas kekuatan GPT-3 dan mengatasi beberapa keterbatasannya.

GPT-4 eksklusif untuk pengguna ChatGPT Plus, tetapi batas penggunaannya dibatasi. Anda juga dapat memperoleh akses ke sana dengan bergabung dalam daftar tunggu API GPT-4, yang mungkin memakan waktu lama karena volume aplikasi yang tinggi. Namun, cara termudah untuk mendapatkan GPT-4 adalah menggunakan Microsoft Bing Chat. Ini benar-benar gratis dan tidak perlu bergabung dengan daftar tunggu.

Fitur menonjol dari GPT-4 adalah kemampuan multimodalnya. Ini berarti model sekarang dapat menerima gambar sebagai input dan memahaminya seperti perintah teks. Misalnya, selama streaming langsung peluncuran GPT-4, seorang insinyur OpenAI memberi makan model dengan gambar mockup situs web yang digambar tangan, dan model tersebut secara mengejutkan memberikan kode yang berfungsi untuk situs web tersebut.

Model ini juga lebih memahami permintaan kompleks dan menunjukkan kinerja tingkat manusia pada beberapa tolok ukur profesional dan tradisional. Selain itu, ia memiliki jendela konteks dan ukuran konteks yang lebih besar, yang mengacu pada data yang dapat disimpan model dalam memorinya selama sesi obrolan.

GPT-4 mendorong batasan dari apa yang saat ini mungkin dilakukan dengan alat AI, dan kemungkinan akan memiliki aplikasi di berbagai industri. Namun, seperti halnya teknologi canggih lainnya, ada kekhawatiran tentang potensi penyalahgunaan dan implikasi etis dari alat yang begitu ampuh.

Perjalanan Melalui Model Bahasa GPT

Model GPT telah merevolusi bidang AI dan membuka kemungkinan dunia baru. Selain itu, skala, kapabilitas, dan kompleksitas model ini membuatnya sangat berguna untuk berbagai aplikasi.

Namun, seperti halnya teknologi apa pun, ada potensi risiko dan batasan yang perlu dipertimbangkan. Kemampuan model ini untuk menghasilkan teks yang sangat realistis dan kode yang berfungsi menimbulkan kekhawatiran tentang potensi penyalahgunaan, khususnya di bidang seperti pembuatan malware dan disinformasi.

Meskipun demikian, seiring berkembangnya model GPT dan menjadi lebih mudah diakses, mereka akan memainkan peran penting dalam membentuk masa depan AI dan NLP.