(Business Lounge Journal – Tech)
ChatGPT – penasaran kenapa aplikasi ini dapat dengan tepat menjawab pertanyaan yang Anda ajukan? Tentunya ada mekanisme dan algoritma yang membuatnya menjadi mengagumkan.
ChatGPT (Generative Pre-trained Transformer) adalah model bahasa bertingkat yang dikembangkan oleh OpenAI. Mekanisme kerja ChatGPT didasarkan pada arsitektur Transformer, yang merupakan model deep learning yang sangat sukses dalam pemrosesan bahasa alami.
Algoritma yang digunakan dalam ChatGPT adalah kombinasi dari algoritma yang digunakan dalam Transformer dan teknik pembelajaran mesin yang canggih. Berikut adalah langkah-langkah umum dalam mekanisme kerja ChatGPT:
1. Pre-training: ChatGPT mengalami tahap pre-training di mana model dilatih pada korpus teks yang sangat besar. Proses ini melibatkan memperkirakan kata berikutnya dalam sebuah kalimat berdasarkan kata-kata sebelumnya. Teknik yang digunakan dalam pre-training ChatGPT disebut dengan Masked Language Modeling (MLM), di mana beberapa kata diubah menjadi tanda mask (contohnya, [MASK]) dan model harus menebak kata yang benar. Proses pre-training ini membantu ChatGPT untuk memahami struktur bahasa dan memperoleh pengetahuan umum dari korpus teks yang luas.
2. Fine-tuning: setelah pre-training, ChatGPT menjalani tahap fine-tuning pada dataset khusus yang disiapkan oleh OpenAI. Dataset ini mencakup dialog dan percakapan manusia yang digunakan untuk melatih model agar dapat berinteraksi dengan pengguna secara lebih manusiawi. Selama fine-tuning, model diarahkan untuk menghasilkan jawaban yang relevan dan informatif berdasarkan konteks percakapan.
3. Interaksi dengan pengguna: setelah melalui tahap pre-training dan fine-tuning, Chat GPT siap digunakan untuk berinteraksi dengan pengguna. Pengguna memberikan input dalam bentuk teks, dan model menggunakan pemahaman bahasa yang telah dipelajarinya untuk menghasilkan respons yang sesuai. Model menghasilkan respons dengan memperhitungkan konteks dari input sebelumnya dan mencoba menghasilkan teks yang masuk akal dan informatif.
Algoritma Transformer yang digunakan dalam ChatGPT adalah algoritma yang mendasari proses pre-training dan fine-tuning. Transformer menggunakan arsitektur jaringan saraf yang memanfaatkan perhatian (attention) untuk mempelajari hubungan antara kata-kata dalam kalimat. Algoritma ini memungkinkan model untuk memahami konteks jarak jauh dalam kalimat dan menghasilkan representasi kata yang kaya.
Dalam keseluruhan, ChatGPT menggunakan kombinasi pre-training dan fine-tuning untuk mencapai pemahaman bahasa yang lebih baik dan menghasilkan respons yang lebih relevan dalam percakapan dengan pengguna.
Lantas mengapa bisa begitu cepat ChatGPT menjawab pertanyaan yang diajukan? Mengenai kecepatan, hal berikut ini menjelaskan jawabannya.
Kecepatan ChatGPT dalam menjawab pertanyaan atau merespons input pengguna secara cepat dapat disebabkan oleh beberapa faktor:
1. Pre-training dan fine-tuning: Chat GPT telah menjalani proses pre-training menggunakan korpus teks yang besar dan umum. Proses ini melibatkan pemrosesan paralel yang efisien dan dilakukan pada perangkat keras yang kuat. Selain itu, selama tahap fine-tuning, model diberikan akses ke data dialog dan percakapan manusia yang khusus disiapkan. Proses ini membantu model untuk belajar dan mengoptimalkan respons secara efisien.
2. Optimisasi model: selama proses pengembangan, OpenAI melakukan optimisasi pada model ChatGPT untuk meningkatkan kecepatan dan responsivitasnya. Ini melibatkan peningkatan dalam arsitektur jaringan saraf, pengoptimalan kode, dan penggunaan teknik pemrosesan paralel yang canggih. Semua ini berkontribusi pada kecepatan yang lebih baik dalam menjawab pertanyaan.
3. Infrastruktur komputasi yang kuat: untuk menjalankan model seperti Chat GPT dengan kecepatan yang tinggi, diperlukan infrastruktur komputasi yang kuat. OpenAI menggunakan perangkat keras yang canggih, seperti GPU (Graphics Processing Unit) atau TPU (Tensor Processing Unit), yang dirancang khusus untuk mempercepat komputasi pada model deep learning. Dengan menggunakan perangkat keras yang kuat, model dapat memproses input dan menghasilkan respons dengan cepat.
4. Caching dan optimisasi server: OpenAI juga menggunakan caching dan teknik optimisasi server untuk meningkatkan kecepatan respons Chat GPT. Respons sebelumnya yang sudah dihasilkan oleh model dapat disimpan dalam cache, sehingga jika ada pertanyaan yang serupa, responsnya dapat diambil dari cache tanpa perlu memproses ulang. Selain itu, teknik pengoptimalan server seperti load balancing dan pemrosesan paralel juga digunakan untuk memastikan respons yang cepat dan merata saat ada banyak pengguna yang mengakses Chat GPT secara bersamaan.
Namun, perlu diingat bahwa kecepatan ChatGPT dapat bervariasi tergantung pada beban kerja dan kapasitas server yang tersedia. Pada situasi dengan lalu lintas yang tinggi atau beban yang berat, responsnya mungkin mengalami penurunan kecepatan.