How Does ChatGPT Work?

ChatGPT memiliki lebih dari 200 juta pengguna, namun sebagian besar pengguna tidak mengerti cara kerja ChatGPT .

Pada intinya, ChatGPT mengandalkan algoritme yang kompleks dan kumpulan data besar untuk memahami dan menghasilkan bahasa manusia. Algoritme ini, pada dasarnya seperangkat aturan dan perhitungan, memungkinkan sistem untuk menganalisis teks, mengidentifikasi pola dalam bahasa, dan memprediksi kata-kata yang paling mungkin diikuti dalam konteks tertentu.

Jika itu terdengar membingungkan, tidak apa-apa karena untuk itulah artikel ini.

Kami akan mengeksplorasi arsitektur GPT, pemrosesan bahasa alami, dan proses pelatihan AI sehingga Anda dapat memahami ChatGPT dengan jelas pada akhirnya.

Apa itu ChatGPT ?

ChatGPT adalah lompatan signifikan dalam kecerdasan buatan yang berguna dan membuat perbedaan nyata di lusinan industri.

1 Sekilas tentang ChatGPT

Kerangka kerja OpenAI ChatGPT adalah model AI percakapan yang dirancang untuk terlibat dalam percakapan yang terdengar alami dengan pengguna. Ini berarti dapat menjawab pertanyaan Anda, dan membuat berbagai jenis format teks kreatif, seperti puisi, kode, naskah, karya musik, email, surat, dll.

Kemampuannya untuk memahami konteks dan menghasilkan respons yang relevan menjadikannya alat serbaguna untuk berbagai tugas.

2 Evolusi Model GPT

Model ChatGPT adalah hasil penelitian dan pengembangan bertahun-tahun oleh OpenAI, dibangun di atas serangkaian model bahasa yang semakin kuat yang dikenal sebagai GPT (Generative Pre-trained Transformer).

GPT-1 (2018)

GPT-1, yang diperkenalkan pada tahun 2018, dilatih pada kumpulan data BooksCorpus, yang terdiri dari lebih dari 7.000 buku unik. Model ini, dengan 117 juta parameter, menetapkan paradigma pra-pelatihan dan penyempurnaan, di mana model pertama-tama dilatih pada kumpulan data besar dan kemudian disesuaikan untuk tugas hilir tertentu.

GPT-2 (2019)

Dirilis pada tahun 2019, GPT-2 secara signifikan meningkatkan ukuran model menjadi 1,5 miliar parameter dan dilatih pada kumpulan data yang jauh lebih besar dan lebih beragam yang dikenal sebagai WebText, yang diambil dari jutaan situs web. Peningkatan skala ini menyebabkan peningkatan substansial dalam kefasihan dan koherensi pembuatan teks.

GPT-3 (2020)

GPT-3, yang diluncurkan pada tahun 2020, mewakili lompatan monumental ke depan, meningkat menjadi 175 miliar parameter yang mengejutkan. Peningkatan skala besar-besaran ini, bersama dengan pelatihan pada kumpulan data yang lebih besar yang mencakup Common Crawl, WebText2, Books1, dan Books2, menghasilkan peningkatan dramatis dalam kinerja di berbagai tugas bahasa alami.

Model GPT ini memulai hype AI, mendapatkan lebih dari 1 juta pengguna hanya dalam 6 hari peluncuran. Ini memulai "revolusiAI " yang masih kita alami saat ini.

GPT-4 (2023)

GPT-4, dirilis pada tahun 2023, mewakili kecanggihan saat ini dalam seri GPT. Peningkatan utama termasuk peningkatan kemampuan penalaran, peningkatan akurasi faktual, kontrol yang lebih baik atas gaya dan nada keluaran, dan kemampuan untuk menangani input multimodal (teks dan gambar).

Inti ChatGPT : Natural Language Processing (NLP )

Natural Language Processing (NLP ) adalah kunci di balik ChatGPT . Inilah yang memungkinkan komputer untuk memproses kata-kata dan memahami "konteks", dan pada akhirnya, apa yang membuat ChatGPT berguna untuk pekerjaan profesional.

1 Apa itu NLP ?

ChatGPT Natural Language Processing (NLP ) adalah cabang kecerdasan buatan yang memungkinkan komputer untuk memahami, menafsirkan, dan menghasilkan bahasa manusia. Ini bertanggung jawab untuk menghubungkan komunikasi manusia dan pemahaman komputer, memungkinkan mesin untuk mendapatkan "makna" dari teks. Saat ini, NLP ada di sekitar kita dalam aplikasi sehari-hari:

• Chatbot: Bot layanan pelanggan yang menjawab pertanyaan dan memberikan dukungan.
• Pencari: Menganalisis kueri pencarian untuk memberikan hasil yang relevan.
• Asisten Suara (Siri, Alexa, Google Assistant ): Memahami perintah suara dan memberikan respons lisan.
• Filter Spam: Mengidentifikasi email yang tidak diinginkan berdasarkan pola bahasa.
• Terjemahan Mesin: Menerjemahkan teks dari satu bahasa ke bahasa lain.

2 NLP Teknik yang Digunakan oleh ChatGPT

ChatGPT menggunakan teknik NLP utama untuk menghasilkan respons yang relevan:

• Tokenisasi: Memecah teks menjadi unit yang lebih kecil yang disebut "token" (kata, frasa, atau unit sub-kata) For example, "I love learning about NLP" becomes: "I," "love," "learning," "about," and "NLP."
• Analisis Sentimen: Menentukan nada emosional (positif, negatif, atau netral) teks Hal ini membantu ChatGPT memahami maksud pengguna dan merespons dengan tepat (misalnya, menawarkan solusi atau permintaan maaf kepada pengguna yang frustrasi).
• Prediksi Teks (Pemodelan Bahasa): Menganalisis sejumlah besar data teks untuk mempelajari probabilitas statistik urutan kata Diberi prompt, ChatGPT memprediksi kata berikutnya yang paling mungkin, menghasilkan urutan yang koheren Pengenalan pola ini, meskipun kuat, bukanlah "pemikiran" atau "logika" yang benar dalam pengertian manusia.

Arsitektur GPT: Cara Kerja Model Bahasa seperti ChatGPT

Kemampuan ChatGPT untuk menghasilkan teks seperti manusia berasal dari arsitekturnya yang unik. Bagian ini adalah pendalaman lebih dalam tentang penjelasan arsitektur GPT dan cara kerja dan fungsinya untuk menghasilkan respons.

1 Memahami Jaringan Saraf

ChatGPT didukung oleh jaringan saraf, yang merupakan model komputasi yang terinspirasi oleh otak manusia. Sama seperti neuron di otak kita terhubung dan mengirimkan sinyal, jaringan saraf buatan terdiri dari simpul yang saling berhubungan (atau "neuron") yang diatur dalam lapisan. Jaringan ini belajar dengan memproses data dan menyesuaikan kekuatan koneksi antar node untuk meningkatkan kemampuan mereka mengenali pola dan membuat prediksi.

2 Arsitektur Transformator

Struktur jaringan saraf ChatGPT didasarkan pada jenis arsitektur tertentu yang disebut "transformator". Tidak seperti model sequence-to-sequence sebelumnya yang memproses data secara berurutan, transformator dapat memproses seluruh urutan input secara bersamaan, memungkinkan pelatihan yang jauh lebih cepat.

3 ChatGPT Pelatihan dengan Kumpulan Data Besar

ChatGPT dilatih tentang sejumlah besar teks dan kode dari internet. "Pra-pelatihan" ini mengajarkan dasar-dasar bahasa. Kemudian, "penyempurnaan" pada kumpulan data dan contoh tertentu menyempurnakan tanggapannya untuk alur dan konteks percakapan yang lebih baik. Penyempurnaan ini menggunakan pembelajaran yang diawasi dan pembelajaran penguatan dari umpan balik manusia.

4 Tokenisasi dan Pemahaman Konteks

ChatGPT memecah teks menjadi token—kata-kata individual, bagian kata, atau bahkan tanda baca. Proses ini, yang disebut tokenisasi, memungkinkan model untuk memproses teks secara numerik.

Keajaiban terjadi ketika token ini dimasukkan ke dalam jaringan transformator, yang menggunakan "mekanisme perhatian" untuk menimbang pentingnya kata-kata yang berbeda dalam input. Ini berarti model tidak hanya memperlakukan setiap token secara terpisah; itu mempertimbangkan hubungan di antara mereka.

Keterkaitan token ini, difasilitasi oleh perhatian, adalah bagaimana ChatGPT "mengingat" bagian-bagian percakapan sebelumnya. Dengan mempertimbangkan konteks seluruh dialog, model menghasilkan tanggapan yang relevan dengan diskusi yang sedang berlangsung, bukan hanya masukan terakhir.

Fitur Utama Fungsionalitas ChatGPT

Ada beberapa fitur utama yang mengubah ChatGPT dari hanya model penelitian AI menjadi alat AI yang dapat digunakan semua orang untuk membuat konten.

1 Menghasilkan Respons yang Relevan Secara Kontekstual

ChatGPT dapat menghasilkan respons yang relevan secara kontekstual. Hal ini memungkinkan model untuk mempertahankan rasa kontinuitas dan menghasilkan respons yang secara logis terhubung dengan dialog sebelumnya.

Kemampuan untuk menghasilkan konten sambil mempertahankan konteks sangat berharga bagi organisasi. Pertimbangkan aplikasi ini:

• Layanan Pelanggan: Chatbot dapat mengingat interaksi pelanggan sebelumnya, memberikan dukungan yang dipersonalisasi dan efisien, serta mengurangi frustrasi pelanggan.
• Pembuatan Konten: Saat menghasilkan konten yang lebih panjang, model dapat mempertahankan konsistensi tematik dan menghindari kontradiksi, menghasilkan output berkualitas lebih tinggi.
• Analisis Data: Dalam skenario analisis data interaktif, model dapat mengingat kueri sebelumnya, memungkinkan eksplorasi data yang lebih bernuansa dan berulang.

2 Kemampuan Multibahasa

Pelatihan ChatGPT tentang kumpulan data multibahasa besar-besaran memungkinkannya memahami dan menghasilkan teks dalam lebih dari 100 bahasa. Ini melampaui terjemahan sederhana, memungkinkan model untuk menghasilkan format teks kreatif, menjawab pertanyaan, dan terlibat dalam percakapan dalam berbagai bahasa.

Kemampuan multibahasa ini menawarkan keuntungan signifikan untuk menjangkau audiens yang lebih luas:

• Jangkauan Global: Bisnis dapat berkomunikasi dengan pelanggan dalam bahasa ibu mereka, memperluas jangkauan pasar mereka.
• SEO Pengoptimalan: Menghasilkan konten dalam berbagai bahasa dapat meningkatkan visibilitas mesin pencari di berbagai wilayah, mendorong lalu lintas organik dari berbagai sumber.
• Komunikasi Lintas Budaya: Memfasilitasi komunikasi dan pemahaman antara individu yang berbicara bahasa yang berbeda.

3 Keterbatasan dan Tantangan

Terlepas dari kemampuannya, ChatGPT bukannya tanpa batasan:

• Ketidakakuratan faktual (halusinasi): Model ini dilatih untuk menghasilkan teks yang masuk akal, tidak harus teks yang akurat secara faktual Hal ini dapat menyebabkan "halusinasi", di mana model menghasilkan informasi yang salah atau dibuat-buat yang terdengar meyakinkan.
• Amplifikasi Bias: Jika data pelatihan mengandung bias, model dapat memperkuatnya dalam outputnya Ini adalah masalah signifikan yang secara aktif ditangani OpenAI .

Pengguna telah beradaptasi dengan tantangan ini dengan beberapa cara:

• Pemeriksaan Fakta: Pengguna sering memverifikasi informasi yang dihasilkan oleh ChatGPT, terutama untuk aplikasi penting.
• Rekayasa Cepat: Petunjuk yang dibuat dengan cermat dapat memandu model menuju respons yang lebih akurat dan relevan.
• Penyempurnaan Berulang: Pengguna sering menyempurnakan output model melalui beberapa perintah dan loop umpan balik.

Aplikasi Dunia Nyata ChatGPT

Keserbagunaan ChatGPT telah menyebabkan adopsi yang cepat di berbagai sektor, mengubah cara bisnis beroperasi dan individu berinteraksi dengan teknologi. Bagian ini mengeksplorasi beberapa aplikasi utama dunia nyata.

1 Pembuatan Konten

ChatGPT digunakan di mana-mana di ruang pembuatan konten, bekerja di luar pembuatan teks sederhana untuk memengaruhi strategi dan alur kerja konten. Berikut rincian berdasarkan niche:

• Blogging dan Penulisan Artikel : ChatGPT membantu penulis dengan membuat draf, mengatasi hambatan penulis, dan memberikan perspektif baru Ini juga membantu dalam penelitian kata kunci, menguraikan konten, dan menggunakan kembali konten.
• Manajemen Media Sosial : ChatGPT membuat konten media sosial, menyesuaikannya untuk berbagai platform, dan menganalisis percakapan sosial menggunakan alat mendengarkan yang didukung AI .
• Pemasaran dan Personalisasi Email : ChatGPT menghasilkan urutan email, baris subjek, dan deskripsi produk yang dipersonalisasi, meningkatkan rasio terbuka dan klik-tayang.

2 Dukungan Pelanggan

ChatGPT merevolusi dukungan pelanggan dengan memungkinkan bisnis memberikan bantuan instan dan dipersonalisasi dalam skala besar. Chatbot yang didukung AI dapat menangani sejumlah besar pertanyaan pelanggan secara bersamaan, mengurangi waktu tunggu dan meningkatkan kepuasan pelanggan. Chatbot ini dapat:

• Jawab Pertanyaan yang Sering Diajukan: Memberikan jawaban yang cepat dan konsisten untuk pertanyaan umum pelanggan.
• Memecahkan Masalah Dasar: Memandu pelanggan melalui langkah-langkah pemecahan masalah sederhana, menyelesaikan masalah tanpa campur tangan manusia.
• Eskalasi Masalah Kompleks: Mengidentifikasi masalah kompleks yang memerlukan intervensi manusia dan mentransfer percakapan dengan mulus ke agen manusia, bersama dengan riwayat percakapan lengkap.

Integrasi AI ke dalam alur kerja layanan pelanggan ini memungkinkan agen manusia untuk fokus pada kasus yang lebih kompleks dan menuntut, meningkatkan efisiensi dan pengalaman pelanggan secara keseluruhan.

3 Pendidikan dan Pembelajaran

ChatGPT adalah alat yang ampuh dalam pendidikan, menawarkan pengalaman belajar yang dipersonalisasi dan mendukung siswa dan pendidik.

• Bimbingan Belajar yang Dipersonalisasi: ChatGPT dapat memberikan penjelasan yang dipersonalisasi tentang konsep kompleks, menyesuaikan gaya pengajarannya dengan kebutuhan masing-masing siswa.
• Menghasilkan Pertanyaan Latihan dan Kuis: Pendidik dapat menggunakan ChatGPT untuk membuat materi latihan dan penilaian.
• Bantuan Penelitian: Siswa dapat menggunakan ChatGPT untuk mengeksplorasi perspektif yang berbeda tentang suatu topik, mengumpulkan informasi, dan bahkan menghasilkan garis besar untuk makalah penelitian.

Namun, sangat penting untuk ditekankan bahwa ChatGPT harus digunakan sebagai alat untuk meningkatkan pembelajaran, bukan menggantikan keterlibatan kritis dengan materi.

4 Peningkatan Aksesibilitas

Meskipun ChatGPT sendiri bukan alat aksesibilitas, model GPT digunakan sebagai model AI utama untuk alat aksesibilitas AI lainnya. Begitulah cara kerja alat AI "bertenagaChatGPT ", dan berikut adalah beberapa contohnya:

• Text-to-Speech dan Speech-to-Text yang Ditingkatkan: Platform Transkriptor menggunakan AI untuk memberikan transkripsi rapat dan percakapan yang sangat akurat untuk memudahkan peninjauan, terutama bagi penyandang cacat pendengaran.
• Bantuan Komunikasi BertenagaAI : Meskipun masih dalam pengembangan, proyek seperti Project Relate Google (yang menggunakan model pembelajaran mesin ChatGPT serupa) bertujuan untuk membantu pengguna dengan gangguan bicara.
• Teks dan Terjemahan yang Disempurnakan: Platform konferensi video seperti Zoom dan Microsoft Teams mengintegrasikan fitur teks dan terjemahan yang didukung AI untuk memberikan teks yang lebih akurat dan real-time.

Bagaimana Eskritor Menyederhanakan ChatGPT bagi Pengguna

ChatGPT adalah AI tujuan umum . Jika Anda menulis konten, alat khusus seperti Eskritor adalah pengalaman yang lebih fokus dan ramah pengguna.

Berikut cara Eskritor menyederhanakan ChatGPT bagi pengguna dalam tiga cara utama:

Antarmuka yang Mudah Digunakan

Alih-alih perintah yang rumit, Eskritor menawarkan antarmuka yang sederhana. Pengguna cukup memasukkan topik, dan Eskritor menangani detail teknis, sehingga dapat diakses oleh semua orang.

Template yang telah ditentukan sebelumnya

Eskritor menawarkan template untuk berbagai tugas menulis seperti esai, posting blog, dan salinan pemasaran. Template ini menyediakan struktur, membantu AI menghasilkan konten yang terorganisir dan relevan tanpa pengguna perlu mencari tahu petunjuk yang rumit.

Alat Pengeditan Bawaan

Eskritor menyertakan alat untuk menyempurnakan teks yang dihasilkan:

• Pemeriksa tata bahasa dan ejaan
• Alat penulisan ulang untuk kejelasan dan orisinalitas
• Analisis keterbacaan untuk pemahaman yang lebih baik

Eskritor menjembatani kesenjangan antara AI yang kompleks dan pengguna sehari-hari. Dengan menawarkan antarmuka, template, dan alat pengeditan yang sederhana, ini membuat ChatGPT dapat diakses dan berguna bagi audiens yang lebih luas.

Kesimpulan: Membuka Potensi ChatGPT

Sekarang setelah Anda memahami cara kerja ChatGPT, Anda akan menulis petunjuk yang lebih baik dan waspada kapan ChatGPT mulai berhalusinasi. Tapi, jika ada satu kesimpulan dari artikel ini, itu adalah bahwa ChatGPT adalah alat umum.

Itu sebabnya alat AI khusus sangat populer. Misalnya, Eskritor dibuat khusus untuk menulis konten. Lebih mudah digunakan daripada ChatGPT dan sudah memiliki petunjuk pengeditan dan penulisan bawaan untuk membuat penulisan konten menjadi lebih mudah. Karena Eskritor sudah memfokuskan ChatGPT untuk Anda di latar belakang, Anda tidak perlu khawatir tentang tulisan generik atau mengingatkan ChatGPT untuk berhenti berhalusinasi.

Jelajahi Eskritor sekarang dan lihat bagaimana hal itu dapat membantu proses penelitian, penulisan, dan curah pendapat Anda.