Berbagi teknologi

한어Русский языкEnglishFrançaisIndonesianSanskrit日本語DeutschPortuguêsΕλληνικάespañolItalianoSuomalainenLatina

---

Pengantar ObrolanGPT

ObrolanGPT OlehBuka AI Model bahasa besar yang dikembangkan berdasarkan arsitektur GPT-4. Ia dapat memahami dan menghasilkan teks bahasa alami dan banyak digunakan dalam sistem dialog, pembuatan konten, terjemahan bahasa, dan bidang lainnya. Anda dapat menggunakannya untuk menjawab pertanyaan, memberikan saran, menghasilkan konten kreatif, dan banyak lagi.

Data pelatihan ChatGPT terutama mencakup sejumlah besar data teks publik, yang berasal dari berbagai sumber, seperti Wikipedia, artikel berita, buku, blog, forum, dll. Data ini diproses sebelumnya dan dibersihkan serta digunakan untuk melatih model agar memahami dan menghasilkan teks bahasa alami.

Arsitektur model ChatGPT

Arsitektur model ChatGPT didasarkan padaGPT-4 , yaitu model Transformator Pra-terlatih Generatif (Transformator Pra-terlatih Generatif).Arsitektur ini sebagian besar terdiri dariTransformatorIni adalah model pembelajaran mendalam yang sepenuhnya didasarkan pada mekanisme perhatian².

Secara khusus, arsitektur ChatGPT mencakup bagian-bagian penting berikut:

1. Mekanisme Perhatian Diri: Ini adalah inti Transformer, yang menangkap ketergantungan antara berbagai posisi dalam urutan dengan menghitung bobot perhatian mandiri setiap posisi dalam urutan masukan.
2. Mekanisme Perhatian Diri Multi-Kepala: Ini merupakan perpanjangan dari mekanisme perhatian diri, yang menangkap ketergantungan pada tingkat dan sudut berbeda dalam urutan masukan dengan menghitung beberapa kepala perhatian diri secara paralel.
3. Jaringan Neural Umpan-Maju: Setiap lapisan Transformer berisi jaringan saraf umpan maju untuk memproses lebih lanjut dan mengubah data masukan.
4. Encoder dan Decoder: Model Transformer ditumpuk oleh beberapa lapisan encoder dan decoder. Encoder bertanggung jawab untuk mengubah urutan masukan menjadi representasi tersembunyi, dan decoder menghasilkan urutan keluaran berdasarkan representasi tersembunyi ini.

ChatGPT dilatih melalui dua tahap: pra-pelatihan dan penyesuaian. Fase pra-pelatihan menggunakan data teks berskala besar untuk mempelajari struktur dasar dan pola bahasa; fase penyesuaian menggunakan data dari tugas tertentu untuk membuat model berperforma lebih baik dalam tugas tertentu.

Perkembangan ChatGPT

simpul sejarah

Sejarah perkembangan ChatGPT sangat menarik perhatian. Berikut adalah beberapa tonggak sejarah penting dan berita terkini:

1. 2018: OpenAI merilis model trafo terlatih generatif pertama (GPT-1), menandai lahirnya ChatGPT.
2. 2019: OpenAI merilis GPT-2 dengan 1,5 miliar parameter, menunjukkan kemampuan pembuatan teks yang lebih kuat.
3. 2020: GPT-3 dirilis, dengan jumlah parameter mencapai 175 miliar, yang semakin meningkatkan performa dan cakupan aplikasi model.
4. 2022: ChatGPT secara resmi diluncurkan, berdasarkan arsitektur GPT-3.5, dan dengan cepat menarik perhatian luas di kalangan akademisi dan industri.
5. 2023: OpenAI merilis GPT-4, yang semakin meningkatkan kemampuan model dan skenario aplikasi.

Tahun pertama wabah

Pada tahun 2022, setelah peluncuran resmi ChatGPT berdasarkan arsitektur GPT-3.5, hal ini menarik perhatian luas di kalangan akademisi dan industri, terutama tercermin dalam aspek-aspek berikut:

1. perhatian akademis：

   • Penelitian Pemrosesan Bahasa Alami (NLP).: ChatGPT telah menunjukkan kemampuan hebat dalam menghasilkan dan memahami bahasa alami, sehingga menginspirasi banyak penelitian tentang model bahasa berskala besar¹.
   • aplikasi interdisipliner: Civitas akademika telah mulai menjajaki penerapan ChatGPT di bidang pendidikan, psikologi, ilmu sosial, dan bidang lainnya, serta mempelajari kinerja dan potensinya dalam berbagai skenario¹.

2. Kekhawatiran industri：

   • Aplikasi komersial: Banyak perusahaan mulai mengintegrasikan ChatGPT ke dalam layanan pelanggan, pembuatan konten, asisten pemrograman, dan aplikasi lain untuk meningkatkan efisiensi dan pengalaman pengguna².
   • inovasi teknologi: Peluncuran ChatGPT telah mendorong pengembangan lebih lanjut teknologi AI, dan banyak perusahaan telah mulai berinvestasi dan mengembangkan produk dan layanan inovatif berdasarkan model bahasa berskala besar².

Peluncuran ChatGPT memicu diskusi dan penerapan yang ekstensif. Misalnya, ChatGPT menarik lebih dari 1 juta pendaftaran pengguna hanya dalam beberapa hari setelah uji coba dibuka. Selain itu, ChatGPT juga banyak digunakan di berbagai bidang seperti menulis kode, menghasilkan konten kreatif, dan melakukan percakapan.

Etika dan keamanan AI

Peluncuran ChatGPT tidak hanya menunjukkan kemajuan teknologi AI, namun juga memicu diskusi ekstensif mengenai etika dan keamanan AI, yang terutama berfokus pada aspek-aspek berikut:

1. Keaslian dan keadilan informasi
   ChatGPT memiliki kemampuan untuk menghasilkan dan menyebarkan informasi, yang sampai batas tertentu menimbulkan masalah keaslian dan keadilan informasi. Karena ChatGPT mampu mensimulasikan percakapan manusia, hal ini dapat disalahgunakan, seperti untuk membuat berita palsu atau strategi pemasaran yang menyesatkan³.

2. Privasi dan keamanan data
   Meluasnya penggunaan ChatGPT juga menimbulkan kekhawatiran mengenai privasi dan keamanan data. Karena ChatGPT memerlukan data dalam jumlah besar untuk pelatihan, data ini mungkin berisi informasi sensitif. Jika data ini digunakan atau dibocorkan secara tidak benar, hal ini dapat menimbulkan ancaman terhadap privasi dan keamanan pengguna³.

3. Bias dan diskriminasi algoritmik
   Data pelatihan ChatGPT berasal dari Internet, dan data ini mungkin mengandung bias dan diskriminasi. ChatGPT mungkin secara tidak sengaja mencerminkan bias ini saat membuat konten, sehingga mengakibatkan kelompok tertentu diperlakukan tidak adil. Masalah bias algoritmik ini tampak besar dalam diskusi mengenai etika AI¹².

4. etika akademik
   Kemunculan ChatGPT juga membawa tantangan bagi civitas akademika. Banyak siswa menggunakan ChatGPT untuk menyelesaikan tugas atau menulis makalah, yang merupakan ancaman terhadap integritas akademik. Menanggapi masalah ini, banyak sekolah dan institusi akademik mulai membatasi atau melarang penggunaan ChatGPT untuk penulisan akademik¹.

5. keadilan sosial
   Munculnya AI generatif seperti ChatGPT dapat memperburuk kesenjangan sosial. Misalnya, pekerjaan yang berkaitan dengan pengembangan kecerdasan buatan mungkin memiliki gaji yang lebih tinggi, sementara pekerjaan yang digantikan oleh kecerdasan buatan mungkin akan mengalami pemotongan gaji atau bahkan pengangguran. Ketimpangan ini dapat semakin memperburuk kesenjangan digital di masyarakat¹.

6. Etika dan peraturan hukum
   Untuk mengatasi masalah etika dan keselamatan ini, banyak negara dan organisasi merumuskan undang-undang dan peraturan yang relevan. Misalnya, Amerika Serikat dan Inggris sudah mulai menekankan etika dan kepercayaan terhadap kecerdasan buatan dalam kebijakan federal dan kerangka hukum. Tiongkok juga menjajaki norma etika ilmu pengetahuan dan teknologi yang sesuai dengan kondisi sebenarnya².

7. pandangan masa depan
   Di masa depan, seiring dengan berkembangnya teknologi, masalah etika dan keselamatan AI akan menjadi lebih kompleks dan penting. Diperlukan upaya bersama di tingkat teknis, hukum, dan sosial untuk memastikan bahwa pengembangan kecerdasan buatan dapat bermanfaat bagi umat manusia sekaligus menghindari potensi dampak negatif.

Diskusi-diskusi ini tidak hanya mendorong perkembangan teknologi AI yang sehat, namun juga mendorong semua sektor masyarakat untuk lebih memperhatikan masalah etika dan keselamatan AI.

Teknologi baru ChatGPT

Dalam beberapa tahun terakhir, perkembangan ChatGPT menarik perhatian luas. Versi terbaru berdasarkan arsitektur GPT-4 mengintegrasikan sejumlah teknologi baru untuk lebih meningkatkan kinerja dan cakupan aplikasinya. Artikel ini akan memperkenalkan kemajuan teknis terkini ChatGPT dan aplikasinya di berbagai bidang, serta menampilkan beberapa kode aktual dan contoh percakapan.

Nvidia

1. Kemajuan teknologi

pembelajaran multimodal: GPT-4 tidak hanya mendukung teks, tetapi juga dapat menangani beberapa tipe data seperti gambar dan audio, sehingga berfungsi dengan baik di lebih banyak skenario aplikasi.

Pembelajaran Penguatan dengan Umpan Balik Manusia (RLHF) : Melalui teknologi pembelajaran penguatan umpan balik manusia, ChatGPT dapat lebih memahami dan menghasilkan jawaban yang memenuhi harapan manusia. Pendekatan ini menggunakan intervensi manusia untuk meningkatkan pembelajaran mesin.

Jumlah parameter yang lebih besar: Jumlah parameter GPT-4 telah ditingkatkan secara signifikan, sehingga kinerjanya lebih baik saat menangani tugas yang kompleks.

Arsitektur Transformer yang dioptimalkan: Mengadopsi arsitektur Transformer yang dioptimalkan untuk meningkatkan efisiensi penghitungan dan kualitas pembangkitan model.

keselamatan dan etika: Peningkatan penyaringan konten berbahaya dan menipu untuk memastikan keamanan dan keandalan konten yang dihasilkan.

2. Area aplikasi

mendidik: ChatGPT digunakan untuk mengembangkan sistem bimbingan belajar cerdas dan alat pengajaran tambahan untuk membantu siswa dan guru meningkatkan efisiensi pembelajaran dan pengajaran.

medis: Di bidang medis, ChatGPT digunakan untuk memberikan konsultasi kesehatan awal dan dukungan psikologis.

Bisnis: ChatGPT banyak digunakan dalam sistem layanan pelanggan untuk menyediakan dukungan pelanggan otomatis dan meningkatkan kepuasan pelanggan.

riset: Peneliti menggunakan ChatGPT untuk melakukan tinjauan literatur, analisis data dan penulisan makalah untuk mempercepat proses penelitian ilmiah.

3. Contoh kode

Berikut ini adalah contoh penggunaan ChatGPT untuk menghasilkan kode, yang menunjukkan cara menggunakan ChatGPT untuk menghasilkan kode Python guna menghitung jumlah dua angka:

import openai

# 设置API密钥
openai.api_key = 'your-api-key'

# 定义请求
response = openai.Completion.create(
  engine="text-davinci-003",
  prompt="写一个Python函数来计算两个数的和。",
  max_tokens=50
)

# 输出生成的代码
print(response.choices[0].text.strip())

Kode yang dihasilkan mungkin terlihat seperti ini:

def add_numbers(a, b):
    return a   b

4. Contoh dialog

Berikut ini contoh percakapan ChatGPT yang menunjukkan bagaimana ChatGPT dapat melakukan percakapan alami dengan pengguna:

pengguna:Apa itu ObrolanGPT?

ObrolanGPT : ChatGPT adalah model bahasa berskala besar yang dikembangkan oleh OpenAI, berdasarkan arsitektur GPT-4. Ia dapat memahami dan menghasilkan teks bahasa alami dan banyak digunakan dalam sistem dialog, pembuatan konten, terjemahan bahasa, dan bidang lainnya. Anda dapat menggunakannya untuk menjawab pertanyaan, memberikan saran, menghasilkan konten kreatif, dan banyak lagi.

pengguna:Apa data pelatihan untuk ChatGPT?

ObrolanGPT : Data pelatihan ChatGPT terutama mencakup sejumlah besar data teks publik, yang berasal dari berbagai sumber, seperti Wikipedia, artikel berita, buku, blog, forum, dll. Data ini diproses sebelumnya dan dibersihkan serta digunakan untuk melatih model agar memahami dan menghasilkan teks bahasa alami.

pengguna：Apa arsitektur model ChatGPT?

ObrolanGPT : Arsitektur model ChatGPT didasarkan pada GPT-4, yang merupakan model Transformator Pra-terlatih Generatif. Arsitektur ini sebagian besar terdiri dari Transformer, yang merupakan model pembelajaran mendalam yang sepenuhnya didasarkan pada mekanisme perhatian.

Melalui contoh-contoh ini, kita dapat melihat kemampuan ChatGPT yang canggih dalam teknologi dan aplikasi. Di masa depan, dengan kemajuan teknologi yang berkelanjutan, ChatGPT akan memainkan peran penting di lebih banyak bidang.