GP»T (Generative Pre-training Transformer) adalah model bahasa berbasis transformator yang dikembangkan oleh OpenAI. Ini adalah jaringan saraf dalam yang telah dilatih untuk memprediksi kata berikutnya dalam rangkaian kata, dengan mempertimbangkan konteks kata sebelumnya. GPT telah dilatih pada kumpulan data halaman web yang besar, dan telah mencapai hasil canggih dalam sejumlah tugas bahasa, termasuk terjemahan bahasa, peringkasan teks, dan menjawab pertanyaan.
Salah satu manfaat utama GPT adalah kemampuannya menghasilkan teks yang koheren dan terstruktur secara koheren. Misalnya, GPT telah digunakan untuk menghasilkan artikel berita, puisi, dan bahkan kode komputer, semuanya memberikan hasil yang mengesankan. Hal ini menjadikannya alat yang berharga untuk berbagai aplikasi, termasuk pembuatan bahasa alami, pembuatan konten, dan terjemahan bahasa.
Arsitektur GPT didasarkan pada model transformator yang dikembangkan oleh para peneliti di Google. Model transformator adalah jenis jaringan saraf yang sangat cocok untuk tugas-tugas bahasa, karena kemampuannya memproses rangkaian kata secara paralel, bukan satu kata dalam satu waktu.
Inti dari model transformator adalah mekanisme perhatian, yang memungkinkan model untuk fokus pada kata atau bagian tertentu dari masukan saat membuat prediksi. Hal ini berbeda dengan model bahasa tradisional, yang biasanya mempertimbangkan seluruh urutan masukan saat membuat prediksi.
Selain mekanisme perhatian, model transformator juga mencakup sejumlah inovasi lain, seperti perhatian multi-kepala, yang memungkinkan model memperhatikan beberapa bagian masukan secara bersamaan, dan koneksi sisa, yang memungkinkan model mempelajari lebih lanjut. fungsi yang kompleks dengan membangun fungsi yang lebih sederhana.
Model GPT dilatih menggunakan kombinasi pembelajaran yang diawasi dan tidak diawasi. Selama pelatihan, model disajikan dengan kumpulan data halaman web yang besar, dan diminta untuk memprediksi kata berikutnya dalam urutan berdasarkan konteks kata sebelumnya. Hal ini memungkinkan model mempelajari pola dan struktur bahasa, serta hubungan antara kata dan konsep.
Setelah model dilatih, model dapat disesuaikan dengan tugas dan kumpulan data tertentu. Misalnya, model dapat disesuaikan untuk terjemahan bahasa dengan menyediakan kumpulan data teks terjemahan yang besar, atau model dapat disesuaikan untuk peringkasan teks dengan menyediakan kumpulan data artikel berita dan ringkasannya.
Selain performanya yang mengesankan dalam berbagai tugas bahasa, GPT juga telah diadopsi secara luas karena kemudahan penggunaannya. Model ini tersedia sebagai bagian dari pustaka Hugging Face, yang menyediakan sejumlah alat utilitas dan pustaka untuk bekerja dengan model transformator, termasuk dukungan untuk pelatihan dan evaluasi model, mengonversi model ke format berbeda, dan menyajikan model untuk penggunaan produksi.
Secara keseluruhan, GPT adalah alat yang ampuh dan fleksibel untuk tugas pemrosesan bahasa alami. Dengan kemampuannya menghasilkan teks yang koheren dan terstruktur koheren, serta kemudahan penggunaan dan kinerja yang kuat dalam berbagai tugas bahasa, ini adalah sumber berharga bagi para peneliti dan pengembang yang bekerja di bidang NLP.
