Cara kerja ChatGPT: model bahasa, pra-pelatihan, umpan balik manusia, token, jendela konteks, pencarian web dan kutipan, batasan, serta cara agar dikutip olehnya.

Singkatnya
ChatGPT adalah asisten yang dibangun di atas model bahasa besar, jaringan saraf bertipe transformer yang dilatih dengan teks dalam jumlah sangat besar untuk memprediksi potongan berikutnya dari sebuah kalimat. Model ini kemudian disempurnakan dengan umpan balik manusia agar mengikuti instruksi dan menjawab dengan membantu. Ketika Anda mengirim pesan, ia memecah teks menjadi token, membacanya bersama percakapan dalam jendela konteksnya, dan menulis jawaban satu token pada satu waktu. Untuk pertanyaan yang baru atau faktual, ia juga dapat mencari di web dan mengutip halaman yang digunakannya.
Ingin tahu lebih banyak? Tanyakan kepada
Mengetahui cara kerja ChatGPT menjelaskan kekuatan sekaligus kesalahannya, dan memberi tahu apa yang membuat sebuah situs web mungkin dikutip dalam jawabannya. OpenAI meluncurkan ChatGPT pada November 2022; namanya berasal dari GPT, Generative Pre-trained Transformer.
ChatGPT berjalan di atas model bahasa besar (LLM). LLM adalah model statistik dengan miliaran parameter yang telah mempelajari hubungan antara kata, fakta, dan gaya dari teks. Model ini menyimpan pola yang dipelajari dari teks-teks tersebut dan menggunakannya untuk menghasilkan kelanjutan yang masuk akal dari teks apa pun; halaman-halaman individual tidak disimpan sebagaimana adanya.
Arsitekturnya adalah transformer, yang diperkenalkan oleh peneliti Google dalam makalah Attention Is All You Need pada 2017. Mekanisme intinya, attention, memungkinkan model menimbang setiap kata masukan terhadap setiap kata lainnya, sehingga ia memahami bahwa "itu" dalam sebuah kalimat merujuk pada kata benda tiga baris sebelumnya.
Model membaca korpus teks yang sangat besar (halaman web publik, buku, kode, data berlisensi) dan mempelajari satu tugas: memprediksi token berikutnya. Diulang miliaran kali, tugas sederhana ini memaksanya mempelajari tata bahasa, fakta, pola penalaran, dan banyak bahasa. Hasilnya adalah prediktor teks yang andal yang belum mengikuti instruksi dengan baik.
Manusia menulis contoh jawaban yang baik untuk berbagai prompt, dan model dilatih untuk menirunya. Ia mempelajari format asisten yang membantu: menjawab pertanyaan, menyusun balasan, meminta klarifikasi bila perlu.
Peninjau membandingkan beberapa jawaban untuk prompt yang sama dan memeringkatnya. Sebuah model imbalan mempelajari preferensi tersebut, dan model bahasa kemudian dioptimalkan untuk menghasilkan jawaban yang bernilai tinggi. OpenAI menjelaskan metode ini, yang disebut RLHF, dalam makalah penelitian InstructGPT. Inilah yang membuat ChatGPT sopan, terstruktur, dan lebih berhati-hati dalam menolak permintaan yang berbahaya.
| Langkah | Yang dilakukan ChatGPT | Mengapa penting |
|---|---|---|
| 1. Tokenisasi | Memecah teks Anda menjadi token (kata atau potongan kata) | Batas dan biaya dihitung dalam token |
| 2. Konteks | Menambahkan instruksi, memori, dan pesan sebelumnya ke jendela konteks | Model hanya melihat apa yang muat di jendela ini |
| 3. Keputusan mencari | Memutuskan apakah pertanyaan membutuhkan informasi terbaru dari web | Memicu pengutipan halaman eksternal |
| 4. Pengambilan | Menjalankan pencarian, membaca halaman paling relevan, mengambil bagian-bagiannya | Di sinilah situs web dipilih |
| 5. Pembuatan jawaban | Memprediksi jawaban satu token pada satu waktu | Setiap kata bergantung pada semua yang mendahuluinya |
| 6. Kutipan | Menautkan sumber yang digunakan untuk setiap bagian jawaban | Mendatangkan kunjungan dan kredibilitas bagi situs yang dikutip |
| 7. Pemeriksaan keamanan | Menerapkan kebijakan penggunaan dan filter | Beberapa jawaban ditolak atau ditulis ulang |
Token adalah potongan teks: dalam bahasa Inggris, satu token rata-rata sekitar empat karakter, atau tiga perempat kata. Jendela konteks adalah jumlah token yang dapat dipertimbangkan model sekaligus, termasuk percakapan Anda dan dokumen atau halaman web yang dibacanya. Ketika percakapan menjadi terlalu panjang, bagian yang paling lama keluar dari pandangan.
Pada setiap langkah, model menghitung probabilitas untuk setiap token berikutnya yang mungkin dan memilih satu, dengan porsi keacakan yang terkontrol. Itulah sebabnya pertanyaan yang sama bisa mendapat jawaban yang sedikit berbeda, dan mengapa ChatGPT menulis dengan lancar bahkan ketika salah: ia mengoptimalkan kelanjutan yang paling mungkin, tanpa memeriksa fakta terhadap sebuah sumber.
Model hanya mengetahui apa yang ada dalam data pelatihannya, hingga tanggal batas tertentu. Untuk menjawab tentang peristiwa, harga, atau produk terbaru, ChatGPT dapat menjalankan pencarian web. OpenAI mengumumkan fitur ini sebagai ChatGPT search pada Oktober 2024. Asisten menulis ulang pertanyaan Anda menjadi satu atau beberapa kueri, mengambil hasil dari penyedia pencarian dan dari crawler milik OpenAI sendiri, membaca halamannya, dan menulis jawaban dengan tautan ke sumbernya.
Metode ini disebut retrieval-augmented generation (RAG): model menghasilkan teks yang berlandaskan dokumen yang baru saja diambilnya. OpenAI mendokumentasikan crawler-nya di platform pengembang: OAI-SearchBot untuk pencarian, GPTBot untuk pelatihan, dan ChatGPT-User untuk halaman yang dibuka atas nama pengguna. OpenAI menyatakan bahwa situs yang memblokir OAI-SearchBot di robots.txt tidak ditampilkan dalam jawaban pencarian ChatGPT.
Memahami alurnya memberi daftar periksa yang jelas bagi setiap merek yang ingin muncul dalam jawaban ChatGPT:
ChatGPT memprediksi teks dari apa yang dipelajarinya dan, untuk pertanyaan terbaru, dari beberapa halaman web yang dipilihnya untuk dibaca: merek yang dikutipnya adalah yang halamannya mudah ditemukan, mudah diambil, dan dikonfirmasi oleh sumber lain. Untuk memantau kehadiran Anda di ChatGPT, Gemini, dan Claude dari waktu ke waktu dan menerbitkan konten yang dibuat agar dikutip, Sorank melacak prompt Anda dan menulis artikel yang dioptimalkan secara autopilot, dengan uji coba gratis 3 hari.
Tidak selalu. Untuk banyak pertanyaan, ChatGPT menjawab dari apa yang dipelajari modelnya selama pelatihan. Ketika sebuah pertanyaan membutuhkan informasi terbaru atau presisi, ia dapat menjalankan pencarian web, membaca beberapa halaman, dan menampilkan sumber yang digunakannya sebagai tautan dalam jawaban.
ChatGPT menghasilkan kelanjutan teks yang paling mungkin, dan mungkin tidak selalu berarti benar. Ketika data pelatihannya sedikit, usang, atau saling bertentangan, ia dapat menghasilkan pernyataan yang meyakinkan tetapi salah, yang disebut halusinasi. Memeriksa fakta penting terhadap sumber yang andal tetap diperlukan.
Bukan. GPT adalah keluarga model bahasa yang dikembangkan OpenAI, sedangkan ChatGPT adalah produk percakapan yang dibangun di atasnya. ChatGPT menambahkan penyetelan instruksi, aturan keamanan, memori, alat seperti pencarian web dan analisis berkas, serta antarmuka yang dirancang untuk dialog.
MEREKA MENCOBA SORANK SEBELUM ANDA
