Bagaimana Cara Kerja ChatGPT? Manfaatkan ChatGPT Secara Maksimal!

Mari kita mundur sejenak untuk mengingat era sebelum ChatGPT.

Tentu saja bukan cara terbaik untuk menghabiskan waktu, terutama saat harus menangani banyak tugas sekaligus.

Berkat ChatGPT, baik saat Anda menulis ringkasan dokumen lain maupun membuat postingan blog dari awal—Anda akan mendapatkan teks yang mirip dengan tulisan manusia dalam hitungan detik.

Baik Anda seorang penggemar AI yang ingin mempelajari pemodelan bahasa ChatGPT, pengembang yang ingin memanfaatkan pemrosesan bahasa alami, atau pengguna bisnis yang mencari alternatif ChatGPT, kami menjawab semua pertanyaan Anda dalam artikel ini.

Apa itu ChatGPT?

ChatGPT, atau Chat Generative Pre-trained Transformer, adalah alat AI yang dikembangkan oleh OpenAI, sebuah perusahaan riset AI yang didukung oleh Microsoft.

ChatGPT, yang diluncurkan pada November 2022, adalah chatbot cerdas yang dapat mengingat percakapan sebelumnya, meniru percakapan tersebut, menghasilkan respons yang sesuai dan ide-ide baru, serta mengembangkan ide-ide yang sudah ada.

Lihat gambar di bawah ini untuk contohnya.

Kami meminta ChatGPT untuk membagikan tiga ide episode podcast yang berkaitan dengan pemasaran konten SaaS. ChatGPT memberikan ide-ide konten beserta rencana kasar untuk menyusun setiap episode.

ChatGPT menggunakan model bahasa GPT untuk membantu Anda dalam menyelesaikan masalah nyata dan kasus penggunaan yang kompleks seperti:

Saat ini, ChatGPT memiliki dua model: ChatGPT 3.5 adalah versi Beta yang tersedia secara gratis, sedangkan ChatGPT 4 adalah versi premium yang dikenakan biaya $20 per bulan.

Memahami Teknologi di Balik ChatGPT

OpenAI merilis tiga model pertama dari seri GPT, yaitu GPT 1, 2, dan 3, masing-masing pada tahun 2018, 2019, dan 2020. Meskipun GPT 1 hanya memiliki 117 juta parameter, GPT 3 merupakan versi yang jauh lebih canggih dengan 175 miliar parameter, yang mampu memberikan respons setara manusia untuk berbagai tugas.

Semua model GPT ini dibangun menggunakan teknologi Large Language Model [LLM] dan jaringan saraf.

LLM dilatih menggunakan volume data yang besar, sama seperti sistem berbasis kecerdasan buatan lainnya [bayangkan asisten virtual seperti Alexa dan Siri—yang mengenali suara Anda, mengingat ulang tahun Anda, dan memberi tahu Anda tentang rapat Anda].

Model Bahasa Besar memproses semua data pelatihan (lebih lanjut tentang pelatihan di bagian berikutnya) melalui jaringan saraf (program komputer yang meniru struktur otak manusia) dan pembelajaran mendalam untuk pengumpulan data. ChatGPT menggunakan jaringan saraf canggih yang dikenal sebagai transformer dan pra-pelatihan.

Arsitektur Transformer

Arsitektur transformer yang kompleks dari OpenAI membaca volume teks yang sangat besar, mengidentifikasi pola hubungan antar teks dan frasa, serta memprediksi kata berikutnya. ChatGPT unggul dalam fitur teks prediktif untuk menghasilkan respons yang menyerupai pengetahuan manusia.

Namun, untuk pertanyaan yang sama, model AI ChatGPT memberikan respons yang dipersonalisasi yang agak mirip tetapi tidak identik.

Ada unsur acak dalam kode yang ditulis untuk mengaktifkan fitur koreksi otomatis. Tak lama lagi, model LLM akan menjadi pesaing berat bagi mesin koreksi otomatis yang canggih karena mereka mampu memproses data dalam jumlah besar berdasarkan jutaan kueri pengguna untuk tugas tertentu.

Pelatihan awal

Pelatihan awal melibatkan dua pendekatan: tanpa pengawasan dan dengan pengawasan.

Dalam pendekatan terawasi, model secara keseluruhan dilatih untuk mempelajari fungsi pemetaan guna memetakan masukan ke keluaran secara langsung. Pembelajaran terawasi digunakan untuk tugas klasifikasi, regresi, dan pelabelan urutan.

Di sisi lain, dalam pendekatan pembelajaran tanpa pengawasan, model AI dilatih menggunakan data di mana tidak ada keluaran spesifik yang terkait dengan setiap masukan. Sebaliknya, model tersebut mempelajari struktur dan pola yang mendasari dalam data masukan tanpa tugas-tugas spesifik.

Clustering, deteksi anomali, dan pengurangan dimensi menggunakan metode pelatihan ini.

Mengenai pemodelan bahasa, pra-pelatihan tanpa pengawasan digunakan untuk melatih model agar memahami sintaksis dan semantik bahasa alami. Dengan cara ini, model dapat menghasilkan teks yang koheren dan bermakna dalam konteks percakapan.

Karena tidak mungkin memprediksi semua pertanyaan yang akan diajukan pengguna, ChatGPT tidak mungkin dilatih menggunakan model pembelajaran terawasi. Sebaliknya, ChatGPT menggunakan pra-pelatihan tanpa pengawasan untuk memungkinkan pengetahuan tak terbatasnya.

Pada bagian berikutnya, kami akan membahas cara kerja ChatGPT, cara OpenAI melatih model AI menggunakan masked language modeling, prediksi token berikutnya, serta dataset yang digunakan OpenAI untuk melatih ChatGPT agar dapat menghasilkan teks yang koheren.

Bagaimana Cara Kerja ChatGPT?

Pada dasarnya, ChatGPT tidak dapat membedakan antara ‘benar’ atau ‘salah’. ChatGPT mencari jawaban yang masuk akal, koheren, dan paling mendekati data pelatihan serta umpan balik manusia setiap kali Anda memasukkan pertanyaan pengguna.

OpenAI menggunakan empat set data untuk melatih ChatGPT:

Sekarang, mari kita bahas lebih dalam mengenai proses pelatihan, yang terdiri dari dua langkah: Tokenisasi dan melatih model melalui pendekatan Reinforcement Learning.

Tokenisasi

Sebelum data pelatihan melewati jaringan saraf, terdapat proses lain yang disebut Tokenisasi, di mana kumpulan data yang besar dipecah menjadi potongan-potongan data kecil atau token.

Proses tokenisasi membantu model LLM menganalisis data dengan lebih cepat.

Mengembangkan Jaringan Saraf Tiruan

Setelah token dipecah menjadi karakter dan dipetakan ke bilangan bulat, model Transformer dari OpenAI memproses dataset ini menjadi teks yang bermakna.

Sebelum proses pelatihan dimulai secara resmi, terdapat fase singkat yang disebut ‘Pra-pelatihan.’ Pada fase ini, jaringan saraf mengidentifikasi hubungan antara token-token dan memprediksi kata-kata serta frasa yang hilang.

Misalnya, ChatGPT mungkin belajar bahwa dalam bahasa manusia, kata ‘have’ selalu digunakan bersama ‘they,’ sedangkan ‘has’ selalu digunakan bersama ‘he’ dan ‘she.’ ChatGPT mencatat dan menyimpan parameter-parameter ini untuk membuat prediksi yang lebih relevan dalam skenario di masa depan.

Pada fase akhir, OpenAI menggunakan pendekatan Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) dalam pembelajaran mesin untuk melatih kedua model ini.

Model Pembelajaran Penguatan dari Umpan Balik Manusia memiliki tiga langkah yang berbeda:

Apakah gambar di atas terlihat rumit? Mari kita jelaskan dengan penjelasan yang lebih sederhana mengenai model pembelajaran mesin.

Langkah 1: Melatih Model Bahasa Besar dengan banyak dataset percakapan manusia. Pelatihan berbasis reinforcement learning ini membantu model ChatGPT menghasilkan respons yang mirip manusia berdasarkan basis pengetahuan dan pola data yang ada.

Langkah 2: Menugaskan seorang pelatih manusia untuk data perbandingan. Orang tersebut membandingkan respons GPT dengan respons yang dibuat oleh manusia, lalu mengurutkannya dari yang terbaik hingga terburuk berdasarkan pemahaman bacaan. OpenAI kemudian menggunakan data umpan balik manusia ini untuk melatih model reward.

Langkah 3: Melatih ulang model reward untuk menyempurnakan responsnya menggunakan Proximal Policy Optimization (PPO), sebuah algoritma untuk melatih komputer dalam pengambilan keputusan yang kompleks dengan memanfaatkan umpan balik manusia.

Kelebihan dan Kekurangan ChatGPT

“Sepanjang hidup saya, saya telah menyaksikan dua demonstrasi teknologi yang menurut saya revolusioner. Yang pertama terjadi pada tahun 1980 ketika saya diperkenalkan dengan antarmuka pengguna grafis. Kejutan besar kedua datang baru tahun lalu. Kami mengajukan pertanyaan non-ilmiah kepada ChatGPT: “Apa yang akan Anda katakan kepada seorang ayah yang memiliki anak sakit?” ChatGPT menulis jawaban yang bijaksana, yang mungkin lebih baik daripada jawaban yang akan diberikan oleh sebagian besar dari kami yang ada di ruangan itu. Seluruh pengalaman itu sungguh menakjubkan. Saya tahu bahwa saya baru saja menyaksikan kemajuan teknologi terpenting sejak antarmuka pengguna grafis. Hal ini menginspirasi saya untuk memikirkan semua hal yang dapat dicapai oleh AI dalam lima hingga 10 tahun ke depan.” – Bill Gates menulis tentang ChatGPT di GatesNotes.

ChatGPT adalah aplikasi dengan pertumbuhan tercepat sepanjang masa. Sementara Instagram membutuhkan waktu lebih dari dua tahun untuk mencapai 100 juta pengguna, ChatGPT melakukannya hanya dalam dua bulan.

Inilah cara model bahasa ChatGPT mempermudah hidup Anda.

Keuntungan

Menghemat waktu

Kehabisan ide? ChatGPT akan menjadi mitra brainstorming Anda.

Misalkan Anda adalah seorang tenaga penjualan yang mengirim email kepada calon pelanggan mengenai fitur-fitur produk baru. Tanpa ChatGPT, Anda harus melakukan seluruh proses penulisan email secara manual. Anda akan menulis email tersebut, lalu meminta tim pemasaran untuk menyempurnakan isinya. Hal ini membutuhkan waktu, tenaga, dan sumber daya.

Dengan ChatGPT, Anda dapat mengotomatiskan tugas-tugas seperti menulis email untuk meningkatkan produktivitas Anda tanpa harus bergantung pada bantuan departemen lain.

Yang perlu Anda lakukan hanyalah meminta ChatGPT untuk membuat rangkaian email yang dapat dijadikan templat. Anda dapat menyesuaikan struktur dasar dan hasil model untuk tugas-tugas tertentu sesuai dengan kebutuhan Anda.

Tersedia beberapa templat prompt AI gratis yang dapat disesuaikan dengan kebutuhan Anda.

Dapatkan Template Gratis

Selain itu, dengan fitur pengenalan suara bawaan, ChatGPT memungkinkan pengguna untuk berinteraksi dengan asisten AI.

ChatGPT tersedia untuk integrasi

Dengan aplikasi seperti Zapier, hubungkan ChatGPT dengan semua alat favorit Anda seperti Microsoft Excel, Discord, Facebook Messenger, ClickUp, Slack, Notion, dan Microsoft Teams.

Manajer proyek, agensi, pengembang, dan profesional B2B harus mengintegrasikan ChatGPT ke dalam ruang kerja mereka untuk mengotomatisasi aktivitas rutin, bekerja lebih cepat, dan mengembangkan alur kerja yang disesuaikan tanpa perlu berpindah antar aplikasi.

Terus berkembang setiap hari

ChatGPT terus dilatih dengan data baru saat ini juga dan terus berkembang setiap hari. Bagian terbaiknya adalah, sebagai pengguna, Anda juga berkesempatan untuk berkontribusi dalam proses pengembangan ChatGPT.

Setiap kali ChatGPT memberikan jawaban atas pertanyaan Anda, terdapat opsi untuk memberikan suara setuju atau tidak setuju. Ini adalah cara Anda memberikan umpan balik kepada ChatGPT mengenai kinerjanya dan membantu menyempurnakannya agar kemampuan model GPT semakin meningkat.

Namun, Model Bahasa Besar seperti ChatGPT masih memiliki jalan panjang yang harus ditempuh.

Sebelum Anda terlalu bergantung pada alat ini, perhatikan beberapa keterbatasannya.

Kekurangan

Respons tidak selalu sesuai dengan maksud pencarian

ChatGPT membaca pertanyaan Anda dan menghasilkan jawaban yang paling mendekati data latihannya. Berbeda dengan mesin pencari yang berfokus pada niat pengguna, pemrosesan bahasa alami seringkali gagal mencocokkan niat pencarian terutama karena tidak memiliki informasi tentang Anda, profesi Anda, usia, lokasi, atau data demografis lainnya.

Akibatnya, konten yang dihasilkan menggunakan ChatGPT sering kali terdengar dangkal. Pastikan untuk melakukan pemeriksaan kualitas dan mengedit teks yang dihasilkan AI agar sesuai dengan maksud Anda.

Kemampuan yang terbatas

ChatGPT 3.5, yang diluncurkan pada November 2022, memiliki akses ke informasi dan peristiwa hingga Januari 2022. Anda masih harus mengandalkan mesin pencari untuk pertanyaan yang lebih baru.

Masalah etika tidak dapat dihindari

ChatGPT cenderung terpengaruh oleh data pelatihan dan tidak mampu menyampaikan peristiwa serta informasi secara objektif. Itulah sebabnya Anda tidak dapat sepenuhnya mengandalkan hasil keluaran model ChatGPT.

Banyak lembaga pendidikan telah melarang siswa menggunakan alat ini karena dapat memengaruhi pengalaman belajar mereka.

Masalah serius lainnya adalah isu keamanan dalam penggunaan model bahasa ChatGPT untuk menghasilkan respons. Beberapa industri dengan tingkat keamanan tinggi, seperti keamanan pemerintah dan manufaktur peralatan militer, telah melarang penggunaan ChatGPT karena mereka tidak ingin data sensitif mengenai operasional internal mereka dimasukkan ke dalam Model Bahasa Besar.

Demikian pula, jika Anda menggunakan ChatGPT untuk manajemen layanan pelanggan atau karyawan, kemungkinan memberikan informasi yang tidak akurat atau bias tetap ada.

Penggunaan Umum ChatGPT

ChatGPT bisa menjadi asisten digital paling efisien Anda atau mimpi buruk terburuk Anda—tergantung pada cara Anda menggunakan alat ini.

Berikut adalah beberapa contoh penggunaan ChatGPT untuk membantu Anda memanfaatkannya secara maksimal.

Manajemen proyek

Agen pemasaran

Pengembang

Alternatif untuk ChatGPT

Mari kita lihat salah satu alternatif ChatGPT terbaik —ClickUp AI —dan apa yang membedakannya dari asisten penulisan AI lainnya.

Berbeda dengan respons umum ChatGPT, asisten berbasis AI ClickUp dirancang khusus untuk memenuhi kebutuhan bisnis Anda.

Asisten penulisan profesional

Asisten penulisan AI ClickUp membantu Anda menghasilkan konten dan teks yang ringkas serta terformat dengan baik. Asisten penulisan berbasis kecerdasan buatan bawaan ClickUp membantu Anda untuk:

Tambahkan sedikit kreativitas (atau banyak sekali!)

Inilah cara ClickUp menambahkan sentuhan kreatif pada strategi konten Anda dengan menjadi mitra brainstorming Anda:

Hemat waktu dan bekerja lebih cepat

Alat manajemen proyek berbasis AI dari ClickUp dapat menyelesaikan tugas yang biasanya memakan waktu 30 menit hanya dalam hitungan detik. Begini caranya:

Masih bertanya-tanya mengapa memilih ClickUp daripada ChatGPT? Simak penjelasannya di bawah ini:

Siap Menggunakan Alternatif ChatGPT?

Bagi pengguna yang ingin mengintegrasikan fitur manajemen proyek dan ChatGPT untuk memaksimalkan produktivitas, ClickUp AI adalah pilihan terbaik.

Fitur-fitur terbaik ClickUp untuk para profesional dan pemilik bisnis yang sibuk adalah:

Atasi keterbatasan ChatGPT dengan ClickUp AI.

Daftar di ClickUp secara gratis.