Di era digital, intelijen buatan menjadi semakin canggih, dan di jantung revolusi ini kita menemukan i model ilmu bahasa. Benar poco lalu kami melihat bagaimana bahkan perusahaan telepon (dan tidak hanya) suka Xiaomi sedang memikirkan model bahasa mereka sendiri. Tapi apa sebenarnya mereka dan bagaimana mereka mengubah cara kita berinteraksi dengan teknologi?
Topik artikel ini:
Apa itu model bahasa dan bagaimana cara kerjanya?
Level paling dasar mereka, pola bahasa sistem komputer adilatih untuk memahami, menafsirkan, dan menghasilkan bahasa dengan cara yang meniru kemampuan manusia untuk berkomunikasi. Model-model ini mereka "mempelajari" bahasa melalui analisis data dalam jumlah besar teks, seperti buku, artikel, dan halaman web, menyerap struktur, aturan, dan nuansa yang mendefinisikan suatu bahasa.
Fungsi model bahasa didasarkan pada algoritma yang kompleks dan jaringan saraf. Ketika diberi urutan kata atau frasa, model ini menggunakan informasi yang dipelajari untuk memprediksi kata berikutnya atau menghasilkan respons yang relevan. Misalnya, jika kita memulai kalimat dengan "Hari ini banyak…“, model bahasa dapat melengkapinya dengan “caldo"Atau"dingin“, berdasarkan konteks dan informasi yang dia pelajari selama pelatihannya.
Dengan munculnya pembelajaran mendalam, model bahasa telah menjadi semakin canggih. Model seperti OpenAI's GPT-3 atau Google's BERT mampu melakukan tugas yang sangat rumit, mulai dari menerjemahkan bahasa hingga membuat konten asli, dan bahkan pemrograman. Model canggih ini menggunakan arsitektur jaringan saraf yang dalam, yang memungkinkan mereka menangkap dan memahami nuansa linguistik yang sebelumnya berada di luar jangkauan mesin.
Namun, penting untuk dicatat bahwa terlepas dari kemampuannya yang canggih, model bahasa tidak "memahami" bahasa seperti manusia. Lebih tepatnya, mereka beroperasi melalui pola dan asosiasi yang dikenali antara kata dan frasa. Ini berarti bahwa sementara mereka dapat menghasilkan tanggapan yang tampak koheren dan masuk akal, mereka tidak memiliki pemahaman atau kesadaran sejati dari makna di balik kata-kata itu. Ini, antara lain, harus meyakinkan kita tentang pertanyaan yang telah kita tanyakan pada diri kita sendiri selama bertahun-tahun: "Akankah AI mengalahkan kita?"
Sejarah dan evolusi model linguistik
Sejarah model bahasa berakar dalam pada pencarian untuk menciptakan mesin yang mampu memahami dan menghasilkan bahasa manusia. Perjalanan ini dimulai di 50-an dan 60-an, ketika percobaan pertama pada terjemahan mesin diperkenalkan. Meskipun model awal ini cukup sederhana dan berdasarkan aturan yang tetap, telah meletakkan dasar untuk inovasi masa depan.
Dengan munculnya teknik pembelajaran mesin di 80-an dan 90-an, kami telah melihat perubahan signifikan dalam pendekatan untuk memahami bahasa. Alih-alih didasarkan pada aturan yang telah ditentukan, model baru memulai iklan “belajar” langsung dari data. Ini mengarah pada pengembangan model yang lebih canggih seperti jaringan saraf, yang memiliki kemampuan untuk mengenali pola kompleks dalam data.
Dekade terakhir telah melihat evolusi yang cepat berkat pembelajaran yang mendalam. Model suka Kata2Vec e Teks Cepat telah merevolusi cara kata-kata direpresentasikan di dalam mesin, menangkap konteks dan nuansa linguistik dengan lebih baik. Tetapi dengan munculnya Transformers, seperti BERT dan GPT, kami telah mencapai ketinggian baru. Model-model ini, berkat arsitektur inovatifnya, mampu memahami konteks dengan cara yang tidak dapat dilakukan oleh model sebelumnya.
Saat ini, dengan akses ke sejumlah besar data dan daya komputasi, model bahasa terus berlanjut berkembang dengan kecepatan yang belum pernah terjadi sebelumnya, menjanjikan untuk lebih mendorong batas-batas apa yang dapat dicapai AI di bidang pemrosesan bahasa alami.
GPT-3: Contoh keunggulan dalam model bahasa
Transformator Pra-terlatih Generatif 3, lebih dikenal sebagai GPT-3, adalah salah satu model bahasa paling canggih dan revolusioner yang pernah dibuat. Dirilis oleh OpenAI pada tahun 2020, model ini telah membangkitkan minat dan keingintahuan yang besar baik di kalangan akademisi maupun industri, berkat kemampuannya yang mendekati manusia untuk menghasilkan teks.
Berbeda dengan pendahulunya, GPT-3 memiliki 175 miliar parameter, menjadikannya model bahasa terbesar yang pernah diproduksi hingga saat itu. Jaringan parameter yang luas ini memungkinkan dia untuk menangkap dan memahami nuansa linguistik, budaya, dan kontekstual yang sangat luas.
Tapi apa yang membuat GPT-3 begitu spesial? Miliknya fleksibilitas. Sementara banyak model bahasa dilatih untuk tugas tertentu, GPT-3 dapat digunakan untuk berbagai macam aplikasi, dari menulis kreatif ke pemrograman, dari terjemahan bahasa hingga memecahkan masalah yang rumit. Dia telah menunjukkan bahwa dia dapat menulis puisi, artikel, perangkat lunak kode, dan bahkan menjawab pertanyaan filosofis dengan satu koherensi dan kedalaman yang menantang perbedaan antara output mesin dan produksi manusia.
Namun, terlepas dari kemampuannya yang mengesankan, GPT-3 bukannya tanpa tantangan. Pelatihannya membutuhkan sejumlah besar energi dan sumber daya komputasi, dan selalu ada pertanyaan tentang bias dalam data pelatihan. Tapi satu hal yang pasti: GPT-3 menandai tonggak sejarah dalam sejarah kecerdasan buatan, menunjukkan kepada dunia potensi model bahasa tingkat lanjut yang hampir tak terbatas.
Tantangan etis dan tanggung jawab
Sementara model-model ini menawarkan kemampuan yang mengubah permainan, mereka juga membawa banyak hal tantangan yang jauh melampaui teknologi belaka.
Pertama, ada pertanyaan tentang prasangka. Model bahasa dilatih pada kumpulan data besar yang mencerminkan bahasa dan budaya asalnya. Jika data ini mengandung bias atau stereotip, model akan mengasimilasinya, berpotensi melanggengkan dan memperkuat bias semacam itu. Hal ini dapat menyebabkan keputusan dan tanggapan yang tidak akurat atau, paling buruk, berbahaya, terutama bila digunakan di sektor-sektor penting seperti perawatan kesehatan, hukum, atau sumber daya manusia.
Selain itu, transparansi dan akuntabilitas mereka mendasar. Sementara model seperti GPT-3 dapat memberikan hasil yang mengesankan, memahami bagaimana mereka sampai pada kesimpulan tertentu dapat menjadi rumit. Tanpa pemahaman yang jelas tentang cara kerjanya, bagaimana kita bisa mempercayai keputusan mereka? Dan jika mereka melakukan kesalahan, siapa yang bertanggung jawab? Apakah perusahaan yang membuat model, pengguna yang mengimplementasikannya, atau model itu sendiri?
Akhirnya, ada masalah privasi dan keamanan data: Italia mengenalnya dengan baik. Model bahasa membutuhkan data dalam jumlah besar untuk dilatih. Bagaimana data ini dikumpulkan, disimpan, dan digunakan? Apakah pengguna mengetahui dan setuju dengan bagaimana informasi mereka digunakan?
Untuk mengatasi tantangan tersebut diperlukan a pendekatan multidisiplin melibatkan pakar-pakar di bidang etika, hukum, sosiologi dan, tentu saja, teknologi. Hanya melalui kolaborasi aktif dan debat terbuka kita dapat memastikan bahwa model bahasa digunakan secara etis dan bertanggung jawab.
