Author(s): Simranjeet Singh
Awalnya diterbitkan di Menuju AI.
Perkenalan
Model bahasa besar telah merevolusi bidang pemrosesan bahasa alami dalam beberapa tahun terakhir. Model ini dilatih pada sejumlah besar data teks dan dapat menghasilkan bahasa seperti manusia, menjawab pertanyaan, meringkas teks, dan melakukan banyak tugas terkait bahasa lainnya. Salah satu model yang paling diantisipasi di bidang ini adalah GPT-4 yang akan datang, yang dikabarkan memiliki triliunan parameter yang mengejutkan.
Gbr.1 — Model Bahasa Besar dan GPT-4
Pada artikel ini, kita akan mengeksplorasi dampak model bahasa besar pada pemrosesan bahasa alami dan bagaimana mereka mengubah cara kita berinteraksi dengan mesin. 💰 DONASI/TIP Jika Anda menyukai Artikel ini 💰
Tonton video YouTube Lengkap dengan Implementasi Kode Python dengan OpenAI API dan Pelajari tentang Model Bahasa Besar dan Arsitektur GPT-4 dan Kerja Internal.
Dampak GPT-4 pada NLP
Skala tipis GPT-4, jika benar, akan menjadikannya model bahasa terbesar yang pernah dibuat, dan dampak potensialnya terhadap pemrosesan bahasa alami sangat besar. Dengan model sebesar itu, kita dapat mengharapkan tingkat akurasi dan kecanggihan yang belum pernah terjadi sebelumnya dalam pemahaman dan pembuatan bahasa, serta kemampuan untuk memproses data teks dalam jumlah besar dengan cepat dan efisien.
Apa itu Model Bahasa Besar?
Model bahasa besar adalah jenis model kecerdasan buatan (AI) yang dirancang khusus untuk memahami bahasa alami. Mereka mampu memproses dan menghasilkan teks, dan dapat digunakan untuk berbagai aplikasi, termasuk terjemahan bahasa, peringkasan, dan menjawab pertanyaan. Model-model ini biasanya terdiri dari sejumlah besar node yang saling berhubungan, yang memungkinkan mereka membuat prediksi tentang kata-kata apa yang mungkin muncul berikutnya dalam sebuah kalimat, berdasarkan konteks penggunaannya.
Gbr.2- Model Bahasa Besar
Salah satu model bahasa besar yang paling terkenal adalah GPT-3, yang memiliki 175 miliar parameter. Di GPT-4, Yang bahkan lebih kuat dari GPT-3 memiliki 1 Triliun Parameter. Ini mengagumkan dan menakutkan pada waktu yang sama. Parameter ini pada dasarnya mewakili “pengetahuan” yang diperoleh model selama pelatihannya. Semakin banyak parameter yang dimiliki model, semakin akurat prediksinya, karena memiliki akses ke informasi kontekstual yang lebih luas.
Gbr.3- Parameter GPT3 dan GPT4
Model bahasa besar biasanya dilatih pada sejumlah besar data teks, yang memungkinkan mereka mempelajari pola dan hubungan antara kata dan frasa.
Contoh dunia nyata dari model bahasa besar termasuk asisten virtual seperti Siri dan Alexa, layanan terjemahan bahasa seperti Google Terjemahan, dan chatbot yang digunakan untuk dukungan pelanggan.
Bagaimana Cara Kerja Model Bahasa Besar?
Model bahasa besar bekerja dengan memprediksi kemungkinan urutan kata yang diberikan konteks. Untuk mencapai hal ini, model bahasa besar menggunakan teknik yang disebut perhatian diri. Perhatian diri memungkinkan model untuk memahami konteks urutan input dengan memberi bobot lebih pada kata-kata tertentu berdasarkan relevansinya dengan urutan.
Setiap kata dalam urutan input pertama-tama diubah menjadi representasi vektor yang disebut embedding. Vektor ini mewakili arti kata dalam konteks urutan. Model menghitung tiga jenis vektor untuk setiap kata: vektor kueri, vektor kunci, dan vektor nilai. Vektor ini digunakan untuk menghitung skor perhatian untuk setiap kata dalam urutan. Skor perhatian mencerminkan seberapa penting setiap kata dalam konteks urutan masukan.
Gbr.4 — Memprediksi Kata Selanjutnya
Skor perhatian kemudian digunakan untuk menimbang vektor nilai untuk setiap kata. Vektor nilai tertimbang kemudian dijumlahkan untuk menghasilkan vektor konteks, yang merepresentasikan konteks urutan input. Vektor konteks kemudian digunakan untuk memprediksi kemungkinan kata berikutnya dalam urutan. Keluaran dari model ini adalah distribusi probabilitas atas kosa kata, yang dapat diambil sampelnya untuk menghasilkan teks baru.
Contoh Pengkodean menggunakan OpenAI API
GPT-4 mempermudah akses model bahasa besar dengan menyediakan API yang dapat digunakan pengembang untuk membuat teks bahasa natural. Di bagian ini, kita akan mempelajari cara menggunakan API GPT-4 untuk berbagai tugas pemrosesan bahasa alami.
Contoh 1: Membuat kode Python Salah satu aplikasi OpenAI API yang berguna adalah membuat kode berdasarkan prompt yang diberikan. Katakanlah kita ingin menghasilkan kode Python yang mengambil array daftar dan kemudian Menemukan Ganjil dan Genap di dalamnya. Kita dapat menggunakan API OpenAI untuk menghasilkan kode bagi kita. Berikut contohnya:
impor openai
openai.api_key = “API_KEY”
def generate_code(teks):
tanggapan = openai.Penyelesaian.buat(
mesin=”teks-davinci-003″,
prompt=f”Tulis Kode Python untuk {text}”,
max_token=512,
n=1,
berhenti=Tidak ada,
suhu = 0,7,
)
kode = respons.pilihan[0].text.strip().split(‘n’)
kode pengembalian
data = generate_code(“Cari Angka Ganjil dan Genap di Array”)
print(“n”.gabung(data))
# ————————– KELUARAN ———————- ———-#
#Membuat array
arr = [1, 2, 3, 4, 5]
#Iterasi melalui array
untuk num dalam arr:
#Periksa angka ganjil
jika jumlah % 2 != 0:
print(f”{num} adalah bilangan ganjil”)
kalau tidak:
print(f”{num} adalah bilangan genap”)
Contoh 2: Analisis sentimen Aplikasi lain dari OpenAI API adalah analisis sentimen. Katakanlah kita ingin menganalisis sentimen dari sebuah teks tertentu. Kita dapat menggunakan API OpenAI untuk melakukan ini. Berikut contohnya:
#Analisis Sentimen
impor openai
openai.api_key = “API_KEY”
def get_sentiment(teks):
tanggapan = openai.Penyelesaian.buat(
mesin=”teks-davinci-002″,
prompt=f”Analisis sentimen: {text}nSentimen:”,
max_token=1,
n=1,
berhenti=Tidak ada,
suhu = 0,7,
)
sentimen = respons.pilihan[0].text.strip()
kembali sentimen
get_sentiment(“Kamu bodoh!”)
# ————————– KELUARAN ———————- ———-#
Negatif
Contoh 3: Terjemahan Terakhir, kita dapat menggunakan API OpenAI untuk terjemahan. Katakanlah kita ingin menerjemahkan sepotong teks dari bahasa Inggris ke bahasa Prancis. Kita dapat menggunakan API OpenAI untuk melakukan ini. Berikut contohnya:
#Terjemahan Bahasa
def terjemahkan(teks, bahasa_target):
tanggapan = openai.Penyelesaian.buat(
mesin=”teks-davinci-002″,
prompt=f”Terjemahkan ‘{text}’ ke {target_language}:”,
max_token=1024,
n=1,
berhenti=Tidak ada,
suhu = 0,7,
)
translation = response.choices[0].text.strip()
terjemahan kembali
translate(“Hai, Ini Saluran Youtube Saya, Kru FreeBirds”, “Bahasa Prancis”)
# ————————– KELUARAN ———————- ———-#
‘Hai, ini saluran Youtube saya, FreeBirds Crew.’
Contoh 4: Membangun Aplikasi ChatBot menggunakan OpenAI API. Ia dapat berbicara dengan Anda seperti Manusia. Diberi prompt sempurna ke OpenAI API akan memberikan respons yang lebih sempurna. Berikut contohnya:
#Aplikasi Obrolan
def chat(prompt, suhu=0,5):
tanggapan = openai.Penyelesaian.buat(
mesin=”teks-davinci-003″,
prompt = prompt,
max_token=100,
n=1,
berhenti=Tidak ada,
suhu = suhu,
)
chat_response = respon.pilihan[0].text.strip()
kembali chat_respons
sementara Benar:
input_res = input(“Anda”)
print(“Anda: “,input_res)
hasil = obrolan(input_res)
print(“ChatGPT: “, hasil)
Untuk Penjelasan dan detail lebih lanjut, Lihat video di bawah ini yang menjelaskan Arsitektur dan Cara Kerja Model Bahasa Besar dengan Cara Interaktif:
Model Bahasa Besar Dijelaskan
Pikiran Akhir
Model bahasa besar seperti GPT-4 telah merevolusi bidang pemrosesan bahasa alami dengan memungkinkan komputer memahami dan menghasilkan bahasa mirip manusia. Model ini menggunakan teknik perhatian diri dan penyisipan vektor untuk menghasilkan vektor konteks yang memungkinkan prediksi kata berikutnya secara akurat secara berurutan. Karena model ini terus meningkat dan menjadi lebih kuat, kita dapat berharap untuk melihat aplikasi pemrosesan bahasa alami yang lebih menarik di masa mendatang.
Jika Anda menyukai artikel ini dan ingin mendukung saya, pastikan untuk:
👏 Tepuk tangan untuk ceritanya (100 Tepuk Tangan) dan ikuti saya 👉🏻Simranjeet Singh
📑 Lihat lebih banyak konten di Profil Medium saya
🔔 Ikuti Saya: LinkedIn | Sedang | GitHub | Twitter | Telegram
🚀 Bantu saya menjangkau audiens yang lebih luas dengan membagikan konten saya kepada teman dan kolega Anda.
🎓 Jika Anda ingin memulai karir di Ilmu Data dan Kecerdasan Buatan dan tidak tahu caranya? Saya menawarkan sesi mentoring ilmu data dan AI serta bimbingan karir jangka panjang.
📅 Konsultasi atau Bimbingan Karir
📅 Bimbingan 1:1 — Tentang Python, Ilmu Data, dan Pembelajaran Mesin
Pesan Janji Temu Anda
Diterbitkan melalui Menuju AI
