ChatGPT membuat kagum orang-orang dengan tanggapan yang sangat mendetail dan terartikulasi dengan baik terhadap beragam pertanyaan mulai dari biologi, sejarah, hingga hal-hal sepele budaya pop.
Kemampuan untuk mensintesis jawaban yang koheren ini didukung dengan menyerap pengetahuan yang luar biasa selama pra-pelatihan – lebih dari seratus miliar kata dari situs web, buku, dan banyak lagi.
Dalam postingan ini, kami akan mengungkap bagaimana paparan terhadap kumpulan data besar memungkinkan sintesis pengetahuan ChatGPTkapasitas penalaran.
Tujuan Pra-Pelatihan: Pencernaan Pengetahuan
ChatGPT Basis pengetahuannya yang luas berasal dari besarnya skala teks yang dikonsumsi selama pra-pelatihan – dengan jumlah data yang jauh lebih banyak dibandingkan model bahasa sebelumnya.
Hal ini memaparkan model pada beragam topik melalui:
- Mengekstraksi detail dan hubungan penting dari miliaran halaman web
- Menyerap teks lengkap dari lebih dari 50,000 buku yang mencakup genre
- Menganalisis seluk-beluk berbagai artikel dan media tertulis
Luas yang dihasilkan memungkinkan ChatGPT untuk mensintesis tanggapan yang diambil dari basis pengetahuan yang sangat luas.
Bahkan topik khusus sering kali memiliki contoh relevan dalam data pelatihannya untuk diekstrapolasi.
Adaptasi Arsitektur untuk Penalaran
Tentu saja, hanya mengambil informasi faktual saja tidak cukup – penalaran yang benar memerlukan penerapan kontekstual dibandingkan dengan membuat daftar informasi secara acak.
Itu sebabnya seiring dengan skala, inovasi arsitektur melengkapi ChatGPT untuk secara logis mensintesis tanggapan yang koheren dan bermakna:
- Tujuan pemodelan bahasa kausal menumbuhkan pemahaman tentang kausalitas
- Pelatihan konsistensi diri menghindari kontradiksi yang mencolok
- Peningkatan memori melacak dialog sebelumnya untuk konsistensi
Jika digabungkan, mekanisme-mekanisme ini menjadi dasar ChatGPTpengetahuannya dalam logika – memungkinkan jawaban yang dirumuskan secara masuk akal bahkan untuk topik yang asing.
Model ini menampilkan kapasitas penalaran aktual dan bukan sekedar prediksi bahasa.
Ekspansi Pengetahuan yang Berkelanjutan
Melihat ke depan, OpenAI terus berkembang pesat ChatGPTpengetahuan melalui pra-pelatihan berkelanjutan tentang data baru.
Penambahan terbaru mencakup topik-topik seperti COVID-19, Web3, penelitian keamanan AI, dan banyak lagi – membantu memastikan tanggapan selalu diperbarui.
Kemampuan untuk menyerap informasi yang muncul secara efisien menggambarkan keunggulan skala model dasar. ChatGPT mengasimilasi data baru lebih baik daripada AI yang lebih sempit.
Ketika kumpulan data mencapai lebih dari satu triliun kata, diharapkan kemampuan pengetahuan akan mencapai tingkatan baru. Namun, menghindari sikap terlalu percaya diri dalam memberikan tanggapan masih merupakan tantangan yang terus berlanjut.
Betapapun bertanggung jawabnya penerapannya, sintesis pengetahuan yang luas dapat terwujud ChatGPT untuk membantu orang dengan cara yang sangat bermanfaat. Potensinya masih sangat besar.