ChatGPT menggemparkan dunia, memesona orang-orang dengan generasi bahasa alaminya yang fasih dan bernuansa. Meski terlihat mengesankan di permukaan, jika dilihat dari balik kap mesin, terdapat kelemahan yang mencolok.
Dalam postingan ini, kami akan mengungkap cara kerja model bahasa besar (LLM) seperti ChatGPT. Tujuan saya adalah analisis otoritatif yang memisahkan fakta dari fiksi mengenai kemajuan AI terkini.
Bagaimana LLM Bekerja: Memahami Janji dan Keterbatasannya Secara Bersamaan
Jadi apa sebenarnya LLM itu dan bagaimana modelnya ChatGPT beroperasi? Pendeknya:
- LLM menyerap kumpulan data teks dalam jumlah besar, memungkinkan mereka memprediksi bahasa manusia dengan sangat lancar
- Namun tidak seperti manusia, LLM kurang memiliki pemahaman, penalaran, dan landasan faktual tentang dunia nyata
- Jadi meskipun mereka dapat menghasilkan teks yang dipoles dengan indah, mereka sering kali kurang koherensi, akurasi, atau landasan logis yang kuat
Mari kita jelajahi mekanisme dan batasan LLM lebih dekat…
LLM Sebenarnya Tidak Memahami Kata-kata yang Mereka Hasilkan
Kunci untuk memahami kekuatan dan kelemahan LLM terletak pada metodologi pelatihan mereka:
- Mereka menyerap hingga ratusan miliar kata dari situs web, buku, artikel, dan lainnya
- Dengan mendeteksi pola kata, mereka mempelajari probabilitas tentang rangkaian potensial
- Hal ini memungkinkan mereka untuk kemudian menghasilkan kombinasi baru yang sesuai dengan pola linguistik tersebut
Namun, tidak ada makna tersandi yang melekat pada kata-kata itu. Hanya urutan yang diprediksi berdasarkan contoh sebelumnya.
Jadi meskipun fasih, tidak ada pemahaman atau alasan sebenarnya yang terjadi di balik layar. Dan itu menjelaskan banyak kesalahan faktual dan kesenjangan logis yang mencolok dari LLM.
LLM Kurang Memiliki Landasan di Dunia Nyata
Selain itu, karena LLM hanya menyerap corpora teks selama pelatihan, mereka kurang memiliki pengetahuan dunia nyata tentang bagaimana realitas beroperasi.
Jadi “fakta” atau “pengetahuan” apa pun yang ditampilkan oleh model sejenisnya ChatGPT dangkal dan tidak akurat – disusun berdasarkan pola kata dan bukan didasarkan pada kebenaran.
Kurangnya alasan dan landasan faktual menjelaskan pernyataan LLM yang terkenal salah atau tidak masuk akal. Tanggapan mereka mungkin terdengar luar biasa tetapi sering kali merupakan fiksi belaka.
Tidak Ada Identitas atau Sistem Kepercayaan yang Konsisten
Terakhir, LLM juga tidak memiliki identitas yang kuat untuk menyatukan respons:
- Manusia mengembangkan keyakinan dan integritas yang kohesif seputar topik seiring berjalannya waktu
- LLM seperti ChatGPT menghasilkan setiap respons secara independen tanpa konsistensi
- Jadi, Anda akan melihat kontradiksi yang mencolok saat Anda menyelidikinya dalam berbagai pertanyaan
Secara terpisah, keluaran LLM mungkin tampak koheren dan cerdas. Namun jika terus didorong, kelemahan mereka akan terlihat jelas.
Pikiran Penutup: Optimisme Terukur dalam Menghadapi Hype
Kemajuan pesat dalam AI bahasa alami sungguh mengesankan. Dalam aplikasi sempit, alat seperti ChatGPT menunjukkan janji.
Namun, klaim yang berlebihan mengenai kecerdasan tingkat manusia tampaknya terlalu dini. LLM telah berkembang pesat, namun masih menghadapi kendala mendasar terkait dengan kognisi biologis.
Kegembiraan memang diperlukan, namun sensasi harus diredakan. Jalan ke depan masih panjang, namun LLM memberikan gambaran kecil tentang kemungkinan masa depan.