Generative Pre-trained Transformer (GPT) adalah model arsitektur pemrosesan bahasa alami (Natural Language Processing, NLP) yang dikembangkan oleh OpenAI. Pada Juni 2018, OpenAI merilis GPT-2 dengan tujuan untuk menghasilkan teks yang mirip dengan teks yang dihasilkan oleh manusia. Namun, pada tahun 2020, OpenAI menjadi sorotan ketika mereka merilis GPT-3, model NLP terbaru dengan kemampuan yang jauh lebih maju.
Dalam artikel ini, kami akan membahas perbedaan antara GPT-2 dan GPT-3 serta kemampuan dan kelemahan masing-masing model.
1. Ukuran
Salah satu perbedaan utama antara GPT-2 dan GPT-3 adalah ukuran. GPT-2 memiliki 1,5 miliar parameter dengan ukuran model sekitar 500 MB. Sedangkan GPT-3, memiliki 175 miliar parameter sehingga ukuran model ini mencapai 700 GB, lebih dari 10 kali ukuran GPT-2.
2. Kemampuan Bahasa
Kemampuan bahasa GPT-3 jauh lebih maju dari GPT-2. GPT-3 dapat memahami bahasa manusia dan dapat memproses teks dengan cara yang lebih mirip dengan cara manusia memproses bahasa. Secara spesifik, GPT-3 dapat menghasilkan konten yang lebih realistis dan konteks dengan baik. GPT-3 juga dapat memahami lebih banyak jenis bahasa, termasuk bahasa konsorsium Unicode, seperti bahasa Cina dan Jepang.
3. Fleksibilitas dalam Tugas
GPT-3 lebih fleksibel dalam menyelesaikan berbagai tugas NLP. GPT-2 hanya terampil dalam pemodelan bahasa. Sedangkan GPT-3 dapat digunakan untuk tugas tertentu, seperti terjemahan bahasa, pembuatan artikel, menyelesaikan masalah matematika, dan algoritma. Bertahun-tahun di bidang pengembangan AI, untuk mengatasi kekurangan yang dihadapi dalam pengembangan algoritma, para pengembang menggunakan bahasa pemrograman Python, C ++ dll. Namun, GPT-3 mampu membuat algoritma tanpa menggunakan bahasa pemrograman apapun.
4. Kemampuan Penyesuaian
GPT-3 lebih mudah disesuaikan dengan kebutuhan pengguna. Pengguna dapat menyesuaikan hingga tingkat frase, contoh, atau dokumen. Sementara, GPT-2 masih sulit untuk disesuaikan.
5. Evaluasi Lebih Akurat
GPT-3 lebih akurat dalam memberikan penilaian pada kalimat atau dokumen yang benar atau salah. GPT-2 masih memiliki kelemahan dalam evaluasi akurasi ini.
6. Status Open Source dan Batasan Akses
Meskipun GPT-2 dan GPT-3 bukan model NLP yang sepenuhnya open-source, kebijakan open-source GPT-3 lebih mudah diakses oleh para pengembang. Namun, GPT-2 saat ini masih sulit diakses. Selama beberapa waktu, OpenAI terus membuka akses pada GPT-3, menjadikan pengembangan AI semakin mudah dan menyenangkan.
Dalam kesimpulan, GPT-3 sama-sama merupakan terobosan dalam pengembangan NLP. GPT-3 memiliki kemampuan bahasa yang lebih baik, fleksibilitas, dan kemampuan penyesuaian yang besar. Tapi, karena ukurannya yang sangat besar dan statusnya yang sebagian tertutup, GPT-3 masih sulit untuk diakses. Meskipun demikian, kedua model NLP ini memiliki peran penting dalam pengembangan AI dan dapat digunakan dalam berbagai kasus penggunaan seperti tugas-tugas yang menuntut keahlian dalam bahasa atau melakukan pemodelan bahasa nirkonteks.
Sumber referensi:
https://www.dailykos.com/stories/2020/12/14/2001894/-Can-Generative-Pre-trained-Transformer-GPT-3-Channel-The-Dead-or-Even-Talk-To-God
Posting Komentar