- Model GPT adalah sistem AI canggih yang dikembangkan oleh OpenAI dan mampu menghasilkan teks seperti manusia untuk berbagai tugas, mulai dari menjawab pertanyaan hingga pemrograman dan dukungan pelanggan.
- Melatih seluruh model GPT dari awal membutuhkan sumber daya yang sangat besar, tetapi individu dan perusahaan masih dapat membangun chatbot GPT kustom tanpa melakukan pra-pelatihan atau fine-tuning pada model besar.
- Fine-tuning model GPT membuatnya lebih sesuai untuk bidang tertentu, namun membutuhkan banyak data dan biaya. Banyak proyek justru menggunakan teknik seperti retrieval-augmented generation (RAG) atau rekayasa prompt cerdas untuk kustomisasi.
Dengan kemajuan teknologi AI yang pesat, kini semakin mudah bagi siapa saja untuk membangun chatbot GPT sendiri.
Model generative pre-trained transformer dari OpenAI – mesin di balik ChatGPT – telah menjadi sumber daya bagi mereka yang ingin membangun agen AI dan perangkat lunak sendiri.
Mempelajari cara menyesuaikan agen GPT Anda sendiri memungkinkan Anda memanfaatkan teknologi paling canggih saat ini untuk kebutuhan spesifik Anda. Mari kita mulai.
Apa itu model GPT?
Model GPT (generative pre-trained transformer) adalah jenis model bahasa canggih yang dikembangkan oleh OpenAI. Model ini menggunakan teknik deep learning untuk memahami dan menghasilkan teks seperti manusia.
Model GPT dilatih dengan sejumlah besar data teks untuk memprediksi kata berikutnya dalam sebuah urutan, sehingga dapat melakukan tugas seperti menjawab pertanyaan, menulis konten, hingga pemrograman.
Model ini banyak digunakan dalam aplikasi seperti chatbot AI, pembuatan konten, dan penerjemahan.
Model GPT telah digunakan di dunia nyata sebagai mesin di balik chatbot dukungan pelanggan, agen penghasil prospek, dan alat riset di berbagai bidang. Chatbot AI ini bisa ditemukan di mana-mana secara online, mulai dari kesehatan dan e-commerce hingga hotel dan properti.
Siapa yang bisa melatih model GPT?
Melatih model GPT adalah tugas yang memerlukan banyak tenaga dan sumber daya. Biasanya, Anda memerlukan tim dengan pendanaan di belakang Anda – seperti lembaga riset, perusahaan yang didanai dengan baik, atau universitas – untuk memiliki sumber daya yang diperlukan untuk melatih model GPT.
Namun, jauh lebih mudah bagi individu atau perusahaan untuk melatih chatbot GPT mereka sendiri. Dengan melatih chatbot GPT, Anda mendapatkan semua kemampuan canggih model GPT, namun dapat dengan mudah menyesuaikannya untuk kebutuhan Anda.
Bagaimana model GPT dilatih?
Untuk melatih model GPT sendiri, Anda harus siap – baik secara finansial maupun lainnya – menggunakan perangkat keras yang kuat dan menginvestasikan banyak waktu untuk menyempurnakan algoritma.
Model GPT berasal dari proses pra-pelatihan, dan bisa disesuaikan lebih lanjut dengan fine-tuning. Namun, Anda juga bisa membangun chatbot GPT kustom tanpa fine-tuning, yang merupakan proses intensif dan bisa menjadi mahal dengan cepat.
Pra-pelatihan
Pra-pelatihan adalah proses yang memakan waktu dan sumber daya, yang – untuk saat ini – hanya bisa dilakukan oleh perusahaan dengan pendanaan besar. Jika Anda membangun chatbot GPT sendiri, Anda tidak akan melakukan pra-pelatihan.
Pra-pelatihan terjadi ketika tim pengembang melatih model agar mampu memprediksi kata berikutnya dalam kalimat yang terdengar alami. Setelah model dilatih dengan sejumlah besar teks, model tersebut dapat memprediksi kata mana yang seharusnya mengikuti kata lain dalam sebuah kalimat dengan lebih akurat.
Tim memulai dengan mengumpulkan dataset yang sangat besar. Model kemudian dilatih untuk memecah data dengan membagi teks menjadi kata atau sub-kata, yang disebut token.
Inilah asal huruf 'T' pada GPT: pemrosesan dan pemecahan teks ini dilakukan oleh arsitektur jaringan saraf yang disebut transformer.
Di akhir fase pra-pelatihan, model memahami bahasa secara umum, namun belum memiliki keahlian di bidang tertentu.
Fine-tuning
Jika Anda adalah perusahaan dengan dataset besar, fine-tuning bisa menjadi pilihan.
Fine-tuning adalah melatih model pada dataset tertentu, agar menjadi ahli dalam fungsi tertentu.
Anda bisa melatihnya dengan:
- Teks medis, agar dapat mendiagnosis kondisi kompleks dengan lebih baik
- Teks hukum, agar dapat menulis dokumen hukum berkualitas tinggi di yurisdiksi tertentu
- Skrip layanan pelanggan, agar tahu jenis masalah yang sering dihadapi pelanggan Anda
Setelah fine-tuning, chatbot GPT Anda didukung oleh kemampuan bahasa yang diperoleh saat pra-pelatihan, namun juga memiliki keahlian khusus untuk kebutuhan Anda.
Namun, fine-tuning bukanlah proses yang tepat untuk banyak proyek chatbot GPT. Anda tidak perlu fine-tuning jika hanya ingin menyesuaikan chatbot.
Faktanya, Anda hanya bisa melakukan fine-tuning pada chatbot GPT jika memiliki dataset besar yang relevan (seperti transkrip panggilan layanan pelanggan di perusahaan besar). Jika dataset Anda tidak cukup besar, fine-tuning tidak sepadan dengan waktu dan biayanya.
Untungnya, teknik prompting canggih dan RAG (retrieval-augmented generation) hampir selalu cukup untuk menyesuaikan chatbot GPT – bahkan jika Anda menggunakannya untuk ribuan pelanggan.
3 Cara Menyesuaikan LLM
Baik menggunakan mesin GPT maupun bukan, menyesuaikan LLM memberikan banyak manfaat. Anda bisa menjaga data tetap privat, mengurangi biaya untuk tugas tertentu, dan meningkatkan kualitas jawaban sesuai kebutuhan Anda.
Patrick, software engineer di Botpress, menjelaskan seluk-beluk menyesuaikan LLM dalam artikel ini. Berikut saran utamanya untuk kustomisasi LLM:
1. Fine-tuning
Fine-tuning melibatkan pelatihan model dengan contoh spesifik agar unggul dalam tugas tertentu, seperti menjawab pertanyaan tentang produk Anda.
Model open-source memerlukan keahlian teknis untuk fine-tuning, sedangkan model closed-source seperti GPT-4 atau Claude dapat di-fine-tune melalui API, meski biayanya meningkat. Fine-tuning sangat berguna untuk pengetahuan statis, namun kurang ideal untuk pembaruan informasi secara real-time.
2. RAG
Retrieval-augmented generation (RAG) berarti menggunakan informasi eksternal, seperti dokumen kebijakan HR, untuk menjawab pertanyaan spesifik.
Teknik ini ideal untuk mengakses informasi real-time, misalnya chatbot yang memeriksa katalog produk untuk stok, dan menghindari kebutuhan fine-tuning model.
RAG seringkali lebih mudah dan hemat biaya untuk chatbot berbasis pengetahuan, karena Anda bisa mengambil data terbaru tanpa perlu memperbarui model terus-menerus.
3. N-shot prompting
N-shot learning berarti memberikan contoh dalam satu panggilan API LLM untuk meningkatkan kualitas respons.
Menambahkan satu contoh (one-shot) secara signifikan meningkatkan jawaban dibandingkan tanpa contoh (zero-shot), sementara menggunakan beberapa contoh (n-shot) semakin meningkatkan akurasi tanpa mengubah model.
Namun, pendekatan ini dibatasi oleh ukuran konteks model, dan penggunaan sering dapat meningkatkan biaya; fine-tuning bisa menghilangkan kebutuhan contoh n-shot namun memerlukan waktu persiapan lebih lama.
4. Rekayasa prompt
Ada juga teknik rekayasa prompt lain, seperti chain-of-thought, yang memaksa model untuk berpikir secara eksplisit sebelum memberikan jawaban.
Ini meningkatkan kualitas respons, namun berdampak pada panjang, biaya, dan kecepatan respons.
Buat Chatbot GPT yang Dilatih dengan Data Anda
Menggabungkan kekuatan mesin GPT dengan fleksibilitas platform chatbot berarti Anda bisa menggunakan teknologi AI terbaru untuk kebutuhan khusus organisasi Anda.
Botpress menyediakan studio drag-and-drop yang memungkinkan Anda membangun chatbot GPT kustom untuk berbagai kebutuhan. Kami membantu Anda memanfaatkan AI sesuai cara Anda ingin menggunakannya.
Kami juga menyediakan platform edukasi yang lengkap, Botpress Academy, serta saluran YouTube yang detail. Komunitas Discord kami berisi lebih dari 20.000 pembuat bot, sehingga Anda selalu bisa mendapatkan dukungan yang dibutuhkan.
Mulai membangun hari ini. Gratis.
Atau hubungi tim penjualan kami untuk informasi lebih lanjut.
.webp)
