Masa Depan Generasi Bahasa: 12 Model Bahasa Besar Terbaik

Lanskap Large Language Models (LLM) berkembang pesat, dengan model-model terbaru yang mendorong batas-batas dari apa yang mungkin dilakukan dalam kecerdasan buatan. Karena model-model ini terus membentuk cara kita berinteraksi dengan teknologi, kemungkinan untuk aplikasi generative AI menjadi tidak terbatas. Berkat model yang disesuaikan dengan baik, para pengembang, bisnis, dan wirausahawan disajikan dengan seperangkat alat yang kuat untuk menciptakan solusi inovatif, pengalaman pengguna yang menarik, dan menangani berbagai tugas. Dalam artikel ini, kita akan menjelajahi model bahasa besar terbaik.

‍

Apa yang dimaksud dengan Model Bahasa Besar?

Model bahasa yang besar, seperti GPT-3.5 dari OpenAI, adalah sistem kecerdasan buatan yang canggih yang dirancang untuk memahami dan menghasilkan teks yang mirip dengan manusia berdasarkan input yang diberikan kepadanya. Model-model ini dicirikan oleh skalanya yang sangat besar, dengan miliaran atau bahkan triliunan parameter yang memungkinkannya untuk menangkap pola dan nuansa yang rumit dalam bahasa. 

‍

Mekanisme dalam model-model ini melibatkan jaringan saraf, khususnya arsitektur transformator, yang memungkinkan mereka untuk memproses dan menghasilkan teks yang relevan secara kontekstual dan koheren. Dilatih sebelumnya pada kumpulan data yang luas, model-model ini telah belajar untuk memprediksi kata berikutnya dalam sebuah kalimat atau bagian teks yang lengkap, memperoleh pemahaman yang luas tentang struktur bahasa, tata bahasa, dan konteks. Aplikasi model bahasa besar sangat beragam, mulai dari tugas pemrosesan bahasa alami hingga konten kreatif. 

‍

Mereka dapat digunakan untuk menyusun email, menghasilkan kode, menjawab pertanyaan, menerjemahkan bahasa, dan banyak lagi. Mesin pencari juga mendapat manfaat dari model bahasa yang besar dengan memanfaatkannya untuk meningkatkan relevansi dan konteks hasil pencarian. Sifat model-model ini yang telah dilatih sebelumnya memungkinkan adaptasi ke domain atau tugas tertentu dengan penyempurnaan, menjadikannya alat serbaguna untuk berbagai aplikasi di bidang kecerdasan buatan dan pemahaman bahasa alami.

‍

Apa yang dimaksud dengan Pemahaman Bahasa Alami (NLU)?

‍

Apa Perbedaan Antara Open Source dan Closed Source LLM?

Istilah "open source" dan "closed source" mengacu pada aksesibilitas kode yang mendasari sebuah model bahasa, seperti Large Language Model (LLM). Berikut ini adalah rincian dari perbedaan utama:

‍

Model Bahasa Sumber Terbuka

• Transparansi: Model bahasa besar sumber terbuka memiliki kode sumber yang dapat diakses oleh publik. Siapa pun dapat melihat, memodifikasi, dan mendistribusikan kode tersebut.
• Kolaborasi Komunitas: Sifat open-source mendorong kolaborasi dari komunitas pengembang dan penelitian yang lebih luas. Hal ini sering kali menghasilkan beragam kontribusi dan perbaikan.
• Kustomisasi: Pengguna memiliki fleksibilitas untuk memodifikasi kode agar sesuai dengan kebutuhan spesifik mereka atau untuk mengatasi tantangan tertentu. Kemampuan beradaptasi ini dapat menghasilkan berbagai macam aplikasi dan kasus penggunaan.
• Contoh: Model BERT, GPT (Generative Pre-trained Transformer), dan model lainnya memiliki implementasi sumber terbuka.

Model Bahasa Sumber Tertutup (Hak Milik)

• Akses Terbatas: Kode sumber untuk model bahasa sumber tertutup tidak tersedia untuk umum. Kode sumber ini dimiliki dan dikelola oleh entitas atau organisasi tertentu.
• Modifikasi Terbatas: Pengguna biasanya tidak memiliki kemampuan untuk memodifikasi atau menyesuaikan kode yang mendasarinya. Model ini digunakan sebagai layanan atau perangkat lunak tanpa akses langsung ke cara kerja internal.
• Distribusi Terkendali: Entitas yang memiliki model sumber tertutup mengontrol distribusi dan pembaruan. Pengguna mungkin harus bergantung pada rilis resmi dan pembaruan yang disediakan oleh pemiliknya.
• Contoh: Beberapa model bahasa komersial atau yang dikembangkan oleh perusahaan swasta mungkin termasuk dalam kategori sumber tertutup.

Pertimbangan

• Lisensi: Model open source sering kali dilengkapi dengan lisensi khusus yang menentukan bagaimana kode dapat digunakan, dimodifikasi, dan didistribusikan. Model sumber tertutup mungkin memiliki persyaratan penggunaan yang lebih ketat.
• Dukungan Komunitas: Model sumber terbuka mendapatkan manfaat dari dukungan dan peningkatan yang digerakkan oleh komunitas. Model sumber tertutup bergantung pada entitas yang memilikinya untuk dukungan dan pembaruan.

‍

Dalam konteks LLM, model seperti GPT-3 dari OpenAI telah digunakan secara komersial, yang memungkinkan pengguna untuk mengakses model melalui API, sementara arsitektur model yang mendasarinya tetap bersifat eksklusif. Memahami apakah suatu model bahasa adalah open source atau closed source sangat penting bagi pengembang dan peneliti, karena hal ini menentukan tingkat aksesibilitas, kolaborasi, dan penyesuaian yang tersedia untuk model tersebut.

‍

Bagaimana bisa ChatGPT Kerja?

‍

Evolusi Model Bahasa Besar (Large Language Models/LLM)

Evolusi model bahasa besar (LLM) di bidang kecerdasan buatan telah menjadi sesuatu yang revolusioner. Inisiatif sumber terbuka, ditambah dengan kemajuan yang terus menerus dari para pemain besar seperti OpenAI, Google, Microsoft, dan Meta, telah mendorong model bahasa ke wilayah yang belum dipetakan.

‍

Tahapan Perintisan: Model Bahasa Awal

Awal mula model bahasa yang besar dicirikan oleh sistem berbasis aturan dan pendekatan statistik. Model-model ini berjuang dengan kompleksitas bahasa manusia, dan sering gagal dalam menangkap semantik dan konteks yang bernuansa.

‍

Munculnya Jaringan Syaraf Tiruan

Munculnya deep learning menandai pergeseran paradigma dalam evolusi model bahasa. Jaringan saraf, khususnya jaringan saraf berulang (RNN) dan jaringan memori jangka pendek (LSTM) membawa peningkatan penting dalam menangani data berurutan. Model-model pembelajaran mendalam awal ini menampilkan kemampuan pemahaman bahasa yang ditingkatkan, tetapi skalabilitasnya terbatas.

‍

Arsitektur Transformer: Pengubah Permainan

Momen terobosan datang dengan diperkenalkannya arsitektur Transformer. Transformer memfasilitasi paralelisasi, memungkinkan pelatihan model dengan sejumlah besar parameter, faktor penting dalam evolusi model bahasa yang besar.

‍

Trafo Pra-terlatih Generatif (GPT)

Seri Generative Pre-Trained Transformer (GPT) dari OpenAI telah menjadi ciri khas dalam evolusi LLM . Dimulai dengan GPT, versi selanjutnya, termasuk GPT-2, GPT-3, dan seterusnya, telah mengalami peningkatan substansial dalam parameter, yang memungkinkan model-model ini menunjukkan pemahaman bahasa dan kemampuan generasi yang menakjubkan. GPT-3, dengan miliaran parameternya, menunjukkan potensi pemanfaatan kumpulan data yang sangat besar untuk beragam aplikasi.

‍

12 Model Transformer Kecerdasan Buatan Terbaik

‍

1. Model GPT-3.5

Generative Pre-Trained Transformer 3.5, atau GPT-3.5, yang dikembangkan oleh OpenAI, merupakan salah satu model bahasa terbesar dan terkuat hingga saat ini, yang memiliki 175 miliar parameter yang mengejutkan. Skala yang sangat besar memungkinkannya untuk memahami dan menghasilkan teks yang sangat sadar konteks, membuatnya serbaguna di berbagai aplikasi. GPT-3 unggul dalam pemahaman bahasa alami, pembuatan teks kreatif, dan pemecahan masalah. GPT-3 telah menunjukkan kemampuannya dalam menulis esai yang koheren, menyelesaikan potongan kode, dan bahkan terlibat dalam percakapan yang dinamis dan relevan secara kontekstual.

‍

Meskipun ukurannya yang besar berkontribusi pada tuntutan komputasi, GPT-3 telah menjadi tolok ukur dalam bidang kecerdasan buatan, yang menunjukkan potensi model transformator skala besar dalam mendorong batas-batas pemahaman bahasa. Dibangun di atas kesuksesan pendahulunya seperti model GPT-3, GPT-3.5 adalah bukti kemajuan berkelanjutan dalam arsitektur berbasis transformator.

‍

2. GPT-4 (Transformator Pra-terlatih Generatif 4)

Sebagai penerus GPT-3, GPT-4 dibangun di atas fondasi yang diletakkan oleh pendahulunya. Dengan jumlah parameter yang lebih banyak, GPT-4 bertujuan untuk lebih meningkatkan pemahaman bahasa alami dan kemampuan generasi. Model ini diharapkan dapat mendorong batas-batas model bahasa, menawarkan peningkatan kinerja dalam tugas-tugas seperti pembuatan konten, pembuatan kode, dan interaksi percakapan. Evolusi dari GPT-3 ke GPT-4 mencerminkan pengejaran yang terus menerus terhadap kemajuan dalam pemrosesan bahasa dan eksplorasi arsitektur neural yang lebih besar dan lebih kompleks.

‍

GPT-3 vs GPT-4 | Apa Bedanya?

‍

3. BERT (Representasi Encoder Dua Arah dari Transformer)

BERT, yang dikembangkan oleh Google, memperkenalkan konteks dua arah pada model transformer, yang memungkinkan mereka untuk mempertimbangkan kata-kata sebelum dan sesudahnya ketika memahami arti kata dalam sebuah kalimat. Pendekatan dua arah ini secara signifikan meningkatkan pemahaman kontekstual kata dan frasa, sehingga BERT sangat efektif dalam tugas-tugas kompleks seperti menjawab pertanyaan dan analisis sentimen. 

‍

BERT telah menjadi fondasi bagi banyak aplikasi pemrosesan bahasa alami dan digunakan secara luas di berbagai domain, mulai dari mesin pencari hingga chatbots. Pra-pelatihan pada set data besar dan penyempurnaan untuk tugas-tugas tertentu berkontribusi pada kemampuan beradaptasinya, sehingga pengembang dapat memanfaatkan kemampuannya untuk berbagai aplikasi.

‍

4. T5 (Transformator Transfer Teks-ke-Teks)

T5, yang dikembangkan oleh Google, memperkenalkan kerangka kerja terpadu untuk berbagai tugas pemrosesan bahasa alami dengan membingkai semuanya sebagai masalah teks-ke-teks. Pendekatan inovatif ini menyederhanakan arsitektur model dan proses pelatihan, sehingga lebih mudah untuk mengadaptasi T5 ke berbagai tugas dengan penyesuaian minimal. 

‍

T5 telah menunjukkan kinerja yang kuat dalam penerjemahan, peringkasan, dan menjawab pertanyaan. Keserbagunaannya terletak pada kemampuannya untuk menangani beragam tugas NLP dengan memperlakukannya secara seragam seperti mengonversi teks input ke teks target, menawarkan solusi yang kohesif dan efisien untuk berbagai tantangan yang berhubungan dengan bahasa.

‍

5. XLNet (Jaringan Mesin Pembelajaran eXtreme)

XLNet, yang dikembangkan oleh Google dan Carnegie Mellon University, menggabungkan metode autoregressive dan autoencoding, yang menggabungkan kekuatan model seperti BERT dan transformator autoregressive tradisional. Pendekatan hibrida ini memungkinkan XLNet untuk menangkap konteks dua arah sambil mempertahankan koherensi dalam tugas-tugas generatif. XLNet telah menunjukkan keampuhannya dalam berbagai tolok ukur pemrosesan bahasa alami, yang menunjukkan kemampuannya untuk menangani beragam tugas pemahaman bahasa dengan pemahaman konteks yang bernuansa.

‍

6. RoBERTa (Pendekatan BERT yang dioptimalkan dengan kuat)

RoBERTa adalah varian dari BERT yang memodifikasi hiperparameter utama dan tujuan pelatihan, sehingga menghasilkan kinerja dan ketahanan yang lebih baik. Dikembangkan oleh Facebook AI Research (FAIR), RoBERTa telah dioptimalkan untuk berbagai tugas pemrosesan bahasa alami, termasuk analisis sentimen, klasifikasi teks, dan menjawab pertanyaan. Modifikasinya bertujuan untuk mengatasi keterbatasan tertentu dari model BERT yang asli, yang mengarah pada generalisasi dan kinerja yang lebih baik di berbagai tugas.

‍

7. DistilBERT

DistilBERT, yang dibuat oleh Hugging Face, adalah versi distilasi dari BERT yang dirancang untuk mengurangi sumber daya komputasi sambil mempertahankan kinerja. Dengan mempertahankan aspek-aspek penting dari BERT melalui penyulingan pengetahuan, DistilBERT menawarkan solusi yang lebih ringan yang cocok untuk aplikasi dengan keterbatasan sumber daya. DistilBERT telah menunjukkan efisiensi dalam tugas-tugas seperti klasifikasi teks dan analisis sentimen, menjadikannya pilihan praktis untuk skenario di mana efisiensi komputasi menjadi prioritas.

‍

8. Claude

Claude, yang diciptakan oleh Anthropic, adalah asisten kecerdasan buatan terobosan yang berfokus pada AI konstitusional. Artinya, Claude dirancang untuk memprioritaskan prinsip-prinsip yang memastikan keluarannya bermanfaat, tidak berbahaya, dan akurat. Dengan berpegang pada prinsip-prinsip ini, Claude bertujuan untuk menciptakan bentuk AI yang lebih etis dan bertanggung jawab yang dapat memberi manfaat bagi pengguna dalam berbagai cara.

‍

Dua penawaran produk utama Anthropic yang didukung oleh Claude adalah Claude Instant dan Claude 2. Meskipun kedua produk tersebut memanfaatkan kemampuan AI canggih Claude, Claude 2-lah yang unggul dalam penalaran kompleks menurut Anthropic. Dengan kemampuannya untuk mengatasi masalah yang rumit dan memberikan solusi yang canggih, Claude 2 diposisikan sebagai alat yang ampuh bagi pengguna yang membutuhkan penalaran dan pemecahan masalah tingkat tinggi dalam aktivitas sehari-hari. Karena Anthropic terus mengembangkan dan meningkatkan kemampuan Claude, potensi asisten AI yang inovatif ini untuk merevolusi cara kita berinteraksi dengan teknologi menjadi semakin nyata.

‍

9. PENYAIR

BARD, chatbot LLM terbaru yang dikembangkan oleh Google AI, merupakan kemajuan yang signifikan dalam teknologi kecerdasan buatan. Dilatih dengan kumpulan data teks dan kode yang luas, BARD menunjukkan keserbagunaannya dengan unggul dalam berbagai tugas seperti membuat teks, menerjemahkan berbagai bahasa, membuat kode, dan memberikan jawaban yang informatif untuk berbagai pertanyaan. Kemampuannya untuk memanfaatkan data dunia nyata melalui Google Search membuatnya berbeda dari chatbots lainnya, memungkinkannya untuk memahami dan menjawab berbagai macam permintaan dan pertanyaan dengan informasi yang akurat dan relevan. 

‍

Hal ini membuat BARD menjadi alat yang berharga bagi individu yang mencari bantuan atau informasi di berbagai bidang. Salah satu kasus penggunaan terbaik untuk BARD adalah di bidang penerjemahan bahasa. Dengan kemampuannya untuk menerjemahkan berbagai bahasa secara akurat dan cepat, BARD dapat memfasilitasi komunikasi antara individu yang berbicara dalam bahasa yang berbeda, meruntuhkan hambatan dan memungkinkan interaksi yang lebih lancar.

‍

10. Falcon

Naiknya Falcon ke puncak Hugging Face Open LLM Leaderboard adalah bukti kemampuan canggih dan kinerja superiornya dalam bidang pemrosesan bahasa alami. Dikembangkan oleh Technology Innovation Institute, Falcon dengan cepat mendapatkan pengakuan atas keakuratan dan efisiensinya yang mengesankan dalam menangani beragam data teks dan kode. Desain model autoregresifnya memungkinkannya untuk tidak hanya menghasilkan respons yang koheren dan akurat secara kontekstual, tetapi juga beradaptasi dengan bahasa dan dialek yang berbeda dengan mulus. Keserbagunaan ini membuat Falcon cocok untuk berbagai aplikasi, mulai dari membantu penerjemahan dokumen multibahasa hingga memungkinkan bantuan pengkodean yang lebih efisien.

‍

Yang membedakan Falcon dari model bahasa lainnya adalah penggunaan dataset berkualitas lebih tinggi dan arsitektur yang lebih canggih yang menghasilkan pemrosesan data dan kemampuan prediksi yang lebih efektif. Dengan mengurangi jumlah parameter yang diperlukan untuk pelatihan (40 miliar), Falcon mencapai kinerja yang unggul dengan menggunakan sumber daya komputasi yang lebih sedikit dibandingkan dengan model NLP canggih lainnya. Hal ini menjadikannya pilihan yang menarik bagi organisasi yang ingin memanfaatkan model bahasa mutakhir untuk tugas-tugas seperti analisis sentimen, pembuatan konten, atau sistem dialog.

‍

11. Bersatu 

LLM tingkat perusahaan ini dapat disesuaikan dan disetel untuk memenuhi kebutuhan spesifik dan kasus penggunaan perusahaan, menjadikannya alat yang berharga bagi organisasi yang ingin memanfaatkan teknologi AI. Dikembangkan oleh salah satu penulis makalah penelitian terobosan 'Attention Is All You Need', yang memperkenalkan model transformer pada tahun 2017, Cohere memiliki fondasi yang kuat dalam prinsip-prinsip AI yang canggih.

‍

Terlepas dari kelebihannya, Cohere lebih mahal daripada model yang ditawarkan oleh OpenAI. Namun, banyak bisnis yang merasa investasi ini sepadan dengan fitur dan kemampuan Cohere yang unik. Tidak seperti beberapa model bahasa besar lainnya yang terbatas pada platform cloud tertentu, Cohere menawarkan fleksibilitas yang lebih besar karena tidak terbatas pada penyedia tunggal seperti Microsoft Azure. Secara keseluruhan, reputasi Cohere untuk akurasi dan ketahanan yang tinggi menjadikannya pilihan utama bagi perusahaan yang mencari solusi AI canggih yang disesuaikan dengan kebutuhan masing-masing.

‍

12. PaLM

PaLM 2 benar-benar merupakan pengubah permainan di bidang model bahasa yang besar, dengan 540 miliar parameter yang mengesankan yang memungkinkannya untuk memberikan respons cepat dan memberikan data terbaru dengan akurasi yang tak tertandingi. Dikembangkan oleh Google, model sumber tertutup ini merupakan yang terbaik di kelasnya untuk memberikan informasi yang relevan dan percakapan yang menarik melalui chatbot AI Bard. Dengan memanfaatkan ukurannya yang besar dan arsitektur transformer yang canggih, PaLM 2 memiliki kapasitas untuk memproses data teks dalam jumlah besar dan menghasilkan respons yang tidak hanya tepat waktu, tetapi juga sangat canggih dalam memahami logika formal, matematika, dan pengkodean di berbagai bahasa.

‍

Skala besar proses pelatihan PaLM 2 pada TPU 4 Pod khusus menunjukkan kemampuannya sebagai salah satu model bahasa paling canggih yang tersedia saat ini. Kekuatannya terletak pada kemampuannya untuk bernalar secara efektif dan memahami topik-topik kompleks di berbagai domain, menjadikannya alat serbaguna untuk berbagai aplikasi. Meskipun sifat sumber tertutup PaLM 2 berarti kodenya tidak dapat diakses oleh publik, dedikasi Google terhadap inovasi dan teknologi mutakhir telah mencapai puncaknya dalam model bahasa pembangkit tenaga listrik yang terus mendorong batas-batas sistem percakapan yang digerakkan oleh AI.

‍

Bagaimana cara melatih model GPT saya sendiri?

‍

Melepaskan Kekuatan Model GPT: Bangkitnya Asisten Virtual

Integrasi model GPT ke dalam pembuatan asisten virtual menjadi pengubah permainan, menawarkan serangkaian manfaat yang meningkatkan pengalaman pengguna dan memperluas cakupan aplikasi. Dengan memanfaatkan model GPT untuk menciptakan chatbots generasi berikutnya, bisnis dapat mengubah cara mereka berinteraksi dengan pelanggan dan menangani tugas-tugas administratif.

‍

Manfaat integrasi model GPT sangat banyak:

• Teks yang Mirip Manusia untuk Interaksi yang Menarik: Dalam dukungan pelanggan chatbots dan seterusnya, kapasitas model GPT untuk menghasilkan teks yang mirip manusia menghadirkan tingkat keterlibatan baru pada interaksi asisten virtual. Pengguna mendapatkan manfaat dari percakapan yang lebih alami dan sesuai konteks, sehingga meningkatkan efektivitas aplikasi dukungan pelanggan secara keseluruhan.
• Pengembangan yang Efisien: Keindahan model GPT terletak pada sifatnya yang sudah terlatih, sehingga memungkinkan pengembang untuk memanfaatkan kemampuan satu model untuk beragam aplikasi. Dari model pembelajaran bahasa hingga pembuatan konten yang dihasilkan AI, keserbagunaan asisten virtual yang digerakkan oleh GPT merampingkan upaya pengembangan.
• Penerjemahan Mesin: Kemahiran model GPT dalam penerjemahan mesin adalah fitur yang menonjol. Dengan kemampuan untuk memproses data linguistik dalam jumlah besar, asisten virtual yang didukung oleh GPT dengan mudah memberikan terjemahan yang akurat dan relevan secara kontekstual di berbagai bahasa, sehingga meningkatkan komunikasi global.
• Memanfaatkan Dataset Masif dan Model Dasar: Inti dari model GPT terletak pada fondasi mereka dalam kumpulan data yang sangat besar, yang memungkinkan mereka untuk memahami dan menghasilkan teks seperti manusia dengan kemahiran yang tak tertandingi. Pemahaman dasar ini memberdayakan asisten virtual untuk menangani nuansa bahasa yang kompleks, membuat mereka mahir dalam berbagai tugas.
• Kecerdasan Buatan yang Dapat Diakses untuk Semua Orang: Salah satu keuntungan penting dari model GPT adalah kemampuannya untuk mendemokratisasi kecerdasan buatan. Pengembang dapat mengintegrasikan model-model ini ke dalam asisten virtual tanpa memerlukan keahlian teknis yang luas, sehingga solusi berbasis AI menjadi lebih mudah diakses dan ramah pengguna.

‍

Contoh Implementasi Chatbot ChatGPT

Contoh implementasi chatbot ChatGPT ini menunjukkan kemampuan beradaptasi dan efektivitas AI dalam memenuhi kebutuhan industri yang beragam:

‍

• Teman Berbelanja: ChatGPT chatbots terintegrasi dengan mulus ke dalam platform e-commerce, meningkatkan keterlibatan pengguna dan menawarkan perjalanan belanja yang disesuaikan. Baik menyarankan produk berdasarkan preferensi, menjawab pertanyaan tentang spesifikasi, atau memfasilitasi proses pembayaran, Shopping Companion membuat belanja online menjadi pengalaman yang interaktif dan menyenangkan.
• Bot Kesehatan: Di sektor kesehatan, bot yang diberdayakan oleh ChatGPT adalah sekutu yang berharga. Mulai dari menjadwalkan janji temu kesehatan hingga memberikan informasi tentang gejala dan pengobatan, bot kesehatan merampingkan komunikasi antara penyedia layanan kesehatan dan pasien.
• Dukungan Perbankan: Untuk industri perbankan, chatbots terbukti berperan penting dalam meningkatkan layanan dan keterlibatan pelanggan. Asisten cerdas ini menangani berbagai macam pertanyaan, mulai dari pertanyaan saldo hingga detail transaksi dan bahkan bantuan dengan prosedur perbankan umum. Dukungan perbankan chatbots memastikan respon yang cepat, mengurangi waktu tunggu, dan menyederhanakan interaksi pelanggan, yang pada akhirnya berkontribusi pada pengalaman perbankan yang lebih lancar dan efisien.
• Asisten TI: Menjawab pertanyaan teknis, membantu penyelesaian masalah, dan memberikan panduan langkah demi langkah tentang prosedur TI yang umum, asisten TI merampingkan proses dukungan TI. Dengan memanfaatkan kekuatan pemahaman bahasa alami, chatbot ini meningkatkan komunikasi antara profesional TI dan pengguna akhir, sehingga interaksi terkait TI menjadi lebih mudah diakses dan efisien.

‍

Cara Memaksimalkan Pertumbuhan Usaha Kecil dengan Chatbots

‍

Temukan Dunia Seru ChatGPT Membangun Chatbot dengan Botpress

Platform Botpress yang didukung oleh model bahasa generasi berikutnya dari OpenAI, merevolusi pembuatan asisten virtual. Rangkaian GPT-native memperkenalkan fitur-fitur canggih seperti AI Tasks untuk otomatisasi proses dan Bot Personality untuk percakapan yang selaras dengan merek. 

‍

Dengan Visual Flow Editor yang mudah digunakan dan serangkaian integrasi pra-bangun yang tak tertandingi, para pengembang dapat dengan mudah membuat chatbots yang menarik untuk beragam aplikasi. Bergabunglah dengan komunitas sumber terbuka kami dan jelajahi kemungkinan tak terbatas dari chatbots generasi berikutnya. Mulailah hari ini - gratis!

‍

Mulailah - Gratis!