ChatGPT, Mesin Pintar yang Membuat Hidup Kita Lebih Mudah
ChatGPT adalah sebuah mesin pintar yang sedang tren di kalangan pengguna internet. Dikembangkan oleh OpenAI, ChatGPT memiliki kemampuan yang luar biasa dalam meniru perilaku manusia seperti menjawab pertanyaan, menghasilkan konten yang unik dan kreatif, merangkum data teks yang besar, menyelesaikan kode, dan mengembangkan asisten virtual yang sangat berguna. ChatGPT didasarkan pada arsitektur transformer GPT 3.5 (Generative Pre-Trained Transformer) dan GPT 4 terbaru yang bersifat multimodal, yaitu mampu menerima input dalam bentuk teks dan gambar.
Subtopik 1: Batasan dan Kemampuan Transformer LLMs dalam Menyelesaikan Masalah Komposisi
Namun, sebuah tim peneliti baru-baru ini menyoroti perbedaan antara kinerja Transformer LLMs yang mengesankan pada tugas kompleks dan kesulitan mereka dalam menyelesaikan tugas yang sederhana dalam sebuah artikel penelitian yang dirilis. Membahas batasan dan kemampuan Transformer LLMs, tim tersebut melakukan eksperimen pada tiga tugas komposisi yang representatif: perkalian multidigit, teka-teki logika, dan masalah pemrograman dinamis.
Dalam upaya untuk mempelajari batasan Transformer dalam menyelesaikan tugas yang memerlukan penalaran multi-langkah, para penulis menyarankan dua hipotesis. Pertama, Transformer melakukan tugas dengan menjadikan penalaran multi-langkah menjadi pencocokan jalur, sehingga mengandalkan pencocokan pola dan pembelajaran pintas daripada memahami dan menerapkan aturan komputasi yang mendasari untuk mengembangkan solusi yang tepat. Pendekatan ini memungkinkan prediksi yang cepat dan akurat dalam pola yang serupa selama pelatihan, tetapi gagal untuk digeneralisasi pada contoh kompleks yang tidak biasa. Hipotesis kedua menyatakan bahwa Transformer mungkin memiliki keterbatasan bawaan saat mencoba menyelesaikan tugas komposisi dengan kompleksitas tinggi yang memiliki pola unik. Kesalahan komputasi awal dapat menyebar dan mengakibatkan kesalahan bertumpuk yang parah pada langkah selanjutnya, mencegah model mencapai solusi yang tepat.
Para penulis telah merumuskan tugas komposisi sebagai grafik komputasi untuk menyelidiki dua hipotesis tersebut. Grafik ini memecah proses menyelesaikan masalah menjadi langkah-langkah submodular yang lebih kecil dan lebih mudah dikelola, memungkinkan pengukuran struktural kompleksitas masalah dan verbalisasi langkah-langkah komputasi sebagai urutan input untuk model bahasa. Mereka bahkan menggunakan informasi gain untuk membuat prediksi tentang pola yang kemungkinan akan dipelajari oleh model berdasarkan distribusi tugas yang mendasar tanpa menjalankan perhitungan penuh dalam grafik.
Berdasarkan temuan empiris, para penulis telah mengusulkan bahwa Transformer menangani tantangan komposisi dengan mengurangi penalaran multi-langkah menjadi pencocokan subgraf linear. Mereka memberikan argumen teoritis berdasarkan permasalahan penalaran multi-langkah abstrak, yang menunjukkan bahwa seiring meningkatnya kompleksitas tugas, kinerja Transformer cepat menurun. Hal ini menunjukkan bahwa model mungkin sudah terbatas dalam kemampuannya untuk menangani masalah komposisi yang sangat kompleks.
Subtopik 2: Implikasi Batasan Transformer pada Kemampuan Menyelesaikan Tugas yang Semakin Sulit
Hasil temuan empiris dan teoritis menyiratkan bahwa daripada pemahaman yang mendalam tentang proses berpikir yang mendasari, kinerja Transformer sebagian besar didorong oleh pencocokan pola dan pencocokan subgraf. Hal ini juga mendukung gagasan bahwa Transformer akan kesulitan menyelesaikan tugas yang semakin sulit.
Dalam kesimpulan, hasil temuan empiris dan teoritis menunjukkan bahwa kemampuan Transformer dalam menyelesaikan masalah komposisi yang memerlukan penalaran multi-langkah lebih bergantung pada pencocokan pola dan pencocokan subgraf daripada pada pemahaman mendalam tentang aturan komputasi yang mendasari. Hal ini menunjukkan bahwa Transformer akan kesulitan menyelesaikan tugas yang semakin sulit.
Kesimpulan
ChatGPT dan Transformer LLMs membuka peluang besar bagi pengembangan teknologi di masa depan. Namun, batasan dan keterbatasan mereka dalam menangani masalah komposisi yang semakin sulit perlu dipahami agar pengembangan teknologi dapat berjalan lebih baik. Teruslah mengikuti perkembangan terbaru di bidang ini melalui situs web dan publikasi terkait lainnya.
Disarikan dari: Citation