Perkembangan Teratas OpenAI – OpenAI merupakan perusahaan penelitian dan pengembangan AI (artificial intelligence) terkemuka yang sangat merevolusi industri tersebut Perusahaan ini berkomitmen untuk meningkatkan kecerdasan buatan demi kepentingan manusia.
Didikan pada tahun 2015 oleh Elon Musk, Sam Altman, dan Greg Brockman, OpenAI telah berkembang menjadi kekuatan utama dalam industri AI.
Meskipun mendapat banyak perhatian media untuk model bahasanya, seperti GPT-3 dan ChatGPT, penelitian OpenAI jauh melampaui pemrosesan bahasa alami.
Perkembangan Teratas OpenAI
Pada artikel kali ini Kliktangerang akan membahas mengenai 5 pengembangan OpenAI luar biasa yang melampaui ChatGPT.
Kami akan membahas secara spesifik setiap terobosan, menguraikan apa itu, mengapa ini penting, dan bagaimana hal itu dapat memengaruhi AI dan bidang lainnya di masa depan.
1.ChatGPT
Platform yang paling diminati di tahun ini, ChatGPT, telah menguasai internet secara drastis; ada 100-an artikel tentang ChatGPT, dan tidak ada yang baru tentang produk OpenAI yang paling sukses.
Bagi mereka yang tidak sadar, ChatGPT yang dikembangkan OpenAI adalah model bahasa yang cukup besar yang dibangun di atas arsitektur GPT-3.5. Model bahasa ini dikembangkan untuk dapat memahami bahasa manusia dan menanggapinya dengan cara yang alami dan menarik, seperti halnya orang berkomunikasi satu sama lain.
Jaringan saraf dalam yang telah dilatih pada volume teks yang cukup besar dari internet menjadi dasar desain ChatGPT. Data pelatihan ini berasal dari berbagai sumber, termasuk buku, jurnal, dan situs web, memberikan akses ChatGPT ke kumpulan pengetahuan yang luas tentang berbagai mata pelajaran.
Ini menyiratkan bahwa ChatGPT dapat menanggapi berbagai masalah dengan cerdas, mulai dari pertanyaan faktual langsung hingga percakapan filosofis yang lebih rumit.
Suara Grammarly dan tulisan yang relevan secara semantik dapat dihasilkan oleh ChatGPT, yang merupakan salah satu manfaat utamanya. Model dapat memahami konteks dan makna teks yang sedang diproses berkat penggunaan desain berbasis transformator.
Hasilnya, ChatGPT dapat memberikan balasan yang logis dan sesuai dengan input pengguna, dan bahkan dapat melakukan diskusi melalui banyak putaran.
Beragam tugas NLP yang juga dapat dilakukan oleh ChatGPT mencakup analisis sentimen, peringkasan teks, dan terjemahan bahasa. Ini menjadikannya alat yang berguna bagi perusahaan dan organisasi lain yang harus memeriksa banyak data tekstual.
Secara keseluruhan, ChatGPT adalah salah satu AI yang sangat diminati di tahun 2023, dan berdiri sebagai salah satu produk OpenAI paling sukses yang telah menguasai internet sejak diluncurkan.
Namun, ini membutuhkan berbagai pekerjaan menulis skala kecil, jadi penulis harus meningkatkan keterampilan mereka dari hari ke hari.
2. DALL-E 2
Produk sukses lain dari OpenAI adalah sistem penghasil gambar berbasis jaringan saraf DALL-E 2, dibuat oleh OpenAI. Nama “DALL-E”, yang mengacu pada kapasitas sistem untuk menghasilkan visual yang fantastis dan inovatif, merupakan perpaduan karya seniman terkenal Salvador Dali dan WALL-E dari Pixar.
Keberhasilan DALL-E 1, yang dilatih pada kumpulan data deskripsi teks dan mampu menghasilkan gambar berkualitas tinggi berdasarkan deskripsi tersebut, merupakan dasar bagi DALL-E 2.
Namun, DALL-E 2 bahkan bisa menghasilkan lebih mengesankan dan beragam gambar berkat penggunaan kumpulan data deskripsi teks dan gambar yang jauh lebih besar.
Lebih dari satu miliar gambar dan deskripsi teks yang sesuai membentuk dataset pelatihan DALL-E 2. Informasi ini digunakan oleh sistem untuk mempelajari cara membuat visual yang sesuai dengan deskripsi teks tertentu.
Bergantung pada teks yang disediakan, DALL-E 2 dapat menghasilkan visual yang sangat realistis, aneh, atau bahkan lucu.
Kemampuan DALL-E 2 untuk menghasilkan gambar yang memadukan beberapa konsep yang disebutkan dalam teks masukan adalah salah satu kemampuannya yang paling luar biasa.
Misalnya, jika frase masukan mengacu pada “sofa kaktus”, DALL-E 2 dapat menghasilkan gambar sofa yang terbuat dari tanaman kaktus.
Serupa dengan ini, DALL-E 2 dapat menghasilkan gambar gedung pencakar langit dalam bentuk rumah pohon jika teks yang disediakan mengacu pada ” gedung pencakar langit rumah pohon”.
DALL-E 2 memiliki potensi untuk mengubah berbagai sektor sepenuhnya dan menandai peningkatan substansial dalam bidang produksi gambar berbasis jaringan saraf.
Namun, sangat penting untuk memastikan bahwa teknologi tersebut digunakan secara bertanggung jawab dan dengan hati-hati mempertimbangkan implikasi etis dari melakukannya.
Untuk contoh gambar yang dihasilkan DALL-E, silahkan liat artikel kami sebelumnya berjudul Cara Membuat Gambar AI DALL-E Gratis menggunakan Bing Image Creator.
3. Codex
Model AI baru yang disebut Codex, dikembangkan oleh OpenAI, dimaksudkan untuk merevolusi cara manusia terlibat dengan teknologi.
Model, yang didasarkan pada GPT-3 dan dilatih pada kumpulan data yang cukup besar dari beberapa bahasa pemrograman dan contoh kode, dapat memahami dan menghasilkan kode dalam berbagai bahasa pemrograman.
Hubungan yang lebih mulus dan alami antara manusia dan teknologi adalah tujuan yang ingin dicapai oleh Codex. Untuk melakukan ini, pengguna dapat menentukan pekerjaan dalam bahasa sederhana, dan kemudian kode yang diperlukan dihasilkan secara otomatis.
Karena kenyataan bahwa mereka tidak perlu lagi menulis kode secara manual dari awal atau menghabiskan waktu berjam-jam mencari potongan kode yang sesuai, baik pengembang maupun non-pengembang dapat secara signifikan mengurangi investasi waktu dan tenaga mereka.
Dari pengembangan perangkat lunak hingga perawatan kesehatan hingga perbankan, Codex menawarkan berbagai kemungkinan penggunaan. Ini dapat digunakan, misalnya, untuk menghasilkan kode secara otomatis untuk membuat situs web, aplikasi seluler, dan program perangkat lunak lainnya.
Ini adalah alat penting bagi perusahaan yang mengandalkan pengambilan keputusan berbasis data karena dapat mengotomatiskan proses seperti analisis data dan persiapan laporan.
Kemampuan Codex untuk memahami bahasa alami adalah salah satu fitur utamanya. Ini menyiratkan bahwa menggunakan alat ini tidak mengharuskan pengguna untuk memahami bahasa pemrograman atau sintaks kode secara menyeluruh.
Sebaliknya, pengguna dapat menggunakan bahasa Inggris sederhana untuk mengekspresikan apa yang ingin mereka lakukan, dan Codex akan membuat sendiri kode yang diperlukan.
Codex telah dibuat dapat diakses oleh OpenAI melalui sejumlah API dan integrasi, seperti GitHub’s Copilot, alat penyelesaian kode yang menyarankan cuplikan kode saat pengguna mengetik.
Komunitas pemrograman telah bereaksi terhadap integrasi ini dengan cara yang berbeda, dengan beberapa memuji kemampuannya untuk mempercepat operasi pengembangan dan yang lain menyatakan ketakutan bahwa Codex pada akhirnya akan menggantikan pemrogram manusia.
Meskipun demikian, Codex memiliki kekuatan untuk sepenuhnya mengubah cara kami menggunakan teknologi dan cara kami mendekati pemrograman.
Itu mungkin mendemokratisasi pemrograman dan membuatnya lebih mudah diakses oleh spektrum orang yang lebih besar dengan memungkinkan interaksi yang lebih alami dan intuitif antara manusia dan mesin.
4. MuseNet
MuseNet adalah kecerdasan buatan untuk pembuatan musik dari musik pop klasik hingga modern, sistem dibangun untuk menghasilkan musik dalam berbagai gaya dan genre.
Untuk memahami pola dan struktur musik di banyak genre dan gaya, MuseNet menggunakan desain jaringan saraf yang dalam.
Sistem ini dilatih menggunakan kumpulan data file MIDI yang cukup besar, memungkinkannya untuk memahami seluk-beluk dan kerumitan banyak genre dan gaya musik.
Kapasitas MuseNet untuk menghasilkan musik yang kreatif dan konsisten secara artistik adalah salah satu kekuatan utamanya.
Artinya, musik yang dihasilkannya dapat memiliki komponen yang khas dan orisinal namun tetap diakui sebagai bagian dari genre atau gaya tertentu.
MuseNet memiliki banyak kegunaan, termasuk memproduksi komposisi kreatif dan soundtrack untuk film, video game, dan media lainnya. Selain itu, dapat digunakan sebagai alat untuk menyelidiki dan bereksperimen dengan berbagai struktur musik dan idiom.
Pengguna MuseNet dapat memasukkan melodi atau progresi akor untuk menjadi dasar bagi kreasi musik yang telah selesai. Pengguna juga dapat memodifikasi kecepatan, kunci, dan instrumentasi musik yang dibuat.
Baik seniman maupun peneliti AI memuji MuseNet secara luas, memujinya sebagai kemajuan signifikan di bidang kecerdasan buatan dan musik.
Sejumlah musisi dan seniman telah memanfaatkan sistem tersebut untuk menghasilkan karya kreatif, dan studi akademis juga menggunakannya untuk mengkaji hubungan antara AI dan musik.
Namun, kemungkinan efek musik yang dihasilkan AI pada bisnis musik dan posisi musisi manusia juga menjadi sumber kekhawatiran.
Sementara beberapa kritikus berpendapat bahwa musik yang dihasilkan AI dapat menggantikan pemain live, yang lain melihatnya sebagai alat untuk kreativitas dan kolaborasi.
Secara keseluruhan, MuseNet merupakan perkembangan yang signifikan di bidang musik yang dihasilkan kecerdasan buatan dan memiliki potensi untuk merevolusi produksi dan kenikmatan musik.
5.Triton
OpenAI menciptakan Triton, tumpukan kompiler pembelajaran mendalam yang sangat efisien. Ini dimaksudkan untuk mempercepat pelatihan dan inferensi jaringan saraf yang dalam pada berbagai platform perangkat keras, termasuk CPU, GPU, dan akselerator khusus.
Tumpukan Triton dibangun di atas infrastruktur kompiler sumber terbuka terkenal yang dikenal sebagai LLVM. Ini menawarkan satu antarmuka untuk menggambarkan grafik komputasi jaringan saraf yang dalam dan secara otomatis membuat kode tingkat rendah yang dioptimalkan dengan baik untuk berbagai target perangkat keras.
Dukungan Triton untuk pelatihan presisi campuran, yang memungkinkan pelatihan dengan penurunan presisi (seperti floating-point 16-bit) untuk mempercepat dan menghemat memori secara signifikan tanpa mengurangi akurasi, adalah salah satu fitur menonjolnya.
Untuk memastikan bahwa kualitas model tidak terancam oleh pelatihan presisi yang berkurang, Triton menggunakan kombinasi penyetelan otomatis dan presisi manusia.
Dukungan Triton untuk pengelompokan dinamis, yang memungkinkan penggunaan sumber daya perangkat keras secara efektif dengan memproses banyak input secara paralel, adalah fitur utama lainnya.
Berdasarkan kualitas data input dan sumber daya perangkat keras yang tersedia, Triton dapat mengoptimalkan ukuran batch secara otomatis.”
Bersamaan dengan optimalisasi memori dan komputasi, Triton juga menghadirkan pengepakan tensor, fusi kernel, dan pemanfaatan inti tensor.
Pada berbagai platform perangkat keras, pengoptimalan ini dapat semakin meningkatkan kinerja beban kerja pembelajaran mendalam.
Triton menawarkan kumpulan API Python untuk membuat dan menyempurnakan jaringan saraf dalam selain tumpukan kompiler.
API ini menawarkan antarmuka tingkat tinggi untuk menyetel arsitektur jaringan dan parameter pelatihan dan dirancang agar dapat dioperasikan dengan kerangka pembelajaran mendalam yang terkenal seperti TensorFlow dan PyTorch.
Kesimpulan
OpenAI telah melampaui ChatGPT dalam beberapa cara yang benar-benar mencengangkan. OpenAI telah menjadi yang terdepan dalam terobosan ini di bidang AI, yang telah berkembang dengan kecepatan yang mencengangkan.
Perkembangan OpenAI pertama yang kami diskusikan adalah ChatGPT, yang mampu menghasilkan teks mirip manusia dalam skala yang belum pernah dilihat sebelumnya.
Perkembangan kedua, DALL-E 2, merupakan langkah maju yang signifikan dalam kemampuan AI untuk menghasilkan gambar berdasarkan input teks.
Pengembangan ketiga, OpenAI Codex, siap merevolusi pengkodean dan pemrograman dengan membuatnya lebih mudah diakses oleh masyarakat umum.
Perkembangan keempat adalah MuseNet yang memiliki keterampilan luar biasa untuk membuat musik dalam sepersekian detik, dan terakhir, kita telah membahas Triton, yang dimaksudkan untuk mempercepat pelatihan dan inferensi jaringan saraf yang mendalam pada berbagai platform perangkat keras.
Sangat menarik untuk berspekulasi tentang apa yang mungkin terkandung di masa depan karena OpenAI mendorong batas dari apa yang mungkin dengan AI. Kita dapat menyaksikan sistem AI yang semakin canggih yang lebih mampu memahami dan beradaptasi dengan lingkungan kita.
Tujuan akhir dari OpenAI dan peneliti AI lainnya adalah membangun komputer yang dapat berpikir dan berperilaku identik dengan manusia. Meskipun tujuan itu mungkin masih jauh, jelas bahwa OpenAI membuat langkah luar biasa ke arah itu.
