Kumpulan Artikel ChatGPT

Large Language Model (LLM), N-Gram, dan Sitasi

Yogyakarta, Selasa, 5 April 2023

Daftar Isi

1. Apa itu Large Language Model (LLM)?
2. Apakah N-Gram digunakan dalam NLM (Natural Language Model)?
3. Berarti kaitan antar kata dalam kalimat hanya berdasarkan statistik ya?
4. Teknik selain N-Gram apa ya?
5. Pada umumnya LLM tidak menyertakan acuan didalam bukan?
6. Maksud saya jika kita membangkitkan kalimat dengan LLM, berarti kalimat tersebut adalah bangkitan dan tidak bisa dicari referensinya.
7. Sekarang banyak chatbot yang dapat menyajikan referensi. Teknik apakah yang digunakan?
8. Kalau lebih canggih mengapa ChatGPT tidak adopsi teknik tersebut?
9. Dengan demikian ChatGPT memang tidak akan mengeluarkan referensi pada beberapa topik terkait?
10. Bagaimana cara deteksi paragraf bangkitan AI?
11. Saya membimbing mahasiswa, bagaimana kita menggunakan ChatGPT untuk membimbing mahasiswa secara benar?
12. Apakah aplikasi terbaik untuk deteksi artikel bangkitan AI?
13. Maksud saya deteksi khusus artikel bangkitan AI.

Djoko Luknanto: Apa itu Large Language Model?

ChatGPT: Large Language Model (LLM) adalah jenis model bahasa alami yang dirancang untuk memahami dan menghasilkan bahasa manusia secara alami. LLM dibangun dengan menggunakan teknik pembelajaran mesin yang disebut dengan deep learning, dimana model ini dilatih pada sejumlah besar teks bahasa manusia yang telah dikumpulkan dari berbagai sumber seperti korpus teks, buku, artikel, dan website.

LLM dapat melakukan berbagai tugas, seperti pemrosesan bahasa alami, penerjemahan mesin, pengenalan suara, dan lain-lain. Salah satu keunggulan utama LLM adalah kemampuannya untuk mempelajari pola-pola kompleks dalam bahasa manusia dan menghasilkan output yang mirip dengan cara manusia berbicara atau menulis.

Contoh LLM yang populer adalah GPT-3 (Generative Pre-trained Transformer 3) yang dikembangkan oleh OpenAI. LLM ini memiliki lebih dari 175 miliar parameter dan mampu melakukan berbagai tugas bahasa manusia dengan kualitas yang cukup tinggi.

Apakah N-Gram digunakan dalam NLM?

Ya, N-gram adalah salah satu teknik yang digunakan dalam Natural Language Modeling (NLM). N-gram adalah sebuah metode statistik yang digunakan untuk menghitung kemungkinan kemunculan suatu kata dalam sebuah teks berdasarkan konteks atau kata-kata sebelumnya.

Dalam NLM, N-gram digunakan untuk menghasilkan model bahasa yang dapat memprediksi kata-kata selanjutnya dalam sebuah teks. Model ini dapat mempelajari kemungkinan kemunculan kata-kata dalam sebuah urutan tertentu, misalnya pasangan kata atau triple kata, berdasarkan data pelatihan yang diberikan.

Sebagai contoh, jika model dilatih pada sejumlah besar teks bahasa Inggris, maka model dapat mempelajari kemungkinan kemunculan kata "I" setelah kata "am" adalah kata "going" atau "not". Model ini kemudian dapat digunakan untuk memprediksi kata selanjutnya dalam sebuah teks berdasarkan konteks yang diberikan.

Namun, N-gram memiliki beberapa kelemahan, seperti masalah kelemahan dari ukuran N yang terlalu kecil atau terlalu besar dan kesulitan dalam menangani kata-kata yang jarang muncul dalam data pelatihan. Oleh karena itu, teknik N-gram biasanya digunakan bersamaan dengan teknik lain dalam NLM, seperti model bahasa berbasis neural (Neural Language Models).

Berarti kaitan antar kata dalam kalimat hanya berdasarkan statistik ya?

Ya, dalam teknik N-gram, kaitan antara kata-kata dalam kalimat hanya didasarkan pada statistik dari data pelatihan yang digunakan untuk membuat model. Metode N-gram tidak memahami arti dari kata atau kalimat secara menyeluruh, tetapi hanya mempelajari kemunculan kata dalam urutan tertentu pada teks yang diberikan.

Misalnya, dalam kalimat "I ate an apple", teknik N-gram hanya mempelajari kemungkinan kemunculan kata "ate" setelah kata "I" dan kemungkinan kemunculan kata "apple" setelah kata "an". Model N-gram tidak memahami konsep makanan atau aktivitas makan secara keseluruhan, melainkan hanya mempelajari pola-pola yang ditemukan dalam data pelatihan.

Meskipun begitu, teknik N-gram masih digunakan karena dapat memberikan hasil yang cukup akurat dalam banyak kasus dan relatif mudah diimplementasikan. Namun, teknik ini memiliki batasan dalam mengatasi kompleksitas bahasa manusia, seperti ambiguasi kata, kata-kata yang jarang muncul, dan kalimat dengan struktur yang kompleks. Oleh karena itu, teknik N-gram biasanya digunakan bersamaan dengan teknik lainnya dalam membangun model bahasa alami yang lebih canggih.

Teknik selain N-Gram apa ya?

Selain teknik N-gram, ada beberapa teknik lain yang digunakan dalam membangun model bahasa alami yang lebih canggih, di antaranya:

1. Neural Language Model (NLM): teknik ini menggunakan jaringan saraf untuk memprediksi kata-kata selanjutnya dalam sebuah teks. NLM mempelajari hubungan antar kata secara dinamis dan dapat memahami arti dari kata dan kalimat secara lebih mendalam.
2. Hidden Markov Model (HMM): teknik ini menggambarkan urutan kata sebagai urutan keadaan yang tersembunyi. Model ini memprediksi kemungkinan urutan keadaan tersembunyi dari kata-kata yang diberikan dan kemudian memprediksi kata selanjutnya berdasarkan urutan keadaan tersembunyi tersebut.
3. Maximum Entropy Model (MaxEnt): teknik ini adalah sebuah model statistik yang memprediksi distribusi probabilitas dari sebuah peristiwa. MaxEnt dapat memprediksi kemungkinan kemunculan sebuah kata dalam konteks tertentu dengan mempertimbangkan faktor-faktor seperti kata-kata sebelumnya dan fitur-fitur lainnya.
4. Recurrent Neural Network (RNN): teknik ini adalah sebuah jenis jaringan saraf yang dapat memodelkan hubungan temporal antara kata-kata dalam sebuah urutan. RNN dapat memahami urutan kata dan menghasilkan output yang lebih baik dalam tugas-tugas seperti penerjemahan mesin dan generasi teks.
5. Transformer Model: teknik ini adalah model bahasa alami berbasis jaringan saraf yang dapat menghasilkan output yang berkualitas tinggi dalam tugas-tugas seperti penerjemahan mesin, generasi teks, dan pemrosesan bahasa alami lainnya. Transformer model menggunakan mekanisme self-attention untuk memperhatikan konteks yang lebih luas dan memahami hubungan antara kata-kata dalam sebuah teks. Contoh dari Transformer Model adalah GPT-3 yang dihasilkan oleh OpenAI.

Pada umumnya NLM tidak menyertakan acuan didalam bukan?

Ya, pada umumnya NLM tidak menyertakan acuan atau referensi di dalam bukunya. Hal ini disebabkan oleh sifat dinamis dari teknik NLM yang mempelajari struktur bahasa dari data pelatihan yang diberikan. Oleh karena itu, NLM tidak memerlukan referensi yang spesifik dalam membangun model bahasa.

Namun, ada banyak referensi dan sumber daya yang dapat digunakan untuk mempelajari teknik NLM dan penerapannya. Buku atau makalah ilmiah yang membahas teknik NLM dapat dijadikan sebagai acuan untuk memahami dasar-dasar teori dan prakteknya. Selain itu, sumber daya online seperti kursus dan tutorial juga dapat membantu dalam mempelajari teknik NLM.

Beberapa contoh buku tentang NLM yang dapat dijadikan referensi antara lain "Speech and Language Processing" oleh Daniel Jurafsky dan James H. Martin, "Foundations of Statistical Natural Language Processing" oleh Christopher D. Manning dan Hinrich Schütze, dan "Neural Network Methods for Natural Language Processing" oleh Yoav Goldberg.

Maksud saya jika kita membangkitkan kalimat dengan NLM, berarti kalimat tersebut adalah bangkitan dan tidak bisa dicari referensinya.

Oh, maaf atas kekeliruan saya sebelumnya. Jika Anda berbicara tentang membangkitkan kalimat dengan menggunakan NLM, maka memang kalimat-kalimat yang dihasilkan tidak memiliki referensi karena dihasilkan secara otomatis oleh model bahasa alami yang telah dilatih dengan data pelatihan.

Dalam penggunaan NLM untuk membangkitkan teks atau kalimat, model akan mempelajari pola dan struktur bahasa dari data pelatihan yang diberikan dan kemudian menghasilkan teks atau kalimat baru berdasarkan kemungkinan probabilitas kata-kata selanjutnya dalam sebuah urutan. Oleh karena itu, teks atau kalimat yang dihasilkan tidak tergantung pada referensi tertentu dan dapat dianggap sebagai bangkitan atau kreasi dari model tersebut.

Namun, meskipun kalimat yang dihasilkan oleh NLM tidak memiliki referensi tertentu, dapat dilakukan evaluasi kualitas dari kalimat tersebut dengan menggunakan metrik seperti perplexity atau BLEU score. Metrik ini dapat membantu dalam mengevaluasi seberapa baik model bahasa alami memprediksi kata-kata selanjutnya dalam sebuah teks atau kalimat.

Sekarang banyak chatbot yang dapat menyajikan referensi. Teknik apakah yang digunakan?

Chatbot yang mampu menyajikan referensi biasanya menggunakan teknik Natural Language Processing (NLP) yang lebih canggih, seperti Question Answering (QA) dan Information Retrieval (IR). Teknik ini memungkinkan chatbot untuk memahami pertanyaan pengguna dan mencari jawaban yang sesuai dalam sumber referensi atau basis data.

Dalam teknik Question Answering (QA), chatbot akan memahami pertanyaan pengguna dan mencoba mencari jawaban yang sesuai dalam basis data atau sumber referensi tertentu. Teknik ini menggunakan pemrosesan bahasa alami dan model bahasa alami seperti NLM dan Transformer Model untuk memahami pertanyaan dan mencari jawaban yang tepat.

Sedangkan dalam teknik Information Retrieval (IR), chatbot akan mencari dokumen atau informasi terkait dari sumber referensi atau basis data yang telah ditentukan berdasarkan kata kunci atau query dari pengguna. Teknik ini menggunakan metode pencarian informasi seperti keyword-based search, vector space model, dan latent semantic indexing untuk mencari informasi yang relevan dengan pertanyaan pengguna.

Contoh teknologi chatbot yang menggunakan teknik QA dan IR adalah Google Assistant, Siri, dan Amazon Alexa. Chatbot ini dapat memahami pertanyaan dan mencari informasi yang relevan dalam sumber referensi seperti ensiklopedia online, situs web, dan database.

Kalau lebih canggih mengapa ChatGPT tidak adopsi teknik tersebut?

Sebagai Large Language Model (LLM), ChatGPT menggunakan teknik yang lebih canggih dan kompleks untuk memahami bahasa manusia dan menghasilkan teks yang alami. Teknik yang digunakan oleh ChatGPT adalah Deep Learning dengan model Transformer, yang mampu memproses informasi secara paralel dan mempelajari pola bahasa manusia yang sangat kompleks.

Meskipun teknik QA dan IR juga digunakan dalam pengembangan chatbot yang lebih canggih, tetapi tujuan utama dari ChatGPT adalah untuk menghasilkan teks yang alami dan dapat dipahami seperti manusia. Dalam hal ini, ChatGPT tidak fokus pada pencarian jawaban spesifik atau informasi tertentu, melainkan lebih pada pemahaman dan pengolahan bahasa secara menyeluruh.

Selain itu, ChatGPT juga telah dilatih dengan dataset yang sangat besar dan beragam, sehingga memiliki pengetahuan yang luas dan dapat menghasilkan teks yang informatif dan bermanfaat tanpa harus mengacu pada sumber referensi tertentu. Dalam konteks penggunaannya, ChatGPT lebih cocok untuk digunakan dalam aplikasi seperti generasi teks, komentar, atau balasan otomatis dalam berbagai jenis platform komunikasi online.

Dengan demikian ChatGPT memang tidak akan mengeluarkan referensi pada beberapa topik terkait?

Sebagai model bahasa alami, ChatGPT tidak selalu mengeluarkan referensi pada setiap topik terkait yang dibicarakan. Meskipun ChatGPT memiliki pengetahuan yang luas dan beragam, ia tidak selalu memiliki informasi rinci tentang setiap topik atau subyek tertentu. Oleh karena itu, ChatGPT mungkin tidak selalu memberikan referensi atau sumber informasi spesifik pada topik yang dibicarakan.

Namun, ketika pengguna meminta informasi yang spesifik atau detail pada topik tertentu, ChatGPT mungkin dapat memberikan informasi yang relevan berdasarkan pengetahuan dan informasi yang dimilikinya. Dalam beberapa kasus, ChatGPT juga dapat memberikan referensi atau sumber informasi tambahan yang relevan dengan topik yang dibicarakan, tergantung pada konteks dan informasi yang tersedia.

Dalam penggunaan ChatGPT, sebaiknya digunakan untuk tujuan umum atau untuk keperluan informasi yang tidak terlalu teknis atau spesifik. Jika pengguna membutuhkan informasi yang lebih detail atau spesifik tentang topik tertentu, sebaiknya mencari sumber informasi yang lebih spesifik dan terpercaya.

Bagaimana cara deteksi paragraf bangkitan AI?

Deteksi paragraf bangkitan AI atau generasi teks otomatis dapat dilakukan dengan beberapa teknik pemrosesan bahasa alami (Natural Language Processing/NLP) yang tersedia. Berikut ini adalah beberapa teknik yang dapat digunakan untuk deteksi paragraf bangkitan AI:

1. Analisis N-Gram: Analisis N-Gram dapat digunakan untuk menganalisis frekuensi kemunculan kata atau frasa tertentu dalam sebuah teks, termasuk paragraf yang dihasilkan oleh AI. Dengan menganalisis pola kemunculan kata atau frasa tertentu dalam teks, dapat ditemukan pola yang tidak alami atau tidak sesuai dengan struktur bahasa yang benar.
2. Analisis Sentimen: Analisis sentimen dapat digunakan untuk mengevaluasi tingkat kebenaran atau keakuratan sebuah teks yang dihasilkan oleh AI. Dengan menganalisis sentimen teks, dapat ditemukan tanda-tanda bahwa teks tersebut dihasilkan oleh sebuah sistem atau program, bukan oleh manusia.
3. Pengujian Turing: Pengujian Turing adalah tes yang digunakan untuk menentukan apakah suatu teks atau respon yang diberikan berasal dari manusia atau bukan. Dalam pengujian ini, teks yang dihasilkan oleh AI dibandingkan dengan teks yang dihasilkan oleh manusia, dan kemudian diberikan tes untuk menentukan apakah keduanya dapat dibedakan atau tidak.
4. Analisis Konteks: Analisis konteks dapat digunakan untuk memeriksa kesesuaian teks yang dihasilkan oleh AI dengan konteks dan topik yang sedang dibahas. Dengan menganalisis teks dalam konteks yang tepat, dapat ditemukan teks yang tidak relevan atau tidak logis.

Penggunaan teknik yang tepat dan kombinasi beberapa teknik tersebut dapat membantu mendeteksi paragraf bangkitan AI dan memastikan keaslian dan kebenaran teks yang dihasilkan.

Saya membimbing mahasiswa, bagaimana kita menggunakan ChatGPT untuk membimbing mahasiswa secara benar?

Menggunakan ChatGPT sebagai alat bantu dalam membimbing mahasiswa dapat membantu meningkatkan produktivitas dan efektivitas bimbingan. Namun, perlu diingat bahwa ChatGPT hanya merupakan model bahasa alami dan tidak dapat sepenuhnya menggantikan peran seorang dosen atau pembimbing. Oleh karena itu, berikut adalah beberapa cara untuk menggunakan ChatGPT dalam membimbing mahasiswa secara benar:

1. Gunakan ChatGPT sebagai sumber referensi: ChatGPT dapat digunakan sebagai sumber referensi tambahan yang membantu mahasiswa memahami topik yang sedang dibahas. ChatGPT dapat memberikan informasi yang lebih luas dan mendalam tentang topik tertentu, dan membantu mahasiswa mengembangkan pemahaman yang lebih baik.
2. Gunakan ChatGPT untuk memberikan umpan balik: ChatGPT dapat digunakan untuk memberikan umpan balik terhadap tulisan atau pekerjaan mahasiswa. Dosen atau pembimbing dapat memasukkan teks mahasiswa ke dalam ChatGPT dan menerima umpan balik tentang kebenaran tata bahasa, kesesuaian kata kunci, dan saran untuk pengembangan tulisan.
3. Gunakan ChatGPT untuk mengajukan pertanyaan: ChatGPT dapat digunakan sebagai asisten virtual untuk membantu mahasiswa dalam mencari informasi atau menjawab pertanyaan terkait topik yang sedang dibahas. Mahasiswa dapat mengajukan pertanyaan terkait topik tersebut ke dalam ChatGPT, dan kemudian ChatGPT akan memberikan jawaban yang sesuai berdasarkan pengetahuannya.
4. Gunakan ChatGPT untuk memberikan tugas: ChatGPT dapat digunakan untuk memberikan tugas kepada mahasiswa dan memberikan panduan atau petunjuk tentang bagaimana menyelesaikan tugas tersebut. Dosen atau pembimbing dapat memberikan tugas melalui ChatGPT dan memberikan umpan balik atau pengembangan melalui ChatGPT juga.

Namun, dalam menggunakan ChatGPT, perlu diingat bahwa model bahasa alami masih memiliki keterbatasan dan tidak selalu dapat memberikan jawaban yang tepat atau memberikan penilaian yang akurat. Oleh karena itu, penggunaan ChatGPT sebagai alat bantu dalam membimbing mahasiswa sebaiknya digunakan secara hati-hati dan dikombinasikan dengan metode pembelajaran yang lain.

Apakah aplikasi terbaik untuk deteksi artikel bangkitan AI?

Ada beberapa aplikasi yang dapat digunakan untuk mendeteksi artikel bangkitan AI. Berikut adalah beberapa aplikasi terbaik yang dapat Anda gunakan:

1. CopyLeaks: CopyLeaks adalah platform deteksi plagiat online yang dapat digunakan untuk mendeteksi artikel yang dibangkitkan oleh AI. CopyLeaks menggunakan teknologi AI dan machine learning untuk mendeteksi kecurangan, termasuk artikel yang dibangkitkan oleh AI. Selain itu, CopyLeaks juga dapat membandingkan dokumen dengan sumber online, database internal, dan dokumen yang telah diunggah ke platform.
2. Turnitin: Turnitin adalah platform deteksi plagiat yang biasanya digunakan oleh universitas dan institusi pendidikan untuk memeriksa tugas dan karya tulis mahasiswa. Namun, Turnitin juga dapat digunakan untuk mendeteksi artikel yang dibangkitkan oleh AI. Turnitin menggunakan algoritma unik untuk membandingkan dokumen dengan jutaan sumber online, termasuk jurnal, situs web, dan buku.
3. PlagScan: PlagScan adalah platform deteksi plagiat online yang dapat digunakan untuk mendeteksi artikel yang dibangkitkan oleh AI. PlagScan menggunakan teknologi machine learning untuk membandingkan dokumen dengan sumber online dan database internal. Selain itu, PlagScan juga menyediakan fitur pembandingan dokumen terhadap database dokumen yang telah diunggah ke platform.
4. Grammarly: Grammarly adalah aplikasi penulisan online yang dapat digunakan untuk memeriksa tata bahasa, ejaan, dan kecenderungan plagiarisme dalam dokumen. Meskipun Grammarly bukan aplikasi khusus untuk deteksi artikel yang dibangkitkan oleh AI, namun fitur deteksi plagiarisme pada Grammarly dapat membantu Anda mendeteksi adanya potensi plagiarisme dalam dokumen.

Perlu diingat bahwa meskipun aplikasi ini dapat membantu dalam mendeteksi artikel yang dibangkitkan oleh AI, namun tidak ada aplikasi yang dapat memberikan deteksi 100% akurat. Oleh karena itu, perlu dilakukan pengecekan manual dan verifikasi untuk memastikan keaslian dokumen tersebut.

Maksud saya deteksi khusus artikel bangkitan AI

Untuk deteksi khusus artikel yang dibangkitkan oleh AI, ada beberapa aplikasi dan teknik yang dapat digunakan. Berikut adalah beberapa di antaranya:

1. GPT-3 Detector: Ini adalah aplikasi web gratis yang memungkinkan pengguna untuk memeriksa apakah sebuah artikel dibangkitkan oleh GPT-3, salah satu model bahasa alami terkemuka yang digunakan untuk menghasilkan teks dan konten. Aplikasi ini menggunakan teknik N-gram dan machine learning untuk menganalisis artikel dan menentukan apakah ia dibangkitkan oleh GPT-3.
2. Beritahu.ai: Beritahu.ai adalah platform yang menggunakan teknologi AI dan machine learning untuk mendeteksi kecurangan akademik, termasuk artikel yang dibangkitkan oleh AI. Platform ini menggunakan algoritma unik untuk menganalisis artikel dan menentukan apakah ia dibangkitkan oleh AI.
3. AI2Writer: Ini adalah alat yang dibangun oleh Allen Institute for Artificial Intelligence (AI2) yang memungkinkan pengguna untuk menghasilkan konten yang dibangkitkan oleh AI secara otomatis. Namun, alat ini juga dilengkapi dengan fitur deteksi plagiat dan pengujian kualitas konten untuk memastikan keaslian dan kualitas artikel.
4. Pengecekan manual: Teknik yang paling akurat untuk mendeteksi artikel yang dibangkitkan oleh AI adalah dengan melakukan pengecekan manual dan verifikasi. Hal ini dapat dilakukan dengan memeriksa karakteristik artikel, seperti pengulangan kata atau frase tertentu, struktur kalimat yang terkadang tidak masuk akal, atau tidak konsistennya gaya penulisan dalam artikel tersebut.

Sama seperti sebelumnya, perlu diingat bahwa tidak ada teknik atau aplikasi yang dapat memberikan deteksi 100% akurat. Oleh karena itu, perlu dilakukan pengecekan manual dan verifikasi untuk memastikan keaslian dan kualitas artikel tersebut.