Istilah KI dijelaskan dengan mudah: Dari Prompt hingga KI Generatif

Selami dunia menarik Kecerdasan Buatan! Dalam panduan ini, kamu akan mengetahui istilah-istilah kunci yang harus kamu ketahui untuk memaksimalkan potensi alat KI. Apakah kamu seorang pemula atau sudah sedikit akrab dengan topik ini, penjelasan yang jelas mengenai istilah seperti “Prompt”, “Model”, dan “Kecerdasan Generatif” akan membantumu mendalami pengetahuanmu. Seolah itu belum cukup, di akhir kamu juga akan mendapatkan wawasan praktis tentang penerapan istilah-istilah ini dengan demo langsung.

Temuan Utama

• Prompt adalah permintaan yang kamu kirim ke KI. Semakin tepat, semakin baik jawabannya.
• Model adalah sistem KI yang terlatih yang memproses permintaan tersebut.
• Kecerdasan generatif adalah kategori KI yang dapat membuat konten baru.

Panduan Langkah demi Langkah

Apa itu Prompt?

Prompt adalah pesananmu sendiri ke KI. Bayangkan kamu sedang di restoran dan memberikan pesananmu. Di dunia KI, prompt adalah teks yang kamu masukkan ke dalam alat KI untuk mendapatkan jawaban yang sesuai atau hasil yang diinginkan. Contoh: "Tulis posting Instagram tentang tips kerja dari rumah".

Untuk mengoptimalkan kualitas jawabanmu, kamu harus berusaha merumuskan promptmu sejelas dan seakurat mungkin. Alih-alih hanya memasukkan “kerja dari rumah”, kamu bisa merumuskan permintaan yang lebih spesifik, seperti: “Tulis posting Instagram yang santai dengan lima tips untuk bekerja secara ergonomis di rumah”.

Apa itu Model?

Model adalah inti dari aplikasi KI. Ini adalah mesin yang memproses input. Model adalah sistem KI yang terlatih yang telah diberi banyak data, termasuk buku dan situs web. Secara esensial, model belajar mengenali pola dan menyelesaikan tugas-tugas seperti generasi teks atau pengenalan gambar.

Setiap model dilatih dengan miliaran parameter yang membantu menggambarkan hubungan dalam teks. Ketika kamu memasukkan promptmu, parameter ini menggunakan informasi yang terlatih untuk menghasilkan keluaran yang sesuai. Salah satu contohnya adalah ChatGPT-4, sebuah model bahasa yang telah belajar memahami bahasa manusia dan membentuk kalimat baru.

Kecerdasan Generatif

Kecerdasan generatif mengacu pada sistem KI yang mampu menghasilkan konten baru, baik dalam bentuk teks, gambar, musik, atau audio. Berbeda dengan yang disebut KI pengenalan, yang menganalisis data yang ada, kecerdasan generatif menciptakan data baru yang sebelumnya tidak ada. Ini didasarkan pada informasi yang telah dipelajari sebelumnya dan memberi kamu kemampuan untuk bekerja secara kreatif.

Beberapa aplikasi terkenal adalah ChatGPT, yang menghasilkan teks, DALL-E dan Midjourney, yang menghasilkan gambar dari deskripsi, dan Jukebox dari OpenAI, yang dapat menyusun karya musik lengkap. Dengan demikian, ini membuka peluang menarik dalam desain kreatif dan pembuatan konten.

Pelatihan dan Inferensi

Di mana perbedaan antara pelatihan dan inferensi? Keduanya adalah dua proses sentral dalam pengembangan KI. Pelatihan adalah proses yang melelahkan di mana model belajar. Selama itu, model diberi data yang sangat besar dan dioptimalkan. Inferensi, di sisi lain, merujuk pada momen ketika model yang terlatih merespons promptmu.

Parameter vs. Hiperparameter

Dalam KI, kita membedakan antara parameter dan hiperparameter. Parameter adalah nilai-nilai yang dipelajari model selama pelatihan, sedangkan hiperparameter ditetapkan sebelumnya untuk mengontrol proses pembelajaran. Mereka menentukan, misalnya, seberapa cepat sebuah model dilatih pada dataset.

Dataset dan Fine-Tuning

Dataset adalah keseluruhan data yang digunakan untuk melatih model. Konten dapat berupa teks, gambar, audio serta banyak sumber lainnya. Penting juga untuk menyebutkan fine-tuning, yaitu melatih model kembali dengan data spesifik untuk kasus penggunaan tertentu.

Salah satu contoh fine-tuning adalah model yang dilatih secara spesifik pada teks hukum atau medis, sehingga dapat bekerja dengan sangat baik di bidang tertentu ini.

Aplikasi Praktis

Dengan pengetahuan yang diperoleh tentang prompt, model, dan kecerdasan generatif, kamu sekarang dapat merumuskan permintaan yang ditargetkan dan berkualitas tinggi untuk aplikasi KI. Contoh berikut menunjukkan bagaimana mengubah prompt sederhana menjadi prompt efektif untuk mendapatkan hasil yang lebih baik.

Pertama, gunakan prompt sederhana: “Tulis email untuk seorang pelanggan dengan penawaran Media Sosial.” Ini sangat umum dan kemungkinan akan memberikan hasil yang tidak memadai.

Sekarang kita optimalkan prompt: “Rumuskan email yang ramah dan profesional kepada [Nama Pelanggan], di mana kamu mengajukan penawaran untuk manajemen media sosial bulanan dengan tiga posting per minggu. Tekankan nilai tambah dan minta umpan balik.” Dengan spesifikasi ini, kamu akan mendapatkan hasil yang jauh lebih baik.

Jika kamu ingin memvisualisasikan penawaran itu, kamu bisa menggunakan Midjourney untuk membuat gambar header yang sesuai. Ini dapat membantu membuat email lebih menarik dan menyajikan konten dengan cara yang menarik bagi penerima.

Ringkasan – Asisten ChatGPT: Definisi Istilah KI Dijelaskan dengan Sederhana

Dalam panduan ini, kamu telah belajar apa itu prompt, bagaimana model berfungsi, dan apa artinya kecerdasan generatif. Kamu sekarang memahami perbedaan antara pelatihan dan inferensi serta antara parameter dan hiperparameter. Selain itu, kamu telah memahami pentingnya dataset dan fine-tuning. Penerapan praktis istilah-istilah ini menunjukkan bagaimana kamu dapat membuat permintaanmu kepada KI lebih efisien dan mendapatkan hasil berkualitas tinggi.