GPT (Generative Pre-training Transformer) merupakan model pemrosesan bahasa yang menggunakan transformer, yaitu arsitektur yang dapat memproses secara paralel teks dalam bahasa natural dengan efisien. Transformer terdiri dari beberapa lapisan yang terdiri dari self-attention mechanism, yang memungkinkan model untuk memperhatikan seluruh input secara sekaligus dan menghasilkan output yang lebih akurat.
Proses pre-training merupakan tahap awal dalam pembuatan model GPT, di mana model tersebut dilatih pada data dalam jumlah besar yang tidak ditujukan untuk tugas spesifik. Tujuan dari proses pre-training adalah untuk mengoptimalkan parameter-parameter model dengan cara meminimalkan fungsi kesalahan pada data latih. Setelah tahap pre-training selesai, model GPT kemudian dapat dilatih lebih lanjut untuk tugas spesifik yang diinginkan, seperti pemrosesan bahasa alami atau terjemahan bahasa. Proses fine-tuning ini biasanya dilakukan dengan data yang lebih terfokus pada tugas yang ingin dicapai, sehingga model GPT dapat menyempurnakan kemampuannya untuk menyelesaikan tugas tersebut dengan lebih akurat.
Proses pre-training merupakan tahap awal dalam pembuatan model GPT, di mana model tersebut dilatih pada data dalam jumlah besar yang tidak ditujukan untuk tugas spesifik. Tujuan dari proses pre-training adalah untuk mengoptimalkan parameter-parameter model dengan cara meminimalkan fungsi kesalahan pada data latih. Setelah tahap pre-training selesai, model GPT kemudian dapat dilatih lebih lanjut untuk tugas spesifik yang diinginkan, seperti pemrosesan bahasa alami atau terjemahan bahasa. Proses fine-tuning ini biasanya dilakukan dengan data yang lebih terfokus pada tugas yang ingin dicapai, sehingga model GPT dapat menyempurnakan kemampuannya untuk menyelesaikan tugas tersebut dengan lebih akurat.
0 komentar:
Post a Comment