LLM, GPT, RAG…Apa arti akronim AI? | AI dalam bisnis #91

Diterbitkan: 2024-03-29
Bagaimana akronim AI dapat bermanfaat bagi wirausahawan? Dalam bisnis, dimana dinamika perubahan menuntut keputusan dan adaptasi yang cepat, kecerdasan buatan menjadi elemen kunci dalam strategi perusahaan. Hal ini tidak hanya menyederhanakan proses dan mengotomatiskan tugas tetapi juga membuka pintu bagi inovasi dan daya saing. Jika Anda menjalankan bisnis, Anda mungkin tidak menemukan istilah seperti LLM atau RAG setiap hari. Memahami akronim AI yang digunakan oleh para spesialis sangat penting untuk memanfaatkan potensi teknologi ini sepenuhnya. Artikel berikut adalah ringkasan pengetahuan yang akan membantu Anda lebih memahami terminologi yang sering digunakan di bidang kecerdasan buatan. Baca terus.

Akronim AI - daftar isi

  1. Apa yang dibicarakan oleh para pakar kecerdasan buatan? Menguraikan akronim AI
  2. LLM (Model Bahasa Besar)
  3. RAG (Generasi Augmented Pengambilan)
  4. GPT (Transformator Terlatih Generatif)
  5. NLP (Pemrosesan Bahasa Alami)
  6. ML (Pembelajaran Mesin)
  7. Otomatisasi Proses Robot (RPA)
  8. Pembelajaran Mendalam (DL)
  9. Pembelajaran Penguatan (RL)
  10. Jaringan Adversarial Generatif (GAN)
  11. AI yang Dapat Dijelaskan (XAI)
  12. Akronim AI. Ringkasan

Apa yang dibicarakan oleh para pakar kecerdasan buatan? Menguraikan akronim AI

Spesialis AI sering menggunakan akronim untuk menggambarkan teknologi dan proses yang kompleks. Penting untuk memahami apa yang ada di balik istilah-istilah ini agar dapat secara sadar memanfaatkan peluang yang ditawarkan oleh AI. Misalnya, saat Anda mendengar “RAG” atau “XAI”, Anda mungkin tidak yakin apa artinya. RAG, Retrieval-Augmented Generation, adalah teknologi yang memperkaya generasi bahasa dengan pengambilan informasi, sedangkan XAI, AI yang Dapat Dijelaskan, berfokus pada transparansi dan pemahaman keputusan yang dibuat oleh sistem AI. Kita tidak perlu menjelaskan apa itu AI saat ini, namun akronim seperti ini memerlukan penjelasan. Jadi mari kita mulai dengan salah satu akronim yang paling umum – nama umum teknologi di balik ChatGPT.

LLM (Model Bahasa Besar)

LLM, atau Model Bahasa Besar, adalah fondasi sistem seperti chatbots, yang dapat menghasilkan teks, kode, atau menerjemahkan bahasa. Ini adalah kecerdasan buatan yang dilatih untuk memperkirakan kemungkinan rangkaian kata, menggunakan jaringan saraf dengan lebih dari 175 miliar parameter.

Pelatihan LLM melibatkan menunjukkan contoh dan menyesuaikan bobot untuk mengurangi kesalahan. Dalam LLM, setiap teks diwakili oleh vektor dengan banyak angka, yang menentukan posisi dan hubungannya dalam ruang “bahasa” model. Melanjutkan teks berarti mengikuti jalur di ruang ini.

Bayangkan mereka sebagai “pembaca super” dengan pengetahuan luas dan kemampuan memproses informasi serta merespons dengan cara yang mirip dengan manusia. Contoh LLM yang populer meliputi:

  • Gemini Pro (Google),
  • GPT-4 (OpenAI), dan
  • Lama 2 (Meta).

Dalam bisnis, LLM dapat memperlancar arus komunikasi dan informasi dalam suatu perusahaan, misalnya dengan membuat laporan secara otomatis, menerjemahkan dokumen, dan menjawab pertanyaan karyawan. Menggunakan LLM melalui obrolan, perangkat lunak khusus, atau API juga dapat mendukung penciptaan model dan strategi bisnis baru dengan menganalisis data dalam jumlah besar dan mengidentifikasi tren yang sebelumnya tidak terlihat.

RAG (Generasi Augmented Pengambilan)

Retrieval-Augmented Generation (RAG) adalah teknik yang menggabungkan pengambilan informasi semantik dengan pembuatan teks. Hal ini memungkinkan model untuk menemukan dokumen yang relevan, seperti dokumen dari Wikipedia, memberikan konteks yang membantu pembuat teks menghasilkan hasil yang lebih akurat, lebih kaya, dan lebih sedikit kesalahan. RAG dapat disesuaikan, dan pengetahuan internalnya dimodifikasi secara efektif tanpa perlu melatih ulang seluruh model, yang memakan biaya dan waktu. Hal ini sangat berguna dalam situasi di mana fakta dapat berubah seiring berjalannya waktu, sehingga menghilangkan kebutuhan akan pelatihan ulang untuk mengakses informasi terkini.

AI acronyms

Sumber: DALL·E 3, petunjuk: Marta M. Kania (https://www.linkedin.com/in/martamatyldakania/)

GPT (Transformator Terlatih Generatif)

Kita semua mengetahui akronim GPT karena menjadi bagian dari nama chatbot AI terpopuler. Tapi apa sebenarnya maksudnya? Transformator Terlatih Generatif, GPT, adalah model AI yang menghasilkan teks menyerupai teks buatan manusia dengan memprediksi kata berikutnya secara berurutan. Dalam proses pembelajarannya, ia memperoleh pengetahuan dari milyaran halaman teks yang ditulis manusia untuk kemudian menentukan kemungkinan kata berikutnya.

Model GPT didasarkan pada arsitektur jaringan saraf yang disebut transformator, yang dapat menghasilkan teks dan merespons pertanyaan dalam bentuk percakapan. Mereka digunakan untuk berbagai tugas, termasuk:

  • menerjemahkan bahasa,
  • merangkum dokumen,
  • menghasilkan konten,
  • menulis kode, dan banyak tugas lainnya.

Model GPT dapat digunakan tanpa pelatihan lebih lanjut dalam teknik yang disebut pembelajaran Zero-shot, atau disesuaikan dengan tugas tertentu melalui pembelajaran dari beberapa contoh (Pembelajaran Few-shot).

NLP (Pemrosesan Bahasa Alami)

NLP, atau Natural Language Processing, adalah bidang yang berhubungan dengan teknik dan teknologi yang memungkinkan mesin memahami dan memproses bahasa manusia.

Ini menjadi dasar bagi LLM, RAG, dan GPT yang disebutkan, memungkinkan mereka memahami kata, kalimat, dan artinya. Dengan demikian, NLP dapat mengubah data teks menjadi wawasan bisnis yang bermanfaat. Aplikasi NLP memiliki kegunaan yang luas, melampaui asisten AI dan chatbot, hingga tugas-tugas seperti:

  • analisis sentimen – memungkinkan untuk menentukan emosi apa yang ada dalam teks, misalnya, apakah opini yang diungkapkan di media sosial itu positif, negatif, atau netral,
  • meringkas dokumen – secara otomatis membuat ringkasan teks panjang, yang menghemat waktu pengguna,
  • terjemahan mesin – memungkinkan terjemahan teks antara berbagai bahasa dengan cepat dan efisien. Misalnya, model SeamlessM4T Meta mampu menerjemahkan teks dan ucapan antara 100 bahasa.

ML (Pembelajaran Mesin)

ML, atau Machine Learning, adalah cabang dasar AI. Ini adalah bidang menyeluruh yang melibatkan pelatihan komputer untuk belajar dari data tanpa memprogramnya secara langsung. AI menggunakan data dan algoritme untuk meniru cara manusia belajar, memperoleh pengalaman seiring berjalannya waktu.

Istilah “pembelajaran mesin” diciptakan oleh Arthur Samuel pada tahun 1959, dalam konteks penelitiannya tentang bermain catur. Kemajuan teknologi telah memungkinkan terciptanya produk inovatif berdasarkan ML, seperti sistem rekomendasi dan kendaraan otonom.

Pembelajaran mesin adalah komponen kunci Ilmu Data, yang menggunakan metode statistik untuk memperkirakan dan membuat keputusan di banyak bisnis. Permintaan terhadap Data Scientist semakin meningkat seiring dengan perluasan big data. Hal ini terutama berlaku bagi para ahli yang mampu mengidentifikasi pertanyaan bisnis yang signifikan dan menganalisis data. Algoritma ML dibuat menggunakan kerangka pemrograman seperti TensorFlow dan PyTorch.

AI acronyms

Sumber: DALL·E 3, petunjuk: Marta M. Kania (https://www.linkedin.com/in/martamatyldakania/)

Otomatisasi Proses Robot (RPA)

RPA, atau Robotic Process Automation, adalah teknologi otomasi di mana komputer meniru tindakan manusia yang dilakukan dalam program dan aplikasi tertentu. RPA adalah aplikasi praktis AI yang berdampak langsung pada efisiensi operasional. Ini mengotomatiskan tugas-tugas rutin, seperti entri data atau layanan pelanggan, memungkinkan perusahaan untuk fokus pada aktivitas yang lebih strategis.

Pembelajaran Mendalam (DL)

Deep Learning (DL) adalah cabang lanjutan dari ML yang didasarkan pada jaringan saraf yang terinspirasi oleh struktur otak manusia. Jaringan ini belajar dari sejumlah besar data untuk mengenali pola dan hubungan, dan kemudian menggunakan pengetahuan ini untuk membuat prediksi dan keputusan. DL memungkinkan pelaksanaan tugas yang paling kompleks, seperti pengenalan gambar, identifikasi objek, dan klasifikasi dalam foto dan video.

Akibatnya, DL sangat penting untuk pengembangan teknologi seperti:

  • memperkirakan dan mengoptimalkan konsumsi energi,
  • mengendalikan kendaraan otonom,
  • mencegah penipuan keuangan dengan mendeteksi anomali dalam transaksi, atau
  • mempersonalisasi penawaran dan konten sesuai preferensi pengguna individu.

Pembelajaran Penguatan (RL)

Reinforcement Learning (RL) adalah jenis pembelajaran mesin (ML) di mana model AI belajar “dengan sendirinya” melalui trial and error, bukan dilatih dari data yang telah disiapkan. Dengan kata lain, AI beradaptasi melalui interaksi dengan lingkungan, menerima imbalan atas tindakan yang diinginkan dan hukuman bagi tindakan yang tidak efektif.

Pembelajaran Penguatan berguna dalam tugas-tugas di mana kita tahu persis hasil apa yang ingin kita capai, namun jalur optimal untuk mencapainya tidak diketahui atau terlalu sulit untuk diprogram. Misalnya, melatih robot untuk bernavigasi di lingkungan yang kompleks.

Jaringan Adversarial Generatif (GAN)

Generative Adversarial Networks (GANs) adalah sistem yang terdiri dari dua jaringan saraf yang bersaing:

  • Generator, yang membuat data baru, seperti gambar atau teks,
  • Diskriminator, yang mencoba membedakan data nyata dari data yang dihasilkan.

Kompetisi ini memotivasi kedua jaringan untuk berkembang, sehingga menghasilkan hasil yang semakin realistis dan kreatif.

AI yang Dapat Dijelaskan (XAI)

AI yang Dapat Dijelaskan (XAI) adalah akronim yang kurang dikenal tetapi sangat penting di bidang kecerdasan buatan. Ini adalah pendekatan AI yang berfokus pada penyediaan penjelasan yang jelas dan dapat dimengerti atas tindakan atau keputusan yang dibuat oleh sistem AI. XAI sangat penting untuk pengembangan AI yang bertanggung jawab: transparansi, kepatuhan terhadap peraturan hukum, keamanan, dan mendukung inovasi.

Akronim AI. Ringkasan

Akronim AI seperti LLM, RAG, GPT, dan XAI mewakili teknologi canggih yang mengubah cara bisnis beroperasi. Dari otomatisasi proses hingga pemahaman yang lebih baik tentang kebutuhan pelanggan – AI membuka kemungkinan-kemungkinan baru. Pemahaman terhadap istilah-istilah ini adalah kunci untuk menavigasi bidang kecerdasan buatan dan memanfaatkan potensinya dalam bisnis Anda. Pengetahuan tentang teknologi ini memungkinkan tidak hanya optimalisasi proses yang ada namun juga eksplorasi area baru untuk inovasi dan pertumbuhan.

AI acronyms

Jika Anda menyukai konten kami, bergabunglah dengan komunitas lebah kami yang sibuk di Facebook, Twitter, LinkedIn, Instagram, YouTube, Pinterest, TikTok.

LLM, GPT, RAG...What do AI acronyms mean? | AI in business #91 robert whitney avatar 1background

Penulis: Robert Whitney

Pakar JavaScript dan instruktur yang melatih departemen TI. Tujuan utamanya adalah meningkatkan produktivitas tim dengan mengajari orang lain cara bekerja sama secara efektif saat membuat kode.

AI dalam bisnis:

  1. Ancaman dan peluang AI dalam bisnis (bagian 1)
  2. Ancaman dan peluang AI dalam bisnis (bagian 2)
  3. Aplikasi AI dalam bisnis - ikhtisar
  4. Chatbot teks yang dibantu AI
  5. Bisnis NLP hari ini dan besok
  6. Peran AI dalam pengambilan keputusan bisnis
  7. Menjadwalkan posting media sosial. Bagaimana AI dapat membantu?
  8. Postingan media sosial otomatis
  9. Layanan dan produk baru yang beroperasi dengan AI
  10. Apa kelemahan ide bisnis saya? Sesi brainstorming dengan ChatGPT
  11. Menggunakan ChatGPT dalam bisnis
  12. Aktor sintetik. 3 generator video AI teratas
  13. 3 alat desain grafis AI yang berguna. AI generatif dalam bisnis
  14. 3 penulis AI hebat yang harus Anda coba hari ini
  15. Menjelajahi kekuatan AI dalam penciptaan musik
  16. Menavigasi peluang bisnis baru dengan ChatGPT-4
  17. Alat AI untuk manajer
  18. 6 plugin ChatGTP mengagumkan yang akan membuat hidup Anda lebih mudah
  19. 3 grafik AI. Menghasilkan kecerdasan dalam bisnis
  20. Bagaimana masa depan AI menurut McKinsey Global Institute?
  21. Kecerdasan buatan dalam bisnis - Pendahuluan
  22. Apa itu NLP, atau pemrosesan bahasa alami dalam bisnis
  23. Pemrosesan dokumen otomatis
  24. Google Terjemahan vs DeepL. 5 aplikasi terjemahan mesin untuk bisnis
  25. Pengoperasian dan aplikasi bisnis voicebots
  26. Teknologi asisten virtual, atau bagaimana cara berbicara dengan AI?
  27. Apa itu Intelijen Bisnis?
  28. Akankah kecerdasan buatan menggantikan analis bisnis?
  29. Bagaimana kecerdasan buatan dapat membantu mengatasi BPM?
  30. AI dan media sosial – apa pendapat mereka tentang kita?
  31. Kecerdasan buatan dalam manajemen konten
  32. AI kreatif hari ini dan masa depan
  33. AI multimodal dan penerapannya dalam bisnis
  34. Interaksi baru. Bagaimana AI mengubah cara kita mengoperasikan perangkat?
  35. RPA dan API di perusahaan digital
  36. Pasar kerja masa depan dan profesi yang akan datang
  37. AI di EdTech. 3 contoh perusahaan yang memanfaatkan potensi kecerdasan buatan
  38. Kecerdasan buatan dan lingkungan. 3 solusi AI untuk membantu Anda membangun bisnis yang berkelanjutan
  39. Detektor konten AI. Apakah itu layak?
  40. ObrolanGPT vs Bard vs Bing. Chatbot AI manakah yang memimpin persaingan?
  41. Apakah chatbot AI merupakan pesaing pencarian Google?
  42. Perintah ChatGPT yang Efektif untuk SDM dan Rekrutmen
  43. Rekayasa yang cepat. Apa yang dilakukan seorang insinyur yang cepat?
  44. Pembuat AI Mockup. 4 alat teratas
  45. AI dan apa lagi? Tren teknologi teratas untuk bisnis pada tahun 2024
  46. AI dan etika bisnis. Mengapa Anda harus berinvestasi pada solusi etis
  47. Meta AI. Apa yang perlu Anda ketahui tentang fitur-fitur yang didukung AI di Facebook dan Instagram?
  48. Regulasi AI. Apa yang perlu Anda ketahui sebagai seorang wirausaha?
  49. 5 penggunaan baru AI dalam bisnis
  50. Produk dan proyek AI - apa bedanya dengan yang lain?
  51. Otomatisasi proses yang dibantu AI. Mulai dari mana?
  52. Bagaimana Anda mencocokkan solusi AI dengan masalah bisnis?
  53. AI sebagai ahli di tim Anda
  54. Tim AI vs. pembagian peran
  55. Bagaimana cara memilih bidang karir di AI?
  56. Apakah selalu ada gunanya menambahkan kecerdasan buatan ke dalam proses pengembangan produk?
  57. AI dalam SDM: Bagaimana otomatisasi perekrutan memengaruhi pengembangan SDM dan tim
  58. 6 alat AI paling menarik di tahun 2023
  59. 6 kecelakaan bisnis terbesar yang disebabkan oleh AI
  60. Apa analisis kematangan AI perusahaan?
  61. AI untuk personalisasi B2B
  62. Kasus penggunaan ChatGPT. 18 contoh cara meningkatkan bisnis Anda dengan ChatGPT pada tahun 2024
  63. Pembelajaran mikro. Cara cepat untuk mendapatkan keterampilan baru
  64. Implementasi AI paling menarik di perusahaan pada tahun 2024
  65. Apa yang dilakukan pakar kecerdasan buatan?
  66. Tantangan apa saja yang ditimbulkan oleh proyek AI?
  67. 8 alat AI teratas untuk bisnis pada tahun 2024
  68. AI dalam CRM. Apa perubahan AI pada alat CRM?
  69. Undang-undang UE AI. Bagaimana Eropa mengatur penggunaan kecerdasan buatan
  70. Sora. Bagaimana video realistis dari OpenAI akan mengubah bisnis?
  71. 7 pembuat situs web AI teratas
  72. Alat tanpa kode dan inovasi AI
  73. Seberapa besar penggunaan AI meningkatkan produktivitas tim Anda?
  74. Bagaimana cara menggunakan ChatGTP untuk riset pasar?
  75. Bagaimana cara memperluas jangkauan kampanye pemasaran AI Anda?
  76. "Kita semua adalah pengembang". Bagaimana pengembang warga dapat membantu perusahaan Anda?
  77. AI dalam transportasi dan logistik
  78. Masalah bisnis apa yang dapat diperbaiki oleh AI?
  79. Kecerdasan buatan di media
  80. AI di bidang perbankan dan keuangan. Stripe, Monzo, dan Grab
  81. AI di industri perjalanan
  82. Bagaimana AI mendorong lahirnya teknologi baru
  83. Revolusi AI di media sosial
  84. AI dalam e-niaga. Ikhtisar para pemimpin global
  85. 4 alat pembuatan gambar AI teratas
  86. 5 alat AI teratas untuk analisis data
  87. Strategi AI di perusahaan Anda - bagaimana cara membangunnya?
  88. Kursus AI terbaik – 6 rekomendasi luar biasa
  89. Mengoptimalkan pendengaran media sosial dengan alat AI
  90. IoT + AI, atau cara mengurangi biaya energi di perusahaan
  91. AI dalam bidang logistik. 5 alat terbaik
  92. Toko GPT – ikhtisar GPT paling menarik untuk bisnis
  93. LLM, GPT, RAG... Apa arti akronim AI?