Transformers dalam Kecerdasan Artifisial Generatif

Model transformer telah merevolusi bidang kecerdasan artifisial generatif, khususnya dalam pengolahan bahasa alami dan pembuatan konten teks. Dengan arsitektur self-attention, transformer mampu memahami konteks dan hubungan antar kata dalam jumlah besar secara efisien.

Sejarah dan Pengembangan

Transformer pertama kali diperkenalkan oleh Vaswani et al. pada tahun 2017 melalui makalah "Attention is All You Need". Sejak saat itu, model ini menjadi dasar dari berbagai model generatif besar seperti GPT, BERT, dan T5.

Aplikasi Transformer Generatif

Transformer generatif digunakan untuk pemrosesan bahasa alami, penerjemahan mesin, pembuatan artikel otomatis, bahkan generasi kode komputer. Model seperti GPT-3 dan GPT-4 mampu menghasilkan teks yang sangat mirip dengan tulisan manusia.

Keunggulan dan Batasan

Keunggulan utama transformer adalah skalabilitas dan kemampuannya memahami konteks yang sangat luas. Namun, model ini membutuhkan sumber daya komputasi yang besar dan sering kali menghasilkan output yang sulit dikendalikan tanpa pengawasan.