Lompat ke konten Lompat ke sidebar Lompat ke footer
Beranda / AI / AI Dalam Kehidupan Sehari-hari / AI Untuk Pemasaran Digital / SEO&Digital Marketing

Apa Itu AI Generative LLMs? Bagian Tiga

Posting Komentar

 

Ilustrasi AI Generative LLMs memberikan jawaban yang relevan sesuai pengguna Gambar : gorbysaputra.com
Ilustrasi AI Generative LLMs memberikan jawaban yang relevan sesuai pengguna
Gambar : gorbysaputra.com

Pembahasan ketiga ini akan lebih mendalam ke jenis-jenis AI Generative yang sudah bermunculan, namun masih dalam satu jenis tak ubahnya search engine.

Perbedaannya adalah prompt (perintah) atau jenis pertanyaan yang di masukan ke AI yang anda pilih. maka bagaimana AI yang anda gunakan atau pilih itu bisa memberikan jawaban atas prompt (perintah) atau pertanyaan yang anda masukan ke AI?.

Berikut penjelasan komprehensif tentang perkembangan kredibilitas, kepercayaan, dan kemampuan AI Generatif/LLM (OpenAI, ChatGPT, Meta, Bing/Copilot, DeepSeek) dalam menjawab pertanyaan pengguna, termasuk strategi pembaruan data, teknologi, dan jenis-jenis prompt yang memengaruhi kualitas jawaban:

OpenAI & ChatGPT

Strategi Pembaruan

Data & Model:

  • Pelatihan ulang model setiap 1-2 tahun (misalnya, GPT-3 → GPT-4).
  • Fine-tuning bulanan untuk memperbaiki kesalahan, menambahkan data terbaru, dan meningkatkan keamanan.
  • Data pelatihan mencakup buku, jurnal, dan konten web hingga tahun 2023 (GPT-4 Turbo).

Chip & Infrastruktur:

  • Menggunakan GPU NVIDIA A100/H100 dan TPU Google untuk mempercepat pelatihan.
  • Optimasi komputasi untuk mengurangi biaya dan energi.

Kredibilitas & Kepercayaan:

  • Integrasi human feedback (RLHF) untuk mengurangi halusinasi dan jawaban berbahaya.
  • Fitur "Browse with Bing" untuk jawaban berbasis data real-time.
  • Transparansi: Menambahkan watermark pada konten AI-generated.

Jenis Prompt & Pengaruh Pembaruan

Prompt Informasional (Contoh: "Apa penyebab inflasi 2024?"):

  • Jawaban semakin akurat dengan integrasi data terbaru dan verifikasi sumber.

Prompt Kreatif (Contoh: "Buat puisi tentang hujan"):

  • Model lebih memahami konteks budaya dan gaya bahasa.

Prompt Teknis (Contoh: "Kode Python untuk analisis data"):

  • Peningkatan akurasi sintaksis dan referensi library terupdate (misalnya, TensorFlow 2.15).

Meta (LLaMA, AI Chatbots)

Strategi Pembaruan

Data & Model:

  • Model open-source (LLaMA 1 → LLaMA 3) yang bisa di-fine-tune oleh komunitas.
  • Pembaruan data fokus pada multilingual content dan platform sosial (Instagram, Facebook).

Chip & Infrastruktur:

  • Mengembangkan chip AI khusus (Meta Training and Inference Accelerator).
  • Kolaborasi dengan NVIDIA untuk optimasi komputasi.

Kredibilitas & Kepercayaan:

  • Moderasi konten berbasis AI untuk memfilter misinformasi.
  • Integrasi fakta dari Wikipedia dan sumber terverifikasi.
  • Jenis Prompt & Pengaruh Pembaruan

Prompt Sosial (Contoh: "Apa tren TikTok terbaru?"):

  • Jawaban relevan karena akses ke data tren media sosial.

Prompt Multibahasa (Contoh: "Terjemahkan 'good morning' ke bahasa Jawa"):

  • Peningkatan akurasi terjemahan untuk bahasa minoritas.

Prompt Komersial (Contoh: "Buat iklan Facebook untuk toko kue"):

  • Rekomendasi berbasis performa iklan di platform Meta.
  • Bing/Copilot (Microsoft)
  • Strategi Pembaruan

Data & Model:

  • Menggunakan GPT-4 dengan integrasi data real-time dari Bing Search.
  • Pembaruan harian untuk informasi terkini (berita, harga saham, cuaca).

Chip & Infrastruktur:

  • Azure AI Supercomputer dengan chip NVIDIA dan AMD.
  • Optimasi kecepatan respons untuk pencarian real-time.

Kredibilitas & Kepercayaan:

  • Fitur "Cites Sources" dengan tautan ke artikel/web terpercaya.
  • Peringatan jika jawaban tidak pasti (misalnya, "Saya tidak yakin, tetapi menurut sumber X...").

Jenis Prompt & Pengaruh Pembaruan

Prompt Real-Time (Contoh: "Skor pertandingan Piala Dunia hari ini?"):

  • Jawaban langsung dari data Bing Search yang diupdate setiap menit.

Prompt Riset (Contoh: "Ringkasan makalah ilmiah tentang AI"):

  • Integrasi dengan Microsoft Academic untuk referensi kredibel.

Prompt Visual (Contoh: "Gambar grafik pertumbuhan ekonomi Indonesia"):

  • Generator gambar DALL-E 3 dengan opsi edit berbasis data terbaru.

DeepSeek

  • Strategi Pembaruan

Data & Model:

  • Fokus pada niche expertise (misalnya, teknik, finansial, hukum Tiongkok).
  • Pelatihan dengan dataset domain-spesifik (contoh: dokumen paten, regulasi pemerintah).

Chip & Infrastruktur:

  • Menggunakan chip domestik Tiongkok (misalnya, Ascend dari Huawei) untuk mengurangi ketergantungan pada Barat.

Kredibilitas & Kepercayaan:

  • Validasi oleh ahli lokal untuk konteks regional (misalnya, hukum Tiongkok).
  • Fitur "Legal Disclaimer" untuk topik sensitif.

Jenis Prompt & Pengaruh Pembaruan

Prompt Teknis (Contoh: "Cara menghitung PDB Tiongkok 2023"):

  • Jawaban berdasarkan data resmi National Bureau of Statistics China.

Prompt Hukum (Contoh: "Syarat pendirian perusahaan di Shanghai"):

  • Pembaruan regulasi terbaru dari pemerintah Tiongkok.

Prompt Bahasa Lokal (Contoh: "Terjemahkan kontrak ke bahasa Mandarin"):

  • Peningkatan akurasi istilah hukum dan budaya.

Tren Peningkatan Kredibilitas & Kepuasan Pengguna

Faktor Utama

Akurasi:

  • Pembaruan data mengurangi halusinasi dan jawaban usang.
  • Contoh: ChatGPT bisa menjawab "Harga emas hari ini" setelah integrasi Bing.

Relevansi:

  • Personalisasi berdasarkan riwayat pengguna (misalnya, Copilot mengingat preferensi penulisan)

Kecepatan:

  • Optimasi chip memungkinkan respons lebih cepat (misalnya, GPT-4 Turbo 128k context).

Transparansi:

  • Penanda sumber (seperti tautan di Bing/Copilot) meningkatkan kepercayaan.

Kepatuhan Etika:

  • Filter konten ilegal/berbahaya (misalnya, Meta menghapus hate speech).

Jenis Prompt yang Semakin Efektif



Tabel Penjelasan Jenis Prompt yang Semakin Efektif Data : gorbysaputra.com
Tabel Penjelasan Jenis Prompt yang Semakin Efektif
Data : gorbysaputra.com

Tantangan & Solusi Masa Depan




Tabel Penjelasan Tantangan & Solusi Masa Depan Data : gorbysaputra.com
Tabel Penjelasan Tantangan & Solusi Masa Depan
Data : gorbysaputra.com


Prediksi Perkembangan AI Generative

Hyper-Personalization:

  • AI akan mengenali preferensi pengguna hingga level mikro (misalnya, gaya menulis atau selera desain).

Multimodal Real-Time:

  • Integrasi suara, video, dan teks secara simultan (misalnya, AI bisa menganalisis video langsung).

Self-Correction:

  • Model bisa merevisi jawaban sendiri jika mendeteksi kesalahan.

Regulasi Global:

  • Standar ISO untuk transparansi AI dan audit kualitas.

Jadi Kamu Harus Tau Secara Garis Besarnya

Setiap tahun, AI Generatif dan LLM semakin mendekati jawaban ideal berkat:

  • Pembaruan data yang mencakup informasi terkini.
  • Peningkatan kapasitas komputasi (chip).
  • Mekanisme verifikasi berbasis manusia dan algoritma.
  • Adaptasi terhadap jenis prompt yang semakin kompleks.
  • Kredibilitas AI bergantung pada sejauh mana perusahaan mampu menyeimbangkan inovasi dengan akuntabilitas. 

Pengguna bisa memaksimalkan hasil dengan:

  • Menggunakan prompt spesifik.
  • Memverifikasi jawaban melalui sumber eksternal.
  • Memahami batasan AI (terutama untuk topik YMYL).

Posting Komentar untuk "Apa Itu AI Generative LLMs? Bagian Tiga"