Tujuh Kurikulum ChatGPT yang Mungkin Telah Dipelajari
Karena keingintahuan sederhana, saya menjadi penasaran tentang apa yang mungkin telah dipelajari oleh GPT. Mencari data dan jenis pembelajaran yang dipelajari secara langsung terasa sedikit membosankan, jadi saya mencari tahu jenis masalah yang sedang ditangani dalam bidang penelitian pemrosesan bahasa alami.
Website Papers with Code mengklasifikasikan 583 topik penelitian pemrosesan bahasa alami, yang masing-masing berarti “peneliti di seluruh dunia sedang mempelajari pertanyaan yang sama.” Kemungkinan besar jenis masalah seperti ini termasuk dalam kurikulum kecil dari apa yang dipelajari oleh GPT dengan kontennya yang luas.
Di antara mereka, saya telah memilih tujuh topik yang erat kaitannya dengan kehidupan sehari-hari.
Data menjadi Teks
Topik penelitian ini melibatkan penghasilan teks deskriptif dari data “tabel” yang sering ditemui. Ini merupakan studi yang penting bagi produktivitas analis data seperti saya, dan pada saat yang sama, merupakan studi yang memengaruhi pekerjaan (GPT bukan satu-satunya hal yang memengaruhi pekerjaan, bukan?).
Mendeskripsikan dan menginterpretasikan data bisa sulit bagi mesin jika diberi terlalu banyak kebebasan untuk berimajinasi atau menyisipkan niat. Di atas segalanya, harus diungkapkan dengan akurat. Dan deskripsi ini tidaklah sederhana. Itu harus memecahkan berbagai subtopik secara simultan, seperti apa yang harus dijelaskan, apa yang harus difokuskan, dan ekspresi apa yang harus digunakan untuk meningkatkan kejelasan.
Transfer Gaya Teks
Jika ada “tiruan suara” dalam studi vokal, ada “konversi gaya” dalam pemrosesan bahasa alami. Misalnya, ini adalah teknik mengubah gaya tuturan dari pembicara yang berbeda sambil tetap mempertahankan makna yang sama dari kalimat.
Anda dapat mengubah “suara yang nyaman” menjadi “berbicara dengan kemarahan”, “gayanya maskulin” menjadi “gaya pembicara perempuan”, dan “kata-kata dan kalimat yang seperti anak-anak” menjadi “tata bahasa dewasa”.
Misalnya, mengubah penjelasan teknis Elon Musk tentang SpaceX menjadi gaya tuturan Harry Potter. Ini adalah teknik untuk mengubah gaya pembicara yang berbeda sambil tetap mempertahankan makna yang sama dari kalimat.
Terjemahan Bahasa Klinis
Ketika gejala kita melebihi pilek ringan, bahkan jika kita mendengar diagnosa dari seorang dokter dalam bahasa ibu kita, itu bisa terasa seperti bahasa asing. Untuk menutup kesenjangan ini, ada bidang penelitian yang menerjemahkan teks medis yang penuh dengan terminologi khusus ke dalam bahasa yang dapat dipahami oleh masyarakat umum.
Klasifikasi Niat
Secara sederhana, ini adalah studi tentang bagaimana memahami apa yang dimaksudkan seseorang meskipun mereka tidak mengatakannya dengan jelas. Misalnya, dalam layanan perdagangan, ini dapat membantu mengidentifikasi apakah seseorang ingin melakukan pembelian, meningkatkan langganan yang lebih mahal, atau membatalkan langganan mereka. Jika itu adalah chatbot, ia dapat mengidentifikasi topik yang relevan dari beberapa kata yang ditinggalkan oleh pengguna, dan menyarankan informasi yang mungkin berguna bagi pengguna.
Penyelesaian Cerita
Penelitian ini bertujuan untuk melengkapi bagian yang hilang dari sebuah cerita, bahkan jika plotnya tidak sempurna. Ini dapat mencakup menebak dan menyambungkan bagian yang hilang dari teks utama, bukan hanya kesimpulannya. Jika cerita mengandung terlalu banyak istilah teknis atau membutuhkan banyak pengetahuan latar belakang, penjelasan dapat disediakan untuk membantu pembaca mengikutinya.
Manfaat dari penelitian ini meluas tidak hanya pada novel, tetapi dapat diterapkan dalam kehidupan sehari-hari. Banyak orang menjadi korban dari “kutukan pengetahuan,” menganggap bahwa orang lain sudah tahu apa yang mereka ketahui. Akan membantu jika model Penyelesaian Cerita bisa menjadi mediator pengetahuan antara orang-orang.
Penceritaan Visual
Jika diberikan gambar seseorang yang berlari keluar dari Stasiun Manhattan, dua versi penjelasan bisa ditulis sebagai berikut.
- “Ada seseorang yang sedang berlari di pintu keluar ke-2 Stasiun Manhattan. Ada pohon, jalan, dan mobil di sebelahnya.”
- “Terlambat lagi hari ini.”
Orang bisa memahami konteks dan membuat sebuah cerita dari satu gambar seperti ini. Namun, ini adalah tugas yang sulit bagi kecerdasan buatan. Dan memberikan konteks untuk menghubungkan beberapa gambar menjadi cerita yang koheren, dan akhirnya menghasilkan kalimat adalah tingkat lain dalam penelitian Penceritaan Visual.
Generasi Konsep-Menjadi-Teks
“Generasi teks berdasarkan konsep” sedikit berbeda dari “Menyelesaikan cerita,” yang disebutkan sebelumnya. Sementara penelitian Menyelesaikan cerita mengisi konteks yang kosong, penelitian yang diperkenalkan kali ini menciptakan kalimat yang masuk akal dengan beberapa kata yang diberikan.
Saya juga memberikan tugas kepada GPT4 kali ini. Saya memintanya untuk membuat kalimat dengan empat kata: “pagi, kopi, roti, kereta bawah tanah.” Sepertinya tugas yang mudah bagi GPT sekarang.
Dia bangun pagi-pagi, menuangkan secangkir kopi, menggigit roti hangat, dan menuju ke stasiun kereta bawah tanah untuk bekerja.
Isi yang dipilih dari artikel ini hanya beberapa dari berbagai topik penelitian. Selain pemrosesan bahasa alami, bidang penelitian kecerdasan buatan mencakup pengenalan ucapan, generasi gambar/video, dan banyak lagi, yang tak terbatas. Anda juga dapat berpikir dengan mencari tahu topik-topik yang telah diteliti sejauh ini dan berpikir, “Saya telah mempelajari tipe-tipe ini, jadi saya bisa mengembangkan dengan tipe-tipe pertanyaan tersebut.” Silakan kunjungi situs ini juga untuk menjelajahi beberapa ide hebat.