Buitenzorg Syndicate
Buitenzorg Syndicate est 2018. We're a community based from young generation who interested and doing hacking things, the name has been changed from indonesian Termux Association to Buitenzorg Syndicate since 2020, it's group open for anyone who want be a speaker either audience, be responsible of your own skills.

Perbedaan GPT-2 dan GPT-3


Generative Pre-trained Transformer (GPT) adalah model arsitektur pemrosesan bahasa alami (Natural Language Processing, NLP) yang dikembangkan oleh OpenAI. Pada Juni 2018, OpenAI merilis GPT-2 dengan tujuan untuk menghasilkan teks yang mirip dengan teks yang dihasilkan oleh manusia. Namun, pada tahun 2020, OpenAI menjadi sorotan ketika mereka merilis GPT-3, model NLP terbaru dengan kemampuan yang jauh lebih maju.

Dalam artikel ini, kami akan membahas perbedaan antara GPT-2 dan GPT-3 serta kemampuan dan kelemahan masing-masing model.

1. Ukuran

Salah satu perbedaan utama antara GPT-2 dan GPT-3 adalah ukuran. GPT-2 memiliki 1,5 miliar parameter dengan ukuran model sekitar 500 MB. Sedangkan GPT-3, memiliki 175 miliar parameter sehingga ukuran model ini mencapai 700 GB, lebih dari 10 kali ukuran GPT-2.

2. Kemampuan Bahasa

Kemampuan bahasa GPT-3 jauh lebih maju dari GPT-2. GPT-3 dapat memahami bahasa manusia dan dapat memproses teks dengan cara yang lebih mirip dengan cara manusia memproses bahasa. Secara spesifik, GPT-3 dapat menghasilkan konten yang lebih realistis dan konteks dengan baik. GPT-3 juga dapat memahami lebih banyak jenis bahasa, termasuk bahasa konsorsium Unicode, seperti bahasa Cina dan Jepang.

3. Fleksibilitas dalam Tugas

GPT-3 lebih fleksibel dalam menyelesaikan berbagai tugas NLP. GPT-2 hanya terampil dalam pemodelan bahasa. Sedangkan GPT-3 dapat digunakan untuk tugas tertentu, seperti terjemahan bahasa, pembuatan artikel, menyelesaikan masalah matematika, dan algoritma. Bertahun-tahun di bidang pengembangan AI, untuk mengatasi kekurangan yang dihadapi dalam pengembangan algoritma, para pengembang menggunakan bahasa pemrograman Python, C ++ dll. Namun, GPT-3 mampu membuat algoritma tanpa menggunakan bahasa pemrograman apapun.

4. Kemampuan Penyesuaian

GPT-3 lebih mudah disesuaikan dengan kebutuhan pengguna. Pengguna dapat menyesuaikan hingga tingkat frase, contoh, atau dokumen. Sementara, GPT-2 masih sulit untuk disesuaikan.

5. Evaluasi Lebih Akurat

GPT-3 lebih akurat dalam memberikan penilaian pada kalimat atau dokumen yang benar atau salah. GPT-2 masih memiliki kelemahan dalam evaluasi akurasi ini.

6. Status Open Source dan Batasan Akses

Meskipun GPT-2 dan GPT-3 bukan model NLP yang sepenuhnya open-source, kebijakan open-source GPT-3 lebih mudah diakses oleh para pengembang. Namun, GPT-2 saat ini masih sulit diakses. Selama beberapa waktu, OpenAI terus membuka akses pada GPT-3, menjadikan pengembangan AI semakin mudah dan menyenangkan.


Dalam kesimpulan, GPT-3 sama-sama merupakan terobosan dalam pengembangan NLP. GPT-3 memiliki kemampuan bahasa yang lebih baik, fleksibilitas, dan kemampuan penyesuaian yang besar. Tapi, karena ukurannya yang sangat besar dan statusnya yang sebagian tertutup, GPT-3 masih sulit untuk diakses. Meskipun demikian, kedua model NLP ini memiliki peran penting dalam pengembangan AI dan dapat digunakan dalam berbagai kasus penggunaan seperti tugas-tugas yang menuntut keahlian dalam bahasa atau melakukan pemodelan bahasa nirkonteks.


Sumber referensi:

https://www.dailykos.com/stories/2020/12/14/2001894/-Can-Generative-Pre-trained-Transformer-GPT-3-Channel-The-Dead-or-Even-Talk-To-God

Posting Komentar