1. Gambaran Umum tentang Model OpenAI

OpenAI telah merilis serangkaian model kecerdasan buatan yang ditujukan untuk menangani berbagai tingkat kompleksitas dalam pemecahan masalah. Mulai dari seri GPT untuk memahami dan menghasilkan bahasa alami atau kode, hingga DALL·E untuk membuat dan mengedit gambar, serta TTS dan Whisper untuk mengubah teks dan ucapan, model-model ini masing-masing memiliki keunggulan sendiri dan mencakup berbagai skenario aplikasi.

  • GPT-4 dan GPT-4 Turbo: Mewakili teknologi pemrosesan bahasa alami terbaru, mampu melakukan tugas kompleks dengan akurat dan memberikan pemahaman yang mendalam tentang bahasa alami.
  • GPT-3.5: Lebih memperbaiki GPT-3, menekankan pada efektivitas biaya tinggi sambil memiliki kemampuan generasi bahasa alami dan kode yang kuat.
  • DALL·E: Memanfaatkan teknik deep learning canggih untuk menciptakan gambar-gambar yang realistis.
  • TTS: Mengubah teks menjadi ucapan, cocok untuk berbagai aplikasi yang membutuhkan output ucapan.
  • Whisper: Model pengenalan ucapan yang serbaguna (dari ucapan ke teks), mendukung berbagai bahasa.
  • Embeddings: Mengonversi teks menjadi representasi numerik, banyak digunakan dalam pencarian, pengelompokan, sistem rekomendasi, dan lainnya.
  • Moderation: Mampu mendeteksi konten sensitif dalam teks, membantu dalam mematuhi kebijakan penggunaan.

Model-model OpenAI secara teratur diperbarui sesuai dengan berbagai kebutuhan dan menyediakan versi-versi lama yang stabil bagi pengembang untuk memastikan konsistensi aplikasi.

2. GPT-4 dan GPT-4 Turbo

GPT-4 adalah model multimodal besar yang tidak hanya menerima masukan teks tetapi juga memproses masukan dari gambar dan mengeluarkan teks. GPT-4 unggul dalam berbagai pengetahuan umum dan penalaran mendalam, dengan akurasi yang lebih tinggi daripada model sebelumnya.

GPT-4 Turbo telah melakukan perbaikan dalam menangani perilaku "malas", yaitu ketika model gagal menyelesaikan tugas. Selain itu, GPT-4 mendukung fitur-fitur yang lebih canggih seperti:

  • Kemampuan mengikuti instruksi yang ditingkatkan
  • Mode JSON
  • Output yang dapat direproduksi
  • Panggilan fungsi secara paralel

Untuk aplikasi yang membutuhkan pengolahan jumlah data yang besar dan instruksi-instruksi kompleks, GPT-4 menyediakan jendela konteks yang besar sebesar 128.000 token, memberikannya keunggulan alami dalam memproses teks panjang yang koheren.

3. Model GPT-3.5

Model GPT-3.5 adalah model yang jauh lebih efektif biaya dengan kemampuan untuk memahami dan menghasilkan bahasa alami atau kode. GPT-3.5 Turbo adalah versi yang dioptimalkan dari GPT-3.5, dirancang khusus untuk optimisasi obrolan, sambil juga tampil baik dalam penyelesaian tugas tradisional.

Untuk sebagian besar tugas-tugas dasar, perbedaan antara model GPT-4 dan GPT-3.5 tidak signifikan. Namun, dalam skenario penalaran yang lebih kompleks, kemampuan GPT-4 jauh melampaui kemampuan GPT-3.5 dan pendahulunya.

4. Model Pembaruan Gambar DALL·E

DALL·E adalah teknologi inovatif lainnya dari OpenAI yang dapat menghasilkan gambar-gambar realistis berdasarkan deskripsi bahasa alami. Misalnya, pengguna dapat memintanya untuk membuat "gurita mengenakan pakaian luar angkasa," dan DALL·E akan menghasilkan gambar yang sesuai dengan deskripsi.

5. Model Teks-ke-Ucapan (TTS)

Teks-ke-Ucapan (TTS) adalah teknologi yang mengubah informasi teks menjadi bahasa lisan, dengan aplikasi yang signifikan dalam berbagai skenario seperti membantu individu dengan gangguan penglihatan dalam membaca, memungkinkan respons asisten pintar, dan notifikasi suara otomatis.

OpenAI menawarkan dua varian model TTS — tts-1 dan tts-1-hd. Di antaranya, tts-1 dioptimalkan untuk skenario teks-ke-ucapan secara real-time, dengan kecepatan yang lebih cepat, sementara tts-1-hd dioptimalkan untuk kualitas yang lebih tinggi dan lebih cocok untuk skenario dengan tuntutan kualitas suara yang tinggi.

6. Model Pengenalan Ucapan Whisper

Whisper adalah model pengenalan ucapan yang serbaguna (dari ucapan ke teks) yang dilatih untuk mengenali ucapan dalam berbagai bahasa, dengan kemampuan untuk menerjemahkan ucapan dan mengenali bahasa. Whisper dilatih menggunakan dataset ucapan yang luas dan beragam untuk mencapai berbagai aplikasi.

Fitur-fitur Model Whisper

Whisper dapat mengenali ucapan dalam berbagai bahasa dan memiliki kemampuan-kemampuan berikut:

  1. Pengenalan ucapan dengan akurasi tinggi.
  2. Mendukung terjemahan ucapan dalam berbagai bahasa.
  3. Kemampuan pengenalan bahasa.

7. Model Pembenaman Teks

Model pembenaman teks dapat mengonversi teks ke dalam bentuk vektor numerik, memungkinkan perhitungan korelasi antara teks-teks tersebut. Model ini banyak digunakan dalam pencarian, pengelompokan, sistem rekomendasi, deteksi anomali, dan tugas klasifikasi, di antara lain.

8. Model Ulasan Konten Moderasi

Model ulasan konten dapat memeriksa apakah konten mematuhi kebijakan penggunaan OpenAI, secara otomatis mengidentifikasi berbagai jenis konten sensitif, dan membantu dalam menjaga standar komunitas.