Artikel ini ditulis untuk menerangkan mengenai singkatan dan istilah asas yang digunakan di dalam AI supaya ia mudah difahami oleh budak berumur 6 tahun. Jika anda inginkan definisi akademik, artikel ini kurang sesuai untuk anda.
AI (Kepintaran buatan)
AI ialah singkatan bagi "Artificial Intelligence"
atau dalam Bahasa Malaysia, "Kecerdasan Buatan". Ia bermaksud
komputer atau mesin yang boleh 'berfikir' dan 'belajar' seperti manusia.
Contoh mudah:
Bayangkan kamu mempunyai mainan robot yang boleh bercakap
dengan kamu. Jika kamu bertanya, "Apakah warna langit?", robot itu
akan menjawab, "Langit berwarna biru." Robot ini menggunakan AI untuk
memahami soalan kamu dan memberikan jawapan yang betul.
Contoh lain ialah telefon pintar yang boleh mengenali suara
kamu. Apabila kamu berkata, "Buka lagu kegemaran saya," telefon itu
akan memainkan lagu yang kamu suka. Ini juga menggunakan AI untuk memahami
arahan kamu dan melakukan apa yang kamu minta.
AI membantu mesin dan komputer menjadi lebih pintar dan
berguna dalam kehidupan seharian kita.
Pemprosesan bahasa semula jadi (NLP)
NLP ialah singkatan bagi "Natural Language Processing" atau dalam
Bahasa Malaysia, "Pemprosesan Bahasa Semula Jadi". Ia adalah cabang
kecerdasan buatan (AI) yang membolehkan komputer memahami, menganalisis, dan
menghasilkan bahasa manusia.
Contoh mudah:
Bayangkan kamu bercakap dengan pembantu maya seperti Siri
atau Google Assistant. Apabila kamu berkata, "Apakah cuaca hari
ini?", pembantu maya itu akan memahami soalan kamu dan memberikan jawapan
yang sesuai. Ini adalah contoh bagaimana NLP membolehkan komputer memahami dan
bertindak balas terhadap bahasa manusia.
Contoh lain ialah aplikasi terjemahan seperti Google
Translate. Apabila kamu menaip ayat dalam satu bahasa, aplikasi tersebut akan
menterjemahkannya ke bahasa lain. NLP digunakan untuk memahami makna ayat asal
dan menghasilkan terjemahan yang tepat.
NLP membantu komputer berinteraksi dengan manusia melalui
bahasa yang kita gunakan setiap hari.
GPT
GPT ialah singkatan bagi "Generative Pre-trained
Transformer" atau dalam Bahasa Malaysia, "Transformer Terlatih Awal
Generatif". Ia merupakan model kecerdasan buatan yang direka untuk
memahami dan menghasilkan teks seperti manusia. Model ini dilatih menggunakan
sejumlah besar data teks, membolehkannya meramalkan perkataan seterusnya dalam
ayat dan menghasilkan teks yang koheren.
Contoh mudah:
Bayangkan kamu mempunyai permainan di mana kamu mula menulis
cerita, dan komputer akan menyambung cerita tersebut berdasarkan apa yang kamu
tulis. Sebagai contoh, jika kamu menulis, "Pada suatu hari, seekor kucing
berjalan ke dalam hutan dan...", komputer mungkin menyambung dengan,
"...bertemu dengan seekor arnab yang sedang mencari makanan." Ini
adalah bagaimana GPT berfungsi—ia memahami konteks dan menghasilkan teks yang
sesuai untuk meneruskan cerita.
Contoh lain ialah apabila kamu menggunakan aplikasi yang
boleh menjawab soalan atau membantu menulis esei. Aplikasi tersebut mungkin
menggunakan GPT untuk memahami soalan kamu dan memberikan jawapan yang relevan
atau membantu menyusun ayat dengan baik.
GPT membantu komputer memahami dan menghasilkan teks dengan
cara yang mirip kepada bagaimana manusia berkomunikasi.
ChatGPT
ChatGPT ialah model kecerdasan buatan yang direka untuk
berinteraksi dengan pengguna melalui perbualan teks. Ia menggunakan teknologi
GPT (Generative Pre-trained Transformer) untuk memahami soalan atau arahan dan
memberikan jawapan yang sesuai.
Contoh mudah:
Bayangkan kamu mempunyai rakan maya yang boleh menjawab
soalan kamu. Jika kamu bertanya, "Apakah warna langit?", ChatGPT akan
menjawab, "Langit berwarna biru." Ia juga boleh membantu dengan
tugasan seperti menulis cerita, menerangkan konsep, atau memberikan cadangan.
Contoh lain ialah apabila kamu ingin mengetahui maklumat
tentang haiwan tertentu. Kamu boleh bertanya, "Beritahu saya tentang
gajah," dan ChatGPT akan memberikan maklumat seperti, "Gajah adalah
haiwan darat terbesar dan mempunyai belalai panjang."
ChatGPT berfungsi sebagai pembantu maya yang boleh
berkomunikasi dengan kamu melalui teks, membantu menjawab soalan dan memberikan
maklumat yang berguna.
Apakah perbezaan antara ChatGPT dan GPT?
ChatGPT dan GPT ialah dua istilah yang berkaitan dalam bidang kecerdasan
buatan, tetapi merujuk kepada konsep yang berbeza.
GPT (Generative Pre-trained Transformer): GPT ialah
model bahasa yang dibangunkan oleh OpenAI. Ia direka untuk memahami dan
menghasilkan teks yang menyerupai tulisan manusia. Model ini dilatih
menggunakan sejumlah besar data teks, membolehkannya meramalkan perkataan
seterusnya dalam ayat dan menghasilkan teks yang koheren. Versi-versi GPT
seperti GPT-3, GPT-3.5, dan GPT-4 telah digunakan dalam pelbagai aplikasi.
ChatGPT: ChatGPT ialah aplikasi khusus yang dibina di
atas model GPT. Ia direka untuk berinteraksi dengan pengguna melalui perbualan
teks, membolehkan pengguna bertanya soalan atau memberikan arahan, dan menerima
jawapan yang relevan. ChatGPT menggunakan keupayaan GPT untuk memahami konteks
perbualan dan memberikan respons yang sesuai.
Perbezaan Utama:
- Fungsi:
GPT ialah model bahasa umum yang boleh digunakan untuk pelbagai tugas
pemprosesan bahasa semula jadi, manakala ChatGPT adalah aplikasi khusus
yang menggunakan GPT untuk perbualan teks.
- Penggunaan:
GPT boleh digunakan dalam pelbagai aplikasi seperti penjanaan teks,
terjemahan, dan analisis sentimen, sementara ChatGPT fokus kepada
interaksi perbualan dengan pengguna.
Secara ringkas, GPT adalah 'otak' atau model asas, manakala
ChatGPT adalah aplikasi yang menggunakan 'otak' tersebut untuk berinteraksi
dengan pengguna melalui perbualan teks.
Apakah perbezaan antara ChatGPT dan Google?
ChatGPT dan Google adalah dua alat yang berbeza dengan
fungsi dan tujuan yang berlainan dalam dunia teknologi.
ChatGPT: ChatGPT ialah model kecerdasan buatan yang direka
untuk berinteraksi dengan pengguna melalui perbualan teks. Ia menggunakan
teknologi Generative Pre-trained Transformer (GPT) untuk memahami soalan atau
arahan dan memberikan jawapan yang sesuai. ChatGPT mampu menghasilkan teks yang
menyerupai tulisan manusia, menjadikannya berguna untuk penulisan kreatif,
menjawab soalan, atau memberikan penjelasan mengenai topik tertentu.
Google: Google, khususnya enjin carian Google, adalah
platform yang membolehkan pengguna mencari maklumat di internet. Apabila
pengguna memasukkan kata kunci atau soalan, Google akan memaparkan senarai
pautan ke laman web yang berkaitan dengan carian tersebut. Google juga
menawarkan pelbagai perkhidmatan lain seperti Gmail, Google Maps, dan Google
Drive.
Perbezaan Utama:
- Fungsi:
ChatGPT berfungsi sebagai pembantu maya yang berinteraksi melalui
perbualan teks, manakala Google berfungsi sebagai enjin carian yang
membantu pengguna mencari maklumat di internet.
- Cara
Memberikan Maklumat: ChatGPT memberikan jawapan langsung berdasarkan
pemahamannya terhadap soalan, sementara Google menyediakan senarai pautan
ke sumber maklumat yang berkaitan.
- Penggunaan:
ChatGPT sesuai untuk perbualan interaktif dan penjanaan teks, manakala
Google sesuai untuk mencari maklumat spesifik dan melayari laman web.
Secara ringkas, ChatGPT ialah alat untuk interaksi perbualan
dan penjanaan teks, sementara Google ialah enjin carian yang membantu pengguna
mencari dan mengakses maklumat di internet.
LLM
LLM ialah singkatan bagi "Large Language Model"
atau dalam Bahasa Malaysia, "Model Bahasa Besar". Ia merujuk kepada
model kecerdasan buatan yang dilatih menggunakan sejumlah besar data teks untuk
memahami dan menghasilkan bahasa manusia dengan lebih baik.
Contoh mudah:
Bayangkan kamu mempunyai buku cerita yang sangat tebal
dengan banyak cerita di dalamnya. Jika kamu membaca semua cerita itu, kamu akan
belajar banyak perkataan dan cara menyusun ayat. Begitu juga, LLM 'membaca'
banyak teks untuk belajar bagaimana manusia bercakap dan menulis.
Contoh lain ialah apabila kamu menggunakan aplikasi
terjemahan. Aplikasi tersebut menggunakan LLM untuk memahami ayat dalam satu
bahasa dan menterjemahkannya ke bahasa lain dengan tepat.
Jadi, LLM membantu komputer memahami dan menghasilkan bahasa
manusia dengan lebih baik, menjadikannya berguna dalam pelbagai aplikasi
seperti terjemahan, penulisan, dan perbualan dengan pengguna.
ML
ML ialah singkatan bagi "Machine Learning" atau dalam Bahasa
Malaysia, "Pembelajaran Mesin". Ia ialah cabang kecerdasan buatan
(AI) yang membolehkan komputer belajar daripada data tanpa perlu diprogram
secara eksplisit. Dengan menganalisis data yang banyak, komputer dapat
mengenali corak dan membuat keputusan atau ramalan berdasarkan pembelajaran tersebut.
Contoh mudah:
Bayangkan kamu mempunyai kotak besar berisi pelbagai jenis
buah-buahan. Jika kamu belajar mengenali setiap buah berdasarkan bentuk, warna,
dan saiznya, lama-kelamaan kamu akan dapat mengenali buah-buahan tersebut tanpa
perlu diberitahu. Begitu juga, dalam pembelajaran mesin, komputer dilatih
dengan banyak data supaya ia dapat mengenali corak dan membuat keputusan
sendiri.
Contoh lain ialah aplikasi penapis spam dalam e-mel. Pada
mulanya, aplikasi ini dilatih dengan banyak contoh e-mel spam dan bukan spam.
Selepas itu, ia dapat mengenali e-mel yang mungkin spam dan menapisnya secara
automatik.
Jadi, pembelajaran mesin membantu komputer menjadi lebih
pintar dengan belajar daripada data, membolehkannya membuat keputusan atau
ramalan tanpa arahan khusus.
SL
Dalam konteks kecerdasan buatan (AI), "SL" biasanya merujuk kepada
"Supervised Learning" atau "Pembelajaran Terselia". Ini
adalah kaedah pembelajaran mesin di mana model dilatih menggunakan data yang
telah dilabel. Setiap input dalam set data mempunyai output yang diketahui,
membolehkan model belajar untuk meramalkan output yang betul bagi input baru
berdasarkan corak yang dipelajari.
Contoh mudah:
Bayangkan kamu mempunyai sekotak kad dengan gambar haiwan,
dan setiap kad mempunyai nama haiwan tersebut. Dengan melihat gambar dan nama
pada setiap kad, kamu belajar mengenali haiwan berdasarkan ciri-ciri mereka.
Selepas itu, apabila kamu melihat gambar haiwan baru tanpa nama, kamu boleh
meneka nama haiwan tersebut berdasarkan apa yang telah kamu pelajari.
Dalam pembelajaran terselia, komputer dilatih dengan cara
yang sama. Ia diberikan banyak contoh input dengan output yang betul, dan
melalui proses ini, ia belajar untuk membuat ramalan yang tepat apabila
diberikan input baru.
Contoh lain ialah sistem pengecaman tulisan tangan. Komputer
dilatih dengan banyak contoh tulisan tangan yang telah dilabel dengan huruf
atau angka yang betul. Selepas latihan, ia boleh mengenali dan menukar tulisan
tangan menjadi teks digital dengan tepat.
Jadi, pembelajaran terselia membantu komputer belajar
daripada contoh yang diberikan untuk membuat ramalan atau keputusan yang tepat
dalam situasi baru.
Prompt Engineering
Prompt engineering merujuk kepada proses merangka dan
menyusun arahan atau soalan yang diberikan kepada model kecerdasan buatan (AI)
generatif, seperti ChatGPT, untuk menghasilkan output yang diinginkan. Dengan
merangka prompt yang tepat, pengguna dapat memanfaatkan sepenuhnya keupayaan
model AI untuk pelbagai aplikasi, termasuk penjanaan teks, terjemahan, dan
penulisan kreatif.
Contoh:
Jika anda ingin model AI menulis puisi tentang alam semula jadi, prompt yang jelas dan spesifik seperti "Tulis puisi tentang keindahan hutan pada waktu pagi" akan membantu model menghasilkan output yang lebih relevan dan berkualiti.
Kepentingan Prompt Engineering
Ketepatan Output: Prompt yang dirancang dengan baik
memastikan model AI memberikan jawapan atau hasil yang tepat dan sesuai dengan
keperluan pengguna.
Kecekapan: Dengan prompt yang jelas, masa dan usaha yang
diperlukan untuk mendapatkan output yang diinginkan dapat dikurangkan.
Penyesuaian: Prompt engineering membolehkan pengguna
menyesuaikan output model AI mengikut konteks atau gaya tertentu, seperti
formal atau santai.
Dalam era AI yang semakin berkembang, kemahiran dalam prompt
engineering menjadi semakin penting untuk memaksimumkan potensi teknologi ini
dalam pelbagai bidang
Ulasan
Catat Ulasan