Sejak akhir 2022, kecerdasan buatan (AI) telah menjadi topik yang semakin populer dan menarik perhatian. Untuk menjaga agar Anda tetap up-to-date, berikut adalah sepuluh istilah penting dalam AI yang perlu Anda ketahui.
1. Penalaran dan Perencanaan
AI saat ini bisa memecahkan masalah dan menyelesaikan tugas dengan memanfaatkan pola yang dipelajari dari data historis. AI canggih tidak hanya melakukan penalaran tetapi juga merencanakan langkah-langkah untuk mencapai tujuan. Misalnya, AI dapat membuat rencana perjalanan ke taman bermain dengan memperhitungkan jadwal wahana dan waktu terbaik untuk mengunjunginya.
Baca Juga:
Cara Mudah Pakai ChatGPT di HP Android
Kecerdasan Buatan di Masa Depan Menurut Bill Gates
2. Pelatihan dan Inferensi
Dalam AI, pelatihan melibatkan pemberian dataset kepada sistem untuk belajar melakukan tugas atau membuat prediksi. Inferensi adalah tahap di mana AI menggunakan pola yang telah dipelajari untuk menghasilkan prediksi. Misalnya, setelah dilatih dengan data harga rumah, AI bisa memprediksi harga rumah baru berdasarkan data tersebut.
3. Model Bahasa Kecil
Model Bahasa Kecil (SLM) adalah versi mini dari Model Bahasa Besar (LLM). SLM seperti Phi-3 menggunakan dataset yang lebih kecil dan memerlukan daya komputasi yang lebih sedikit, sehingga dapat digunakan secara offline di perangkat seperti ponsel.
4. Grounding
Grounding adalah proses untuk memastikan AI memberikan respons yang akurat dengan menghubungkan model AI dengan data dan contoh nyata. Ini membantu AI membedakan fakta dari fiksi dan menghasilkan output yang lebih relevan dan kontekstual.
5. Retrieval Augmented Generation (RAG)
RAG adalah metode yang memberikan akses ke sumber tambahan untuk meningkatkan akurasi AI tanpa perlu melatih ulang sistem. Ini membantu AI memperbarui informasi dan membuat prediksi yang lebih tepat dengan menggunakan data tambahan.
6. Orkestrasi
Orkestrasi dalam AI memastikan bahwa berbagai tugas dilakukan dalam urutan yang tepat untuk menghasilkan respons terbaik. Ini juga melibatkan pencarian informasi terbaru untuk meningkatkan kualitas jawaban.
7. Memori
Meskipun model AI saat ini tidak memiliki memori seperti manusia, mereka dapat menyimpan informasi dari interaksi sebelumnya untuk digunakan dalam konteks saat ini. Pengembangan terus dilakukan untuk meningkatkan kemampuan AI dalam menyimpan informasi jangka pendek dan panjang.
8. Transformer dan Diffusion Models
Transformer models, seperti yang digunakan dalam ChatGPT, adalah terobosan dalam pemahaman bahasa AI. Diffusion models, di sisi lain, digunakan untuk pembuatan gambar dengan menyebarkan piksel hingga membentuk gambar yang diinginkan secara bertahap.
9. Frontier Models
Frontier models adalah sistem AI canggih yang mendorong batas kemampuan AI dengan melakukan berbagai tugas kompleks. Mereka sering digunakan untuk menetapkan standar dan memastikan pengembangan AI yang aman.
10. GPU
Graphics Processing Unit (GPU) adalah chip yang sangat penting dalam komputasi AI. GPU dirancang untuk memproses banyak perhitungan secara bersamaan, yang sangat diperlukan untuk pelatihan dan inferensi AI.
Baca Juga:
Revolusi AI dan Dampaknya Terhadap Lapangan Kerja
Daftar Pekerjaan yang Tidak Bisa Digantikan AI
Dengan memahami istilah-istilah ini, Anda akan lebih siap menghadapi perkembangan pesat dalam dunia AI.
