Berikut adalah penjelasan lengkap tentang model NLP populer: BERT, GPT, dan Transformer, mencakup konsep dasar, keunggulan, arsitektur, dan penerapan masing-masing.
1. Transformer: Dasar dari BERT dan GPT
Konsep Dasar
Transformer diperkenalkan dalam makalah “Attention Is All You Need” (2017) oleh Vaswani et al. Model ini merevolusi NLP dengan menggantikan arsitektur tradisional seperti RNN (Recurrent Neural Network) dan LSTM (Long Short-Term Memory). Transformer dirancang untuk mengatasi kelemahan arsitektur sebelumnya, seperti kesulitan memproses hubungan jangka panjang dalam teks.
Komponen Utama Transformer
- Self-Attention Mechanism
- Fokus pada bagian penting dari input (teks) secara global.
- Menghitung perhatian antara kata-kata dalam kalimat untuk memahami konteks.
- Contohnya, dalam kalimat “Dia membeli apel karena dia lapar,” model memahami bahwa “dia” mengacu pada subjek sebelumnya.
- Encoder-Decoder Architecture
- Encoder: Memproses input teks dan menghasilkan representasi (embedding).
- Decoder: Menghasilkan output berdasarkan representasi dari encoder, biasanya untuk tugas seperti penerjemahan.
- Positional Encoding
Karena Transformer tidak memiliki komponen rekursif atau urutan bawaan seperti RNN, positional encoding digunakan untuk memberikan informasi tentang posisi kata dalam teks.
Keunggulan Transformer
- Paralelisasi lebih baik daripada RNN/LSTM.
- Mampu menangkap hubungan jangka panjang dalam teks.
- Sangat fleksibel untuk berbagai tugas NLP.
Aplikasi
- Digunakan sebagai dasar bagi model seperti BERT dan GPT.
- Bidang penerapan: terjemahan mesin, chatbot, summarization, dan lainnya.
2. BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers)
Konsep Dasar
BERT dikembangkan oleh Google pada 2018 dan dirancang untuk memahami teks secara bidirectional. Artinya, BERT melihat konteks dari kedua arah (kiri dan kanan) untuk memahami makna kata dalam kalimat.
Arsitektur
- Encoder-Only Architecture: Fokus pada pemahaman teks, bukan menghasilkan teks.
- Memanfaatkan self-attention untuk memproses seluruh teks sekaligus, memungkinkan BERT memahami konteks secara global.
Pretraining BERT
- Masked Language Modeling (MLM)
- Beberapa kata dalam teks diganti dengan token khusus
[MASK]. - Tujuannya adalah memprediksi kata yang hilang berdasarkan konteksnya.
- Contoh:
Input: “Dia membeli [MASK] di pasar.”
Output: “apel.”
- Beberapa kata dalam teks diganti dengan token khusus
- Next Sentence Prediction (NSP)
- Melatih model untuk memahami hubungan antar kalimat.
- Diberikan dua kalimat, model menentukan apakah kalimat kedua mengikuti kalimat pertama.
Keunggulan
- Pemahaman kontekstual yang mendalam karena pendekatan bidirectional.
- Sangat baik untuk tugas-tugas seperti classification, named entity recognition (NER), dan question answering (QA).
Kekurangan
- Tidak cocok untuk generasi teks karena hanya menggunakan encoder.
- Latensi tinggi dalam inferensi karena pendekatan bidirectional.
Penerapan
- Google Search menggunakan BERT untuk memahami kueri pengguna.
- Tugas NLP seperti analisis sentimen, ekstraksi informasi, dan QA.
3. GPT (Generative Pre-trained Transformer)
Konsep Dasar
GPT, dikembangkan oleh OpenAI, dirancang untuk generasi teks menggunakan arsitektur Transformer. Berbeda dengan BERT, GPT memproses teks secara unidirectional (dari kiri ke kanan).
Arsitektur
- Decoder-Only Architecture: Fokus pada generasi teks berdasarkan konteks sebelumnya.
- Menggunakan causal attention: Model hanya dapat melihat kata-kata sebelumnya, bukan kata-kata di masa depan.
Pretraining GPT
- Melibatkan unsupervised learning dengan tugas language modeling:
- Memprediksi kata berikutnya dalam teks berdasarkan kata-kata sebelumnya.
- Contoh:
Input: “Dia membeli apel karena dia lapar, dan…”
Output: “…ia memakannya segera.”
Keunggulan
- Sangat baik untuk tugas generasi teks, seperti membuat esai, cerita, atau dialog.
- Dapat diadaptasi ke berbagai tugas NLP dengan fine-tuning minimal.
Kekurangan
- Tidak memahami konteks global karena pendekatan unidirectional.
- Kurang optimal untuk tugas yang memerlukan analisis hubungan antar kalimat.
Versi GPT
- GPT-2: Menghasilkan teks berkualitas tinggi dengan dataset yang lebih besar.
- GPT-3: Lebih canggih dengan miliaran parameter, memungkinkan pemahaman yang lebih baik tanpa banyak fine-tuning.
- ChatGPT: Versi GPT yang dioptimalkan untuk interaksi dialog.
Penerapan
- Chatbot, summarization, kode otomatis, dan pembuatan konten.
Perbandingan BERT, GPT, dan Transformer
| Aspek | Transformer | BERT | GPT |
|---|---|---|---|
| Arsitektur | Encoder-Decoder | Encoder-Only | Decoder-Only |
| Arah Pemrosesan | Bidirectional/Unidirectional | Bidirectional | Unidirectional |
| Tugas Utama | Pemahaman & Generasi Teks | Pemahaman Teks | Generasi Teks |
| Contoh Aplikasi | Penerjemahan, Chatbot | Google Search, QA, NER | ChatGPT, pembuatan konten, chatbot |
| Keunggulan | Hubungan jangka panjang | Pemahaman konteks mendalam | Generasi teks kreatif |
Kesimpulan
- Transformer adalah fondasi bagi model modern, memberikan kemampuan untuk menangkap konteks secara lebih baik.
- BERT unggul dalam memahami teks dan banyak digunakan untuk tugas analisis dan klasifikasi.
- GPT sangat baik untuk generasi teks, menciptakan konten kreatif, dan digunakan dalam aplikasi dialog seperti ChatGPT.
Ketiga model ini menjadi pilar dalam perkembangan NLP modern, masing-masing dengan keunggulan unik untuk tugas-tugas tertentu.
