Terlambat untuk bergabung dalam percakapan, saya mengerti!Mari kita lihat angkat tangan: siapa yang telah menggunakan alat AI Generatif seperti ChatGPT, Gemini, atau DeepSeek?🙋 Hampir semua orang, hebat! Sekarang, tetap angkat tangan jika Anda memahami bagaimana GenAI beroperasi. Oh tidak. . . 😅 Jika tangan Anda turun, jangan khawatir!Ini adalah topik yang rumit. Walaupun bermanfaat untuk peran Anda menggunakan teknologi canggih ini, Anda mungkin merasa, “Saya bukan ilmuwan data, jadi mengapa repot-repot mempelajari detailnya?” Tapi di mana rasa ingin tahu Anda?😛 Bercanda samping, jika Anda ingin tahu bagaimana GenAI berfungsi tanpa memerlukan keahlian teknis, tetaplah bersama saya!Sekedar info: ini bukan tempat untuk belajar keterampilan tingkat lanjut seperti membuat prompt yang lebih baik atau menyelami kompleksitas matematis. Mari kita uraikan menjadi tiga poin utama: 1. **Memahami Dasar AI** 🔮 Pemodelan prediktif, cabang dari Machine Learning (ML), umumnya bersifat 'terawasi'—Anda memilih target yang ingin diprediksi menggunakan fitur terkait. AI berfungsi untuk memprediksi hasil berdasarkan data yang tersedia.

Misalnya, jika Anda mencoba menebak cuaca hari ini di London tanpa keluar, Anda mungkin mempertimbangkan suhu, musim, dan kondisi sebelumnya untuk membuat tebakan yang masuk akal. Inilah yang dilakukan Machine Learning: memperbarui algoritma untuk menyimpulkan hasil di masa depan berdasarkan data yang lalu. 2. **Apa yang Membedakan GenAI** 🎢 AI Generatif berbeda dari AI tradisional karena masih memprediksi hasil tetapi secara khusus menciptakan data tidak terstruktur (teks, gambar, dll. ). Meskipun ada beberapa kesalahpahaman, prinsip di baliknya tidak sepenuhnya baru; ambil contoh chatbot klasik Eliza. Yang berubah baru-baru ini adalah ledakan data dan kemajuan dalam pemrosesan konteks. Dengan teknologi seperti "mekanisme perhatian, " GenAI dapat memprioritaskan aspek paling relevan dari data yang sedang diproses, meningkatkan akurasi dalam generasi. 3. **Bagaimana GenAI Bekerja** 🌌 GenAI memprediksi suatu target menggunakan data dan menerapkan konteks melalui mekanisme perhatiannya. Apa yang berbeda adalah jenis data dan target, tergantung pada apakah Anda menghasilkan teks, gambar, atau video. Penghasil teks khususnya mengandalkan dua teknik utama: - **Pemodelan Bahasa Tersamar (MLM)**: Model memprediksi kata yang hilang berdasarkan konteks, menghasilkan beberapa opsi yang valid. - **Prediksi Kalimat Berikutnya (NSP)**: Model memilih kalimat berikutnya yang paling logis dari pilihan yang diberikan. Itu adalah gambaran sederhana!Masih banyak yang bisa dieksplorasi tentang AI Generatif, tetapi sekarang Anda harus merasa lebih percaya diri dalam memahami cara kerjanya yang mendasar. Terima kasih telah bergabung dengan saya, dan silakan hubungi saya jika ada pertanyaan di LinkedIn atau melalui email!😊