Technologue.id, Jakarta - Sejak generative artificial intelligence (AI) menjadi semakin populer pada akhir tahun 2022, sebagian besar dari pengguna memperoleh pemahaman dasar tentang teknologi tersebut. Beberapa dari kita bahkan telah akrab dengan istilah "prompt" dan "machine learning".
Pada akhir 2023, Microsoft merangkumkan 10 istilah AI yang perlu Anda ketahui. Namun, seiring dengan berkembangnya AI, istilah-istilah ini juga terus berkembang.
Melalui keterangan resmi dari Microsoft, berikut ini 10 kosa kata AI tingkat lanjut yang perlu Anda ketahui.
GPU
GPU, yang merupakan singkatan dari Graphics Processing Unit, pada dasarnya adalah kalkulator bertenaga turbo. GPU awalnya dirancang untuk menghaluskan grafis fantastis dalam video game, dan kini menjadi otot dari komputasi.
Chip-nya memiliki banyak core kecil, yakni jaringan sirkuit dan transistor, yang menangani masalah matematika secara bersama-sama, atau disebut juga sebagai pemrosesan paralel. Hal ini pada dasarnya sama dengan yang AI lakukan, memecahkan banyak perhitungan dalam skala besar untuk dapat berkomunikasi dalam bahasa manusia dan mengenali gambar atau suara.
Karena itu, platform AI sangat memerlukan GPU, baik untuk pelatihan dan inferensi. Faktanya, model AI paling canggih saat ini dilatih menggunakan serangkaian besar GPU yang saling berhubungan.
Baca Juga:
Hubungan SEA Limited hingga Gibran Pernah Dorong UMKM Solo ke Paris
Grounding
Sistem generative AI dapat menyusun cerita, puisi, dan lelucon, serta menjawab pertanyaan penelitian. Akan tetapi, terkadang mereka kesulitan membedakan fakta dan fiksi, atau mungkin data pelatihan mereka sudah ketinggalan zaman, sehingga sistem AI dapat memberikan tanggapan yang tidak akurat, suatu kejadian yang disebut sebagai halusinasi.
Developers bekerja untuk membantu AI berinteraksi dengan dunia nyata secara akurat melalui proses grounding. Ini adalah proses ketika developers menghubungkan dan menambatkan model mereka dengan data dan contoh nyata untuk meningkatkan akurasi dan menghasilkan output yang lebih relevan secara kontekstual dan dipersonalisasi.
Retrieval Augmented Generation (RAG)
Ketika developers memberikan akses sistem AI ke sumber grounding untuk membantunya menjadi lebih akurat dan terkini, mereka menggunakan metode yang disebut Retrieval Augmented Generation atau RAG. Pola RAG menghemat waktu dan sumber daya dengan memberikan pengetahuan tambahan tanpa harus melatih ulang program AI.
Sebagai contoh, jika Anda memiliki perusahaan pakaian dan ingin membuat chatbot yang dapat menjawab pertanyaan khusus terkait produk Anda, Anda dapat menggunakan pola RAG di katalog produk Anda untuk membantu pelanggan menemukan sweater hijau yang sempurna dari toko Anda.