Perkembangan chatbot berbasis kecerdasan buatan (AI) telah melahirkan berbagai teknologi canggih, di antaranya adalah Perplexity dan ChatGPT.

Keduanya memiliki kemampuan luar biasa dalam mengolah bahasa dan memberikan tanggapan yang mirip manusia, namun dengan fokus dan keunggulan yang berbeda.

Namun meski sama-sama memiliki kemampuan yang luar biasa, kedua chatbot ini memiliki kelebihan dan kekurangan masing-masing.

Mari kita bahas perbandingan antara Perplexity dan ChatGPT, termasuk kelebihan, kekurangan, dan penggunaan ideal masing-masing chatbot.

Perplexity

Kelebihan Perplexity adalah lebih terfokus pada pencarian informasi dan memberikan jawaban berbasis fakta. Ia dirancang untuk menjelajahi web dan mengumpulkan informasi yang tepat dari berbagai sumber, kemudian menyajikannya dalam bentuk ringkasan yang terstruktur dan mudah dipahami. 

Fitur ini membuatnya cocok untuk tugas-tugas yang membutuhkan penelitian mendalam dan analisis data yang presisi.

Perplexity juga unggul dalam memberikan referensi atau sumber dari informasi yang disajikan, menjadikannya alat yang andal bagi mereka yang membutuhkan informasi akurat dan dapat diverifikasi. Hal ini berbeda dengan chatbot lain yang mungkin memberikan jawaban berdasarkan model prediktif tanpa merujuk ke sumber asli.

Meskipun unggul dalam hal akurasi informasi, Perplexity memiliki kelemahan dalam aspek interaksi dan kreativitas. Chatbot ini tidak sefleksibel ChatGPT dalam hal menghasilkan konten kreatif atau menangani pertanyaan yang lebih abstrak. 

Menurut analisis dari Cognitive Computation Journal, pengguna yang memerlukan AI untuk brainstorming ide, pembuatan konten, atau interaksi percakapan yang lebih dinamis mungkin menemukan Perplexity AI kurang memadai​

Selain itu, Perplexity belum memiliki dukungan untuk berbagai bahasa dan kemampuan pengenalan suara sebaik ChatGPT, yang membatasi penggunaannya di luar lingkup penelitian berbasis teks.

ChatGPT

ChatGPT, dikembangkan oleh ChatGPT, adalah chatbot serbaguna yang mampu menangani berbagai tugas, mulai dari menjawab pertanyaan sederhana hingga membantu dalam pembuatan konten dan analisis data. 

ChatGPT dilatih menggunakan model GPT-4 dan GPT-3.5, yang memiliki basis data yang sangat besar dan beragam. Ini memungkinkan ChatGPT untuk memberikan jawaban yang kontekstual dan relevan dalam berbagai situasi.

Salah satu kelebihan utama ChatGPT adalah kemampuannya dalam memahami dan merespon dalam banyak bahasa, serta fitur penyesuaian yang memungkinkan pengguna untuk mengatur nada dan gaya tanggapan sesuai kebutuhan. 

ChatGPT juga unggul dalam interaksi percakapan yang lebih alami, mendukung percakapan suara, dan bahkan mampu mengenali berbagai pola suara dan aksen.

Namun, ChatGPT bukan tanpa kelemahan. Salah satu kekurangan ChatGPT kadang-kadang memberikan jawaban yang salah atau kurang akurat, terutama dalam situasi yang memerlukan penalaran mendalam atau pemahaman yang sangat spesifik. 

Hal ini sebagian disebabkan oleh sifat model AI-nya yang menggunakan prediksi probabilistik untuk menghasilkan teks, yang terkadang dapat mengarah pada informasi yang tidak akurat atau menyesatkan.

Selain itu, meskipun ChatGPT sangat fleksibel, ia tidak selalu memberikan referensi atau sumber dari mana informasi tersebut diperoleh, yang dapat menjadi masalah dalam konteks penelitian atau kebutuhan akan data yang bisa diverifikasi. 

Ini menjadikan ChatGPT lebih cocok untuk tugas-tugas yang memerlukan kreativitas atau percakapan interaktif daripada penelitian faktual yang mendalam.

Kapan Seharusnya Menggunakan Perplexity atau ChatGPT?

Pemilihan antara Perplexity dan ChatGPT sangat bergantung pada kebutuhan spesifik pengguna. 

Jika Anda membutuhkan tools untuk melakukan penelitian berbasis data yang akurat dan memerlukan sumber yang dapat diverifikasi,

Perplexity adalah pilihan yang lebih tepat. Perplexity unggul dalam memberikan jawaban yang didukung oleh referensi yang jelas dan dapat dipercaya.

Sebaliknya, jika tugas Anda memerlukan interaksi percakapan yang lebih dinamis, pembuatan konten kreatif, atau analisis data yang lebih umum, ChatGPT akan lebih unggul. 

Fleksibilitas dan kemampuan ChatGPT dalam menangani berbagai jenis tugas membuatnya menjadi pilihan yang lebih baik untuk kebutuhan yang lebih luas.

Artificial Intelligence atau AI telah berkemang pesat dalam beberapa tahun terakhir. Perkembangan AI tentu membawa dampak yang signifikan untuk berbagai bidang, termasuk dalam di bidang seni. Meski mendapatkan banyak pro dan kontra, seni di era digital yang didukung AI kini banyak menjadi perbincangan publik.

AI pertama kali dikenal oleh masyarakat sebagai chatbot dan asisten manusia saja, namun kini telah berkembang pesat dimana AI sudah bisa menyajikan gambar ilustrasi sesuai apa yang diinginkan oleh penggunanya. Ini menjadi salah satu inovasi AI yang sangat menarik, dimana AI sudah bisa menciptakan karya seni yang unik.

AI Image Generator

Kemampuan AI dalam menciptakan gambar atau ilustrasi yang sesuai dengan prompt penggunanya disebut dengan AI Image Generator. Kemampuan ini disebut juga dengan Generative Adversarial Networks atau GANs. Ada banyak AI Image Generator yang bisa digunakan untuk membuat sebuah ilustrasi atau gambar, diantaranya:

DALL·E 3 (OpenAI)

DALL·E 3 adalah versi terbaru dari rangkaian model DALL·E yang dikembangkan oleh OpenAI. Model ini terkenal karena kemampuannya untuk menghasilkan gambar berkualitas tinggi berdasarkan deskripsi teks.

Keunggulan DALL·E adalah memiliki pemahaman yang mendalam tentang hubungan antara objek dalam deskripsi, selain itu, DALL·E 3 dapat menghasilkan gambar yang sangat detail dan kreatif dari berbagai gaya artistik.

DALL·E cocok untuk pembuatan karya seni, desain grafis, dan ilustrasi yang memerlukan tingkat kreativitas tinggi.

Midjourney

Midjourney adalah AI Image Generator yang menekankan pada pembuatan seni visual yang menarik dan inovatif. Midjourney diakses melalui platform Discord, yang membuatnya mudah digunakan untuk komunitas kreatif.

Midjourney sendiri sangat populer di kalangan seniman digital karena kemampuannya dalam menghasilkan gambar yang indah dan estetik. Selain itu, Midjourney menghasilkan berbagai gaya seni yang berbeda.

Midjourney sangat cocok untuk seniman digital, desainer, dan pengguna yang ingin mencari inspirasi visual.

Stable Diffusion

Stable Diffusion adalah model open-source yang memungkinkan pengguna untuk membuat gambar berdasarkan teks atau memperbaiki gambar yang sudah ada. Ini merupakan salah satu AI Generator yang paling fleksibel dan dapat disesuaikan.

Keunggulan dari Stable Diffusion adalah fleksibilitasnya yang tinggi dan bisa diintegrasikan ke dalam berbagai aplikasi. Selain itu, Stable Diffusion bersifat open source, sehingga memungkinkan komunitas untuk mengembangkan model ini lebih lanjut.

Stable Diffusion  cocok digunakan oleh pengembang, seniman, dan peneliti yang ingin menyesuaikan atau mengkostumisasi model AI mereka.

Adobe Firefly

Adobe Firefly adalah AI Image Generator yang diintegrasikan ke dalam ekosistem Adobe Creative Cloud. Adobe Firefly dirancang untuk membantu pengguna membuat konten visual dengan lebih cepat dan mudah.

Keunggulan dari Adobe Firefly adalah integrasi yang mudah dengan tools Adobe lainnya seperti Photoshop dan Illustrator. Selain itu, Adobe Firefly juga berfokus pada konten kreatif dan komersial dengan kualitas yang tinggi.

Adobe Firefly sangat cocok digunakan oleh desainer grafis, marketing, dan konten kreator yang memang sudah menggunakan ekosistem adobe dalam menyelesaikan pekerjaanya.

DeepArt

DeepArt adalah AI Image Generator yang memungkinkan pengguna untuk mengubah foto menjadi karya seni dengan gaya artistik tertentu. Model ini dikenal karena kemampuannya untuk meniru gaya seniman terkenal.

DeepArt memiliki keunggulan antara lain spesialisasi dalam menerapkan gaya artistik pada gambar yang dibuat. Selain itu, DeepArt juga mudah digunakan, dimana pengguna cukup mengunggah foto dan memilih berbagai gaya yang diinginkan.

DeepArt cocok digunakan oleh pengguna yang ingin mengubah foto mereka menjadi karya seni dalam berbagai gaya berbeda yang artistik.

Pusat data telah menjadi bagian integral dari kehidupan modern kita. Dari aplikasi mobile hingga layanan cloud, pusat data memainkan peran penting dalam menjalankan operasional bisnis dan kehidupan sehari-hari. 

Namun, di balik kemajuan teknologi ini, terdapat dampak lingkungan yang signifikan yang perlu diatasi. Pusat data memerlukan energi yang besar untuk menjalankan peralatan dan sistem pendingin, yang dapat menyebabkan konsumsi energi yang tinggi dan emisi gas rumah kaca yang berdampak pada lingkungan.

Menurut laporan dari International Energy Agency (IEA), konsumsi energi pusat data global diperkirakan akan mencapai 1.000 TWh pada tahun 2025, yang setara dengan konsumsi energi seluruh negara Jerman. 

Selain itu, pusat data juga dapat menghasilkan limbah elektronik yang dapat berdampak pada lingkungan jika tidak diolah dengan benar. Oleh karena itu, penting bagi kita untuk mencari solusi yang efektif untuk mengurangi dampak lingkungan pusat data.

Salah satu cara untuk mengurangi dampak lingkungan pusat data adalah dengan mengikuti standar dan spesifikasi teknis yang dipersyaratkan oleh SNI 8799. 

SNI 8799 adalah standar nasional Indonesia yang mengatur tentang persyaratan teknis dan operasional pusat data. Standar ini dirancang untuk memastikan bahwa pusat data dioperasikan dengan aman, efisien, dan ramah lingkungan.

Konsumsi Energi

Salah satu dampak lingkungan yang paling signifikan dari pusat data adalah konsumsi energi. Pusat data memerlukan energi yang besar untuk menjalankan peralatan dan sistem pendingin. Namun, SNI 8799 mempersyaratkan bahwa pusat data harus memiliki sistem pendingin yang efisien dan ramah lingkungan.

SNI 8799 mempersyaratkan bahwa pusat data harus memiliki sistem pendingin yang dapat mengurangi konsumsi energi sebesar 20% dibandingkan dengan sistem pendingin konvensional. Hal ini dapat dicapai dengan menggunakan teknologi pendingin yang lebih efisien, seperti sistem pendingin air atau sistem pendingin udara yang menggunakan teknologi inverter.

Selain itu, SNI 8799 juga mempersyaratkan bahwa pusat data harus memiliki sistem monitoring yang dapat memantau konsumsi energi secara real-time. Hal ini dapat membantu operator pusat data untuk mengidentifikasi area yang dapat dioptimalkan untuk mengurangi konsumsi energi.

Penggunaan Sumber Daya Alam

Pusat data juga memerlukan sumber daya alam seperti air dan energi untuk menjalankan operasionalnya. Namun, SNI 8799 mempersyaratkan bahwa pusat data harus memiliki sistem pengelolaan sumber daya alam yang efektif.

SNI 8799 mempersyaratkan bahwa pusat data harus memiliki sistem pengelolaan air yang dapat mengurangi konsumsi air sebesar 30% dibandingkan dengan sistem pengelolaan air konvensional. Hal ini dapat dicapai dengan menggunakan teknologi pengelolaan air yang lebih efisien, seperti sistem pengelolaan air yang menggunakan teknologi reverse osmosis.

Selain itu, SNI 8799 juga mempersyaratkan bahwa pusat data harus memiliki sistem pengelolaan energi yang dapat mengurangi konsumsi energi sebesar 20% dibandingkan dengan sistem pengelolaan energi konvensional. Hal ini dapat dicapai dengan menggunakan teknologi pengelolaan energi yang lebih efisien, seperti sistem pengelolaan energi yang menggunakan teknologi inverter.

Limbah Elektronik

Pusat data juga dapat menghasilkan limbah elektronik yang dapat berdampak pada lingkungan jika tidak diolah dengan benar. Namun, SNI 8799 mempersyaratkan bahwa pusat data harus memiliki sistem pengelolaan limbah elektronik yang efektif.

SNI 8799 mempersyaratkan bahwa pusat data harus memiliki sistem pengelolaan limbah elektronik yang dapat mengurangi limbah elektronik sebesar 50% dibandingkan dengan sistem pengelolaan limbah elektronik konvensional. Hal ini dapat dicapai dengan menggunakan teknologi pengelolaan limbah elektronik yang lebih efisien, seperti sistem pengelolaan limbah elektronik yang menggunakan teknologi daur ulang.

Kesimpulan

Dalam kesimpulan, SNI 8799 dapat membantu mengurangi dampak lingkungan pusat data dengan mempersyaratkan sistem pendingin yang efisien, sistem pengelolaan sumber daya alam yang efektif, dan sistem pengelolaan limbah elektronik yang efektif. Dengan mengikuti standar dan spesifikasi teknis yang dipersyaratkan oleh SNI 8799, pusat data dapat dioperasikan dengan aman, efisien, dan ramah lingkungan.

Namun, perlu diingat bahwa implementasi SNI 8799 memerlukan komitmen dan kerja sama dari semua pihak yang terkait, termasuk operator pusat data, pemerintah, dan masyarakat. Dengan kerja sama yang efektif, kita dapat menciptakan pusat data yang ramah lingkungan dan berkelanjutan.

Artificial Intelligence atau AI telah masuk di berbagai aspek kehidupan manusia. AI telah memberikan kemajuan yang belum pernah terjadi sebelumnya. Namun seiring dengan potensi yang dimiliki, AI juga memunculkan serangkaian risiko etika dan sosial yang kompleks. 

Di tengah gempuran perkembangan AI yang begitu pesat, Uni Eropa (EU) hadir sebagai pionir dengan mengesahkan Artificial Intelligence Act (AI Act).

Lebih dari sekadar undang-undang, AI Act merupakan gebrakan revolusioner dalam regulasi teknologi, menetapkan standar global untuk tata kelola AI yang bertanggung jawab, berpusat pada manusia, dan berwawasan ke depan.

AI Act telah menjadi tonggak bersejarah dalam regulasi AI global, dengan prinsip-prinsip utamanya yang inovatif, dampaknya terhadap industri teknologi, dan pengaruhnya terhadap perkembangan regulasi AI di berbagai belahan dunia.

Prinsip-prinsip Ai Act: Menempatkan Manusia di Pusat Perkembangan AI

AI Act mengusung sejumlah prinsip inovatif yang membedakannya dari upaya regulasi sebelumnya. Salah satu yang terpenting adalah “The Pyramid of Criticality,” sebuah pendekatan berbasis risiko yang mengkategorikan sistem AI berdasarkan potensi bahayanya:

• Risiko Tidak Dapat Diterima: AI yang mengancam keselamatan, mata pencaharian, atau hak fundamental manusia (misalnya, sistem penilaian sosial oleh pemerintah) dilarang.
• Risiko Tinggi: AI yang digunakan dalam sektor-sektor seperti kesehatan, penegakan hukum, atau infrastruktur kritis tunduk pada persyaratan yang ketat, termasuk penilaian kesesuaian, manajemen risiko, dan pengawasan manusia.
• Risiko Terbatas: AI dengan risiko minimal, seperti chatbot, diwajibkan untuk memenuhi persyaratan transparansi agar pengguna menyadari bahwa mereka berinteraksi dengan AI.
• Risiko Minimal: Sebagian besar aplikasi AI saat ini termasuk dalam kategori ini dan menghadapi intervensi regulasi minimal.

Pendekatan berbasis risiko ini memungkinkan AI Act untuk secara efektif mengatur penggunaan AI dengan memfokuskan sumber daya pada area-area yang menimbulkan risiko tertinggi bagi individu dan masyarakat.

Selain pendekatan berbasis risiko, transparansi dan akuntabilitas juga menjadi pilar utama AI Act. Pengembang dan penyedia sistem AI diwajibkan untuk menyediakan informasi yang jelas dan mudah dipahami tentang cara kerja sistem AI, data yang digunakan, dan potensi risikonya. Hal ini dimaksudkan untuk meningkatkan kepercayaan publik terhadap AI dan mencegah penggunaan yang berpotensi merugikan.

Yang tak kalah penting, AI Act menegaskan komitmen kuat terhadap penghormatan terhadap hak-hak fundamental dan nilai-nilai demokrasi.

Mengguncang Industri Teknologi: Mendorong Inovasi yang Bertanggung Jawab

AI Act memberikan dampak yang signifikan pada industri teknologi, mendorong perusahaan untuk mengadopsi pendekatan yang lebih bertanggung jawab dan berpusat pada manusia dalam pengembangan dan penerapan AI. 

Perusahaan teknologi global kini berlomba-lomba untuk memastikan bahwa produk dan layanan AI mereka mematuhi persyaratan AI Act, menunjukkan pengaruh regulasi ini yang meluas jauh melampaui batas-batas Eropa.

Meskipun ada kekhawatiran awal tentang potensi beban regulasi yang berlebihan, banyak perusahaan teknologi kini melihat AI Act sebagai peluang untuk membangun kepercayaan dengan pelanggan, meningkatkan reputasi merek, dan mendorong inovasi yang lebih berkelanjutan. 

Standar yang ditetapkan oleh AI Act diharapkan akan menjadi tolok ukur global, mempengaruhi perkembangan pasar AI dan mengarahkan industri menuju masa depan yang lebih bertanggung jawab.

Gelombang Regulasi Global: Menginspirasi Dunia untuk Mengikuti Jejak

AI Act telah menciptakan efek domino dalam dunia regulasi teknologi, menginspirasi banyak negara untuk mengkaji kembali pendekatan mereka terhadap tata kelola AI. 

Dari Amerika Serikat hingga Asia, pemerintah dan organisasi internasional semakin tertarik untuk mempelajari dan mengadopsi prinsip-prinsip AI Act ke dalam konteks mereka sendiri.

Kepemimpinan EU dalam regulasi AI menunjukkan komitmen kuat untuk memastikan bahwa teknologi transformatif ini dikembangkan dan digunakan untuk kepentingan bersama. 

Dengan terus mempromosikan dialog global, berkolaborasi dengan para pemangku kepentingan, dan mengembangkan kerangka etika AI yang komprehensif, EU memiliki peluang untuk membentuk masa depan AI global yang lebih manusiawi, berkelanjutan, dan bermanfaat bagi seluruh umat manusia.

Dalam era digital yang semakin canggih, teknologi Artificial Intelligence (AI) telah menjadi bagian integral dalam berbagai aspek kehidupan kita. Salah satu bidang yang paling menonjol dalam perkembangan AI adalah Large Language Models (LLM), yang mampu memodelkan dan memproses bahasa manusia dengan tingkat akurasi yang sangat tinggi. 

Namun, tidak semua LLM dapat diakses secara bebas karena banyak diantaranya merupakan properti perusahaan besar seperti OpenAI dan Google. Oleh karena itu, munculnya LLM open-source telah menjadi titik balik penting dalam sejarah teknologi AI.

Sejauh ini, ada 5 tools AI LLM yang open-source dan berpotensi besar dalam mengubah cara manusia berinteraksi dengan teknologi. 

Masing-masing dari mereka memiliki kekuatan dan kemampuan unik yang dapat membantu meningkatkan inovasi dan demokratisasi akses ke teknologi AI.

Perkembangan ini tidak hanya membuka pintu bagi para peneliti dan pengembang untuk menggali lebih dalam seluk-beluk teknologi AI, tetapi juga menunjukkan bahwa generasi AI tidak harus dipungut oleh perusahaan besar saja. Masyarakat dapat berpartisipasi secara langsung dalam mengembangkan teknologi yang lebih demokratis dan lebih inklusif.

Llama 3

Llama 3 dari Meta adalah salah satu contoh yang paling menonjol dalam dunia LLM open-source. Dengan skala parameter yang mencapai 8B dan 70B, Llama 3 merupakan lompatan besar ke depan dalam jajaran model bahasa sumber terbuka. 

Sebagai penerus Llama 2 yang dirilis pada tahun 2023, Llama 3 tidak hanya menawarkan pembaruan tambahan, tetapi juga kemajuan transformatif yang akan memungkinkan pengembang membangun aplikasi bahasa alami yang mutakhir.

Llama 3 dilatih pada kumpulan data besar yang berjumlah lebih dari 15 triliun token dari sumber yang tersedia untuk umum. Data ini mencakup kode yang 4 kali lebih banyak daripada Llama 2, serta cakupan signifikan lebih dari 30 bahasa untuk meletakkan dasar bagi versi multibahasa di masa depan. 

Pemfilteran ekstensif digunakan untuk mengkurasi data ini, memastikan Llama 3 hanya belajar dari sumber dengan kualitas terbaik.

Meta juga telah mengembangkan versi Llama 3 dengan lebih dari 400B parameter yang tidak hanya lebih besar tetapi juga multibahasa dan multimodal. Pengujian awal menunjukkan model berskala ultra besar ini memberikan hasil yang menjanjikan dan bersaing dengan sistem kepemilikan terbaik.

Masa depan cerah untuk seri Llama, dan Meta telah menunjukkan komitmen kuat dalam mengembangkan teknologi AI yang lebih transparan dan aksesibel.

BLOOM

BLOOM atau Big Science Large Open-science Open-access Multilingual Language Model merupakan buah inisiasi dari co-founder Hugging Face yang melibatkan lebih dari 1000 peneliti di bidang AI. D

ibuat berbasis open-source, BLOOM juga dilihat sebagai alternatif terbaik dari GPT-3. Ukuran model LLM ini sebanyak 176 miliar parameter data, atau 1 miliar lebih banyak dari model GPT-3. Dengan kata lain, training dataset yang dimiliki BLOOM yakni hasil olah data pre-processed text sebanyak 1,6 Terabyte. 

BLOOM berpeluang dalam memproses 46 bahasa, termasuk Perancis, Vietnam, Mandarin, Indonesia, hingga 13 bahasa native India yakni Hindi 20 bahasa rumpun Afrika. 

Dengan konsepnya sebagai open-source, maka pengguna dapat mengunduhnya secara gratis untuk menggunakannya.

Gopher

Gopher adalah model LLM yang dikembangkan oleh DeepMind dengan dataset sebesar 280 miliar parameter. Model ini memiliki spesialisasi dalam menjawab pertanyaan humaniora dan sains. 

Gopher dilatih dalam lingkup Massive Text (kumpulan data teks besar berbahasa Inggris dari halaman web, buku, artikel berita, dan kode pemrograman).

Fungsi pipeline Gopher mencakup filter kualitas teks, penghapusan teks berulang, deduplikasi dokumen serupa, dan penghapusan dokumen dengan dataset pengujian yang tumpang tindih. 

DeepMind juga meluncurkan versi Gopher yang lebih kecil dengan 44 juta parameter data yang ditujukan untuk penelitian sederhana.

Megatron-Turing NLG

Megatron-Turing Natural Language Generation (NLG) dikembangkan oleh NVIDIA dan Microsoft. Model ini dilatih pada superkomputer Selene berbasis NVIDIA DGX SuperPOD dengan dataset sebesar 530 miliar parameter. 

Megatron-Turing NLG pertama kali diperkenalkan pada Oktober 2021 sebagai penerus model Turing NLG 17B dan Megatron-LM.

Megatron-Turing NLG dapat melaksanakan berbagai penugasan NLP seperti prediksi penyelesaian, pemahaman bacaan, penalaran, simpulan bahasa alami, dan disambiguasi kata. 

Dengan kemampuan yang sangat luas, Megatron-Turing NLG telah menjadi salah satu contoh yang paling menonjol dalam bidang NLP.

BERT

BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) dikembangkan oleh Google dengan menggunakan teknik berbasis neural network. 

Model ini memiliki dua versi, yaitu Bert Base yang memiliki 110 juta parameter yang dapat dilatih, dan Bert Large yang memiliki 340 juta parameter.

BERT digunakan dalam berbagai aplikasi AI, termasuk pengenalan bahasa alami, klasifikasi teks, dan pengolahan bahasa alami. 

Dengan kemampuan yang sangat kuat dalam memahami konteks teks, BERT telah menjadi salah satu model yang paling populer dalam komunitas AI.

Kesimpulan

Dalam era digital yang semakin kompleks, teknologi AI telah menjadi kunci untuk meningkatkan efisiensi dan inovasi. 

LLM open-source seperti Llama 3, BLOOM, Gopher, Megatron-Turing NLG, dan BERT telah membuka jalan bagi para peneliti dan pengembang untuk menggali lebih dalam seluk-beluk teknologi AI. 

Dengan akses yang lebih luas dan transparansi yang lebih tinggi, masyarakat dapat berkontribusi lebih aktif dalam mengembangkan teknologi yang lebih baik.

Perkembangan ini juga menunjukkan bahwa generasi AI tidak harus dipungut oleh perusahaan besar saja. 

Masyarakat dapat berpartisipasi secara langsung dalam mengembangkan teknologi yang lebih demokratis dan lebih inklusif. Oleh karena itu, mari kita terus mendukung dan mengembangkan teknologi AI yang lebih transparan dan aksesibel bagi semua.