Ahyari.Net – Beberapa waktu ini, timeline dipenuhi dengan kekaguman rekan-rekan akan kemampuan ChatGPT dari OpenAI. Tidak dipungkiri, ChatGPT adalah suatu fenomena. Saya bahkan pernah mencoba untuk meminta saran kode php untuk filter fungsi tertentu di wordpress; hasilnya? Berhasil. Luar biasa ChatGPT ini. Yah, beberapa untuk artikel ilmiah, ada miss juga, jadi harus tetap dicross check.
Kembali ke timeline, beberapa sempat saya baca bahwa bisa saja ChatGPT ini “menggeser” Google. Cukup dengan bertanya di ChatGPT, maka jawaban akan keluar, tidak perlu lagi memilih-milih hasil pencarian. Benarkah ChatGPT bisa mendisrupsi raksasa Google?
Well, Google masih tetap menjadi pemimpin dalam perlombaan AI dengan Pathways Language Model (PaLM)-nya yang dirilis tahun 2022 lalu. PaLM dapat di-scale hingga 540 miliar parameter, yang berarti performa di berbagai tugas akan terus meningkat dengan meningkatnya skala model hingga akhirnya bisa membuka kemampuan baru. Sebagai perbandingan, GPT-3 “hanya” memiliki sekitar 175 miliar parameter.
Model bahasa Google dilatih dengan sistem Pathways, yang memungkinkannya menggeneralisasi tugas di berbagai domain dan tugas langsung sekaligus menjadi sangat efisien. Pathways adalah arsitektur AI yang dirancang untuk menghasilkan sistem yang cerdas dengan membangun model yang “sparsely activated“; bukan mengaktifkan seluruh sistem untuk tugas-tugas sederhana dan rumit. Selain itu, sistem ini juga dilatih untuk memproses banyak modalitas informasi sekaligus, seperti teks, gambar, atau ucapan suara.
Pathways memungkinkan skala model di ribuan chip TPU (Tensor Processing Unit) milik Google sendiri. Selain itu, PaLM mengalahkan performa dari model-model yang juga booming sebelumnya, seperti GPT-3 dan Chinchill; Bahkan cukup telak yakni ungul 28 test dari 29 test NLP yang tersedia. Ini artinya, PaLM Google mengalahkan sebagian besar benchmark/tolak ukur canggih dan rata-rata manusia!
Seperti Halnya BERT, Begitu juga Palm
Sterling Crispin, Insinyur Perangkat Lunak XR dan Desainer Produk, membahas bahwa meskipun ada banyak pembicaraan tentang tidak ada “benteng penghalang” di AI, perlu dipertimbangkan juga bahwa Google Assistant saat ini berada di tangan tiga miliar orang (yang tersemat dalam device android dan beberapa perangkat kompatibel lainnya). Ini membuat data center TPU Google menjadi “benteng penghalang” bagi AI (termasuk ChatGPT jika ingin berkompetisi dengan Google). Akhirnya, Google dapat menghasilkan hasil yang jauh lebih baik karena mereka menggunakan berton-ton data yang mereka miliki.
Crispin juga menambahkan bahwa meskipun akan terus ada demo teknologi yang menarik, seperti GPT-3 dan ChatGPT, banyak hal yang terjadi di balik layar untuk perusahaan-perusahaan seperti Google, Meta, dan Apple yang mungkin tidak selalu terdengar oleh orang.
Kita ambil contoh yang dekat, model transformer, BERT yang juga dikembangkan oleh Google untuk mendukung teknologi pencarian Google. Ini adalah integrasi penting untuk hasil pencarian karena memungkinkan Google untuk bermigrasi dari hasil berbasis kata kunci ke hasil berbasis kontekstual. Misalnya, jika sebelumnya untuk kueri “strategi untuk SEO yang baik”, akan menghasilkan hasil berdasarkan kata kunci seperti “strategi” dan “SEO”, sedangkan pada BERT, pencarian Google memahami konteks seperti kata “untuk” yang mana berarti atau ditujukan agar memperoleh hasil (SEO) yang baik. FYI, dengan cara seperti ini, Google telah menggunakan BERT miliaran kali sehari selama bertahun-tahun.
BERT Google juga membantu mengelompokkan beberapa artikel berita terkait bersama-sama untuk membantu pengguna menemukan artikel terbaik yang terkait dengan cerita tertentu. Menurut Google, model ini juga digunakan untuk meningkatkan pemahaman tentang kapan seorang pencari mencari konten eksplisit, sehingga mengurangi “hasil mengejutkan yang tidak terduga” untuk para pencari hingga 30% pada tahun lalu.
Jadi, meski tidak terlihat oleh pengguna, BERT ada di mana-mana. Dan, itu tidak sendirian. Google juga menggunakan Language Model for Dialog Applications (LaMDA), sebuah chatbot percakapan, yang terbaru untuk Google Chat, yang meringkas percakapan yang sedang berlangsung di jendela obrolan.

BERT menjadi open source di tahun 2018, yang kini terbukti mengubah permainan. Model BERT dapat mengekstraksi informasi dari sejumlah besar data tidak terstruktur dan dapat diterapkan untuk membuat antarmuka pencarian untuk perpustakaan apa pun. Google telah menerapkan strategi serupa untuk PaLM, yang juga open-source dan tersedia untuk umum.
Baru-baru ini, Phil Wang (lucidrains) di Github juga menerapkan kerangka kerja yang memungkinkan seseorang untuk melatih PaLM menggunakan strategi pembelajaran penguatan yang sama dengan ChatGPT. Pada dasarnya, dengan menjadi open-source, beberapa telah mengubah PaLM menjadi “ChatGPT” yang lebih canggih.
Chatbot untuk Tenaga Medis/Kesehatan
Kemampuan PaLM sudah dapat dilihat dengan produk baru Google, Med-PaLM, yang dikembangkan pada PaLM dan variasi Flan-PaLM yang disesuaikan dengan instruksi, untuk mengevaluasi LLM menggunakan MultiMedQA, model sumber terbuka yang menyediakan kumpulan data untuk pertanyaan pilihan ganda, dan untuk tanggapan yang lebih baik terhadap pertanyaan yang diajukan oleh profesional medis, dan non-profesional.
Hasilnya, sebagaimana ditentukan oleh sekelompok dokter, menunjukkan bahwa 92,6% dari tanggapan Med-PaLM setara dengan jawaban yang dihasilkan oleh dokter (92,9%). Ini adalah peningkatan yang luar biasa terutama jika dibandingkan dengan jawaban Flan-PaLM, yang dianggap 61,9% sesuai dengan kesepakatan ilmiah.

Seperti halnya BERT, banyak juga yang berharap Google “memasang” PaLM di semua produknya. Anda juga berharap demikian?
Google Masih Memimpin di bidang AI
Google Search masih menjadi penyumbang terbesar di lini bisnis Google, yakni sekitar 57%. Jadi, terlepas dari apakah seseorang percaya bahwa GPT bisa menggeser perilaku kebanyakan orang dalam melakukan pencarian di Google, penting untuk dipertimbangkan bahwa saat ini, Google memiliki senjata yang lebih besar dan lebih baik untuk menghadapi tantangan di dunia kecerdasan buatan.
Seseorang bisa saja berargumen “tunggu nanti GPT-4 yang akan datang”, tetapi, melihat situasi saat ini, belum ada informasi resmi tentang apa yang akan terjadi. Tentu saja, sudah banyak bermunculan spekulasi yang ada di internet menyatakan bahwa GPT-4 akan memiliki 1 triliun-100 triliun parameter, ini juga belum bisa menjawab seperti apa performa model versi ke-4 itu sendiri.
Selain itu, tantangan penting bagi LLMs yang harus dihadapi oleh OpenAI adalah bagaimana cara agar model bisa menjaga konten realtime. Misalnya, model seperti ChatGPT dilatih ulang pada data yang berasal dari tahun 2021, dan jika OpenAI terus-menerus memperbarui model pada konten realtime, tentu akan sangat mahal. Di sini lah kelebihan Google. Google mampu bersaing dengan baik dibandingkan OpenAI karena memiliki sumber dayanya (seperti sistem crawling website) sambil mengevaluasi halaman untuk mendeteksi query agar hasil pencarian mendapatkan konten yang realtime atau terbaru dan terupdate.
Kita sebagai pengguna yang mencari informasi, tentu tidak ingin mendapatkan informasi yang sudah usang (outdated), bukan? Meskipun begitu, saya pribadi tidak juga memandang ChatGPT sebelah mata. Intinya tergantung penggunaan saja. Tapi kalau dibilang bisa mengalahkan AI Google, untuk saat ini sepertinya belum 🙂