Microsoft Copilot: Sebuah panduan untuk LLMs dan model difusi

Dalam panduan ini, Anda akan belajar bagaimana Model Bahasa Besar (LLM) dan model Difusi berfungsi, khususnya dalam konteks Microsoft Copilot. Teknologi-teknologi ini sangat penting untuk penghasilan teks dan gambar yang digunakan dalam berbagai aplikasi kecerdasan buatan. Untuk mengoptimalkan potensi penuh dari alat-alat ini, penting untuk memahami konsep dasar di baliknya.

Temuan Utama

• Large Language Models (LLMs) menghasilkan teks berdasarkan kumpulan data latihan yang besar.
• Model Difusi menghasilkan gambar dan belajar melalui pemrosesan pasangan teks-gambar.
• Pembatasan dengan Token-Limitasi adalah konsep sentral saat bekerja dengan LLM.
• Rekayasa Prompt yang efektif penting untuk mendapatkan jawaban berkualitas tinggi dari LLM.

Panduan Langkah Demi Langkah

Langkah 1: Pemahaman Dasar tentang Large Language Models (LLM)

Untuk memahami LLM, Anda harus tahu bahwa ini adalah model bahasa yang dilatih dengan sejumlah besar teks. Model-model ini mampu menjawab pertanyaan dengan mengekstraksi informasi relevan dari teks yang telah dipelajari. Ingatlah bahwa dalam konteks ini, Anda adalah komputer yang mencari informasi.

Anda mengajukan pertanyaan dan model mencari kata-kata yang sesuai dalam "memori"nya, yang terdiri dari data pelatihan. Penting bahwa Anda mengajukan pertanyaan yang tepat - sebuah konsep yang dikenal sebagai "Rekayasa Prompt".

Langkah 2: Token dan Arti Mereka

Sebuah LLM memproses teks dengan memecah kata-kata menjadi "Token," yaitu unit-unit kecil yang mewakili kata-kata. Sebagai contoh, satu Token rata-rata sekitar empat huruf atau tiga perempat kata. Token ini penting karena setiap model bisa memproses jumlah Token tertentu pada satu waktu, yang disebut sebagai Batas Token.

Batas Token bisa bervariasi: Model standar GPT-3.5, misalnya, memiliki batas 4.000 Token, sementara model terbaru GPT-4 bahkan dapat bekerja dengan hingga 128.000 Token. Penting untuk diperhatikan bahwa keterbatasan-keterbatasan ini bisa mempengaruhi percakapan dan kemampuan untuk menyimpan dan mengambil informasi.

Langkah 3: Penanganan Pembatasan Token

Karena setiap model bahasa memiliki batas Token, penting untuk memperhitungkannya saat bekerja dengan LLM. Jika batas tersebut terlampaui, model bisa "lupa" apa yang telah Anda bicarakan. Dalam hal ini, berguna untuk membuat ringkasan atau membagi teks besar menjadi poin-poin penting untuk menangkap informasi yang relevan.

Langkah 4: Memahami Model Difusi

Selain LLM, model Difusi juga memiliki arti penting. Model-model ini menghasilkan gambar dengan melatihnya menggunakan pasangan teks-gambar. Gambar diburamkan secara bertahap dengan "kabut" hingga tidak terlihat lagi. Saat pelatihan, model belajar bagaimana gambar-gambar itu terlihat, bahkan jika sudah tidak melihatnya secara langsung.

Teknik ini memungkinkan model untuk menghasilkan gambar dari teks deskriptif. Semakin rinci Anda mendeskripsikan konten yang diinginkan, semakin tepat model itu dapat menghasilkan gambar.

Langkah 5: Penerapan Konsep-konsep

Setelah Anda memahami cara kerja LLM dan model Difusi, penting untuk menerapkan pengetahuan ini secara praktis. Saat menggunakan Microsoft Copilot, pastikan untuk selalu bertanya dengan tepat dan relevan untuk meraih hasil terbaik.

Tidak peduli apakah Anda menghasilkan teks atau membuat gambar, kualitas input Anda akan langsung mempengaruhi kualitas output.

Ringkasan

Dalam tutorial ini, Anda telah mempelajari konsep dasar dari LLM dan model Difusi. Sekarang Anda tahu bagaimana teknologi-teknologi ini bekerja, peran Token, dan pentingnya Rekayasa Prompt untuk kualitas hasil. Pemahaman konsep-konsep ini sangat penting untuk efektif bekerja dengan Microsoft Copilot dan aplikasi kecerdasan buatan serupa.