Courtesy of Forbes
Mengungkap Rahasia Model Bahasa Besar dan AI Generatif Melalui Matematika Rantai Markov Kuno
11 Nov 2024, 07.08 WIB
91 dibaca
Share
Artikel ini membahas tentang penggunaan teknik matematika yang disebut rantai Markov untuk memahami kecerdasan buatan generatif dan model bahasa besar (LLM). Rantai Markov adalah metode yang digunakan untuk menganalisis proses yang melibatkan serangkaian langkah atau keadaan, di mana transisi dari satu keadaan ke keadaan lain ditentukan oleh probabilitas. Penulis memberikan contoh dari pengalaman pribadinya di DMV, di mana ia harus melalui beberapa langkah untuk menyelesaikan urusan administrasi, yang menggambarkan bagaimana rantai Markov bekerja dalam kehidupan sehari-hari.
Baca juga: Mengapa Melakukan Pemberian Prompt Rantai-Pemikiran Dalam LLMs Penalaran Menghambat Proses
Penulis juga menjelaskan bagaimana konsep rantai Markov dapat diterapkan untuk memahami cara kerja kecerdasan buatan generatif, seperti ChatGPT. Meskipun ada skeptisisme tentang seberapa efektif rantai Markov dalam menjelaskan kompleksitas LLM yang lebih canggih, beberapa peneliti percaya bahwa teknik ini bisa menjadi kunci untuk mengungkap rahasia di balik kemampuan AI dalam menghasilkan bahasa alami. Penelitian terbaru menunjukkan bahwa ada potensi untuk menggunakan rantai Markov dalam analisis AI, meskipun tantangan tetap ada karena LLM mempertimbangkan konteks yang lebih luas daripada sekadar transisi antar keadaan.