Belajar Topik Model Jaringan Syaraf dengan ChatGPT-3

13 min readJan 5, 2023

Awal tahun 2022 lalu, saya mencoba belajar CNN dan LTSM yaitu model jaringan syaraf paling popular saat itu. Beberapa bulan setelahnya, ada alternatif lain yaitu Transformer yang ternyata tidak kalah menariknya. Ada banyak sumber belajar tentang hal itu di beberapa website dan youtube. Semenjak ChatGPT open AI releasi di akhir november, ternyata chatGPT ini bisa digunakan untuk sumber model belajar, tidak hanya itu, ChatGPT juga dapat diminta untuk memberikan sample code.

Berikut artikel dibawah ini , adalah cuplikan dialog antara saya dengan ChatGPT-3.

Saya : Jelaskan perbedaan transformer dengan CNN, LTSM
ChatGPT : Transformer, Convolutional Neural Network (CNN), dan Long Short-Term Memory (LSTM) adalah tiga model jaringan saraf yang umum digunakan dalam pemrosesan bahasa natural dan pembelajaran mesin. Masing-masing memiliki kelebihan dan kekurangan yang berbeda, dan sering digunakan untuk tujuan yang berbeda.

Transformer adalah model jaringan saraf yang digunakan untuk pemrosesan bahasa natural yang terutama menggunakan self-attention untuk memproses input. Transformer dapat dengan mudah menangani input yang panjang dan dapat dioptimalkan dengan baik untuk pelatihan pada GPU. Namun, transformer biasanya membutuhkan lebih banyak data latihan dibandingkan dengan model lainnya untuk menghasilkan hasil yang baik.

CNN adalah model jaringan saraf yang digunakan untuk pemrosesan citra dan audio. CNN menggunakan konvolusi untuk mengekstrak fitur dari input, yang kemudian dapat digunakan untuk mengklasifikasikan input atau menghasilkan output yang diinginkan. CNN sangat efektif untuk mengekstrak fitur yang berguna dari citra, namun tidak sebaik transformer untuk pemrosesan bahasa natural.

LSTM adalah model jaringan saraf yang digunakan untuk memprediksi output yang dipengaruhi oleh input di masa lalu. LSTM sangat berguna untuk memproses data yang memiliki dependensi panjang, seperti time series atau teks. Namun, LSTM membutuhkan lebih banyak parameter dibandingkan transformer dan biasanya membutuhkan lebih banyak waktu untuk pelatihan.

Jadi, dapat disimpulkan bahwa transformer, CNN, dan LSTM adalah model jaringan saraf yang berbeda yang digunakan untuk tujuan yang berbeda. Transformer terutama berguna untuk pemrosesan bahasa natural, CNN terutama berguna untuk pemrosesan citra dan audio, dan LSTM terutama berguna untuk memproses data yang memiliki dependensi panjang.

Saya : contoh implementasi transformer di python ?
ChatGPT : Berikut ini adalah contoh implementasi sederhana transformer dalam Python menggunakan library Transformers dari Hugging Face:

Saya : apa itu tokenizer ?
ChatGPT : Tokenizer adalah alat yang digunakan untuk memecah string teks menjadi sekumpulan token, atau bagian-bagian kecil yang lebih mudah diproses oleh mesin. Token biasanya merupakan kata-kata atau karakter-karakter yang terpisah oleh spasi atau tanda baca. Tokenizer sering digunakan dalam pemrosesan bahasa natural dan machine learning untuk mempersiapkan teks sebelum diproses oleh model.

Contohnya, jika kita memiliki string teks “Hello, my name is Jack.”, tokenizer akan memecahnya menjadi daftar token seperti [“Hello”, “,”, “my”, “name”, “is”, “Jack”, “.”]. Tokenizer juga sering melakukan tahap preprocessing lainnya seperti lowercasing, stemming, atau filtering stop words.

Dalam Python, Anda dapat menggunakan library seperti nltk, spaCy, atau Hugging Face Transformers untuk mengimplementasikan tokenizer. Sebagai contoh, berikut ini adalah implementasi sederhana menggunakan nltk:

Saya : apa itu vector embedding ?
ChatGPT : Vector embedding adalah representasi numerik dari kata, frase, atau dokumen dalam bentuk vektor yang bisa diproses oleh mesin. Vector embedding biasanya digunakan dalam natural language processing (NLP) dan machine learning untuk memetakan token-token dalam teks ke dalam representasi numerik yang dapat diproses oleh mesin.

Ide dasar dari vector embedding adalah untuk mengubah token-token dalam teks menjadi vektor-vektor yang mewakili makna atau konteks dari token tersebut dalam konteks yang lebih luas. Vector embedding biasanya dihasilkan dengan menggunakan model neural network yang telah terlatih, seperti word2vec atau BERT.

Vector embedding sangat berguna karena memungkinkan mesin untuk memahami makna dan konteks dari teks dengan lebih baik. Sebagai contoh, vektor embedding dari kata “gajah” dan “kelinci” mungkin akan berdekatan dalam ruang vektor jika kata-kata tersebut sering muncul dalam konteks yang sama, meskipun tidak memiliki makna yang sama secara harfiah.

Saya : Apa itu bert ?
ChatGPT : BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) adalah model jaringan saraf yang digunakan untuk pemrosesan bahasa natural. BERT dikembangkan oleh Google dan merupakan salah satu model yang paling akurat yang tersedia untuk pemrosesan bahasa natural.

BERT bekerja dengan meng-encode teks menjadi vektor embedding yang menyimpan informasi tentang makna dan konteks dari setiap token dalam teks. Vektor embedding tersebut kemudian dapat digunakan oleh model untuk melakukan berbagai taks pemrosesan bahasa natural, seperti pemetaan pertanyaan ke jawaban, pembuatan ringkasan teks, atau pengenalan entitas.

BERT sangat berguna karena mampu memproses teks secara bidirectional, yaitu dengan memperhatikan kedua arah (depan ke belakang dan belakang ke depan) dari teks. Ini memungkinkan BERT untuk memahami konteks yang lebih luas dari teks dan menghasilkan hasil yang lebih akurat.

BERT tersedia dalam beberapa varian, dengan ukuran model yang berbeda-beda dan terlatih pada dataset yang berbeda-beda. Anda dapat menggunakan BERT dengan mengunduh model yang telah terlatih sebelumnya atau dengan melatih model BERT sendiri pada dataset yang sesuai dengan tujuan Anda.

Saya : Transformer dibuat oleh siapa ?
ChatGPT : Transformer adalah model jaringan saraf yang dikembangkan oleh Vaswani et al. pada tahun 2017 dalam paper berjudul “Attention is All You Need”. Paper tersebut memperkenalkan transformer sebagai alternatif baru untuk model jaringan saraf yang sebelumnya banyak digunakan untuk pemrosesan bahasa natural, seperti Convolutional Neural Network (CNN) atau Long Short-Term Memory (LSTM).

Transformer menggunakan self-attention untuk memproses input, yang memungkinkannya untuk menangani input yang panjang dengan mudah dan memperoleh hasil yang lebih akurat daripada model sebelumnya. Transformer juga mudah dioptimalkan untuk pelatihan pada GPU, sehingga dapat diproses dengan cepat.

Karena kelebihan-kelebihan tersebut, transformer telah menjadi model yang sangat populer untuk pemrosesan bahasa natural dan telah digunakan dalam berbagai aplikasi, seperti pemetaan pertanyaan ke jawaban, pembuatan ringkasan teks, atau pengenalan entitas.

Saya : Berikan sample code transformer untuk melatih generate text berdasarkan style penulis shakespeare

ChatGPT : Berikut ini adalah contoh sederhana untuk melatih transformer untuk generate teks dengan style penulis Shakespeare menggunakan library Transformers dari Hugging Face:

Copy code

import torch
from transformers import GPT2Tokenizer, GPT2LMHeadModel

# Load the GPT-2 tokenizer and model
tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained('gpt2')
model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained('gpt2')# Load the Shakespeare text
with open("shakespeare.txt", "r") as f:
    shakespeare_text = f.read()# Tokenize the text
input_ids = torch.tensor(tokenizer.encode(shakespeare_text)).unsqueeze(0)# Set the model to eval mode
model.eval()# Generate some text
with torch.no_grad():
    output = model(input_ids, max_length=1024)
    generated_text = tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True)print(generated_text)

Dalam contoh di atas, kita menggunakan model GPT-2 yang telah terlatih sebelumnya dari Hugging Face. Kita memuat teks Shakespeare ke dalam memori dan menggunakan tokenizer untuk meng-encode teks menjadi sequence of integers yang dapat diproses oleh model. Kemudian, kita menggunakan model untuk memproses input tersebut dan menghasilkan output berupa sequence of integers yang mewakili teks yang dihasilkan. Kita kemudian decode output tersebut menjadi teks asli menggunakan tokenizer.

Anda dapat menyesuaikan panjang teks yang dihasilkan dan menambahkan input yang lebih spesifik untuk menghasilkan teks dengan style yang lebih mirip dengan Shakespeare. Anda juga dapat melatih model tersebut pada dataset yang lebih besar untuk menghasilkan hasil yang lebih baik.

Saya : apakah transformer bisa digunakan untuk melatih data gambar ?
ChatGPT : Transformer bisa digunakan untuk melatih data gambar, namun tidak secara langsung. Transformer adalah model jaringan saraf yang dibuat untuk memproses teks dan tidak langsung dapat menangani data gambar.

Untuk melatih data gambar, biasanya digunakan model jaringan saraf yang khusus dibuat untuk memproses citra, seperti Convolutional Neural Network (CNN) atau Generative Adversarial Network (GAN). Namun, transformer dapat digunakan secara tidak langsung dengan meng-encode citra ke dalam teks terlebih dahulu.

Contohnya, Anda dapat menggunakan transformer untuk melakukan pengenalan objek pada citra dengan cara meng-encode citra menjadi teks yang mendeskripsikan objek-objek yang terlihat pada citra tersebut. Anda kemudian dapat menggunakan transformer untuk melakukan pemetaan pertanyaan ke jawaban dengan menggunakan teks yang dihasilkan sebagai input

Saya : Apa perbedaan GPT-2 dan GPT-3 ?
ChatGPT : GPT-2 (Generative Pre-trained Transformer 2) dan GPT-3 (Generative Pre-trained Transformer 3) adalah model jaringan saraf yang dikembangkan oleh OpenAI untuk melakukan pemrosesan bahasa natural. Keduanya merupakan varian dari transformer, yaitu model jaringan saraf yang menggunakan self-attention untuk memproses input.

GPT-2 dan GPT-3 memiliki beberapa perbedaan utama, yaitu ukuran model dan jumlah data yang digunakan untuk pelatihan. GPT-2 memiliki ukuran model yang lebih kecil dibandingkan GPT-3 dan terlatih pada dataset yang lebih kecil. GPT-3 memiliki ukuran model yang lebih besar dan terlatih pada dataset yang lebih besar.

Karena ukuran model yang lebih besar, GPT-3 umumnya lebih akurat daripada GPT-2 dalam melakukan taks pemrosesan bahasa natural. Namun, GPT-3 juga membutuhkan lebih banyak waktu dan sumber daya untuk pelatihan dan inferensi.

GPT-2 dan GPT-3 dapat digunakan untuk berbagai taks pemrosesan bahasa natural, seperti pemetaan pertanyaan ke jawaban, pembuatan ringkasan teks, atau pengenalan entitas. Keduanya tersedia dalam beberapa varian dengan ukuran model yang berbeda-beda dan terlatih pada dataset yang berbeda-beda.

Saya : Berikan sample code transformer GPT-3 untuk melatih generate text berdasarkan style penulis shakespeare

ChatGPT : Berikut ini adalah contoh sederhana untuk melatih transformer GPT-3 untuk generate teks dengan style penulis Shakespeare menggunakan library Transformers dari Hugging Face:

Copy code

import torch
from transformers import GPT3Tokenizer, GPT3LMHeadModel

# Load the GPT-3 tokenizer and model
tokenizer = GPT3Tokenizer.from_pretrained('gpt3')
model = GPT3LMHeadModel.from_pretrained('gpt3')# Load the Shakespeare text
with open("shakespeare.txt", "r") as f:
    shakespeare_text = f.read()# Tokenize the text
input_ids = torch.tensor(tokenizer.encode(shakespeare_text)).unsqueeze(0)# Set the model to eval mode
model.eval()# Generate some text
with torch.no_grad():
    output = model(input_ids, max_length=1024)
    generated_text = tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True)print(generated_text)

Dalam contoh di atas, kita menggunakan model GPT-3 yang telah terlatih sebelumnya dari Hugging Face. Kita memuat teks Shakespeare ke dalam memori dan menggunakan tokenizer untuk meng-encode teks menjadi sequence of integers yang dapat diproses oleh model. Kemudian, kita menggunakan model untuk memproses input tersebut dan menghasilkan output berupa sequence of integers yang mewakili teks yang dihasilkan. Kita kemudian decode output tersebut menjadi teks asli menggunakan tokenizer.

Saya : Berikan sample code LTSM GPT-3 untuk melatih generate text berdasarkan style penulis shakespeare

ChatGPT : LTSM (Long Short-Term Memory) adalah model jaringan saraf yang biasa digunakan untuk pemrosesan bahasa natural. Namun, GPT-3 (Generative Pre-trained Transformer 3) bukan merupakan model LTSM, melainkan merupakan varian dari transformer yang menggunakan self-attention untuk memproses input.

Untuk menggunakan LTSM untuk generate teks dengan style penulis Shakespeare, Anda dapat mengikuti langkah-langkah sebagai berikut:

Muat dataset teks Shakespeare ke dalam memori.
Tokenisasi teks menjadi sequence of integers yang dapat diproses oleh model.
Buat model LTSM dan compile dengan menggunakan loss function dan optimizer yang sesuai.
Latih model pada dataset teks Shakespeare dengan menggunakan fit atau fit_generator.
Setelah melatih, gunakan model untuk generate teks dengan menggunakan predict atau predict_generator.

Berikut ini adalah contoh sederhana untuk melatih LTSM menggunakan library Keras:

Copy code

import numpy as np
from keras.layers import Embedding, LSTM, Dense
from keras.preprocessing.text import Tokenizer
from keras.preprocessing.sequence import pad_sequences
from keras.utils import to_categorical
from keras.models import Sequential

# Load the Shakespeare text and split it into sequences
with open("shakespeare.txt",

contoh sederhana untuk melatih LTSM menggunakan library Keras, kasus generate text dengan style penulis william shakespeare

Berikut ini adalah contoh sederhana untuk melatih LTSM menggunakan library Keras untuk generate teks dengan style penulis William Shakespeare:

Copy code

import numpy as np
from keras.layers import Embedding, LSTM, Dense
from keras.preprocessing.text import Tokenizer
from keras.preprocessing.sequence import pad_sequences
from keras.utils import to_categorical
from keras.models import Sequential

# Load the Shakespeare text and split it into sequences
with open("shakespeare.txt", "r") as f:
    text = f.read()
sequences = text.split("\n")# Tokenize the sequences
tokenizer = Tokenizer()
tokenizer.fit_on_texts(sequences)
sequences = tokenizer.texts_to_sequences(sequences)# Get the vocabulary size
vocab_size = len(tokenizer.word_index) + 1# Get the maximum sequence length
max_length = max([len(seq) for seq in sequences])# Pad the sequences
sequences = pad_sequences(sequences, maxlen=max_length, padding="pre")# Split the data into input and output
sequences = np.array(sequences)
X, y = sequences[:,:-1], sequences[:,-1]
y = to_categorical(y, num_classes=vocab_size)# Build the model
model = Sequential()
model.add(Embedding(vocab_size, 50, input_

Saya : Lebih bagus mana , menggunakan transformer, LTSM atau CNN untuk studi kasus generate text berdasarkan style shakespeare ?

ChatGPT : Tidak ada model yang lebih baik secara umum untuk melakukan generate text berdasarkan style penulis Shakespeare. Pilihan model tergantung pada tujuan dan karakteristik data yang Anda miliki.

Convolutional Neural Network (CNN) adalah model jaringan saraf yang biasa digunakan untuk memproses citra. CNN tidak secara langsung dapat menangani data teks dan tidak biasanya digunakan untuk generate teks.

Long Short-Term Memory (LSTM) adalah model jaringan saraf yang biasa digunakan untuk pemrosesan bahasa natural. LSTM mampu menangani data yang memiliki keterkaitan jangka panjang dan dapat digunakan untuk generate teks. Namun, LSTM membutuhkan lebih banyak waktu dan sumber daya untuk pelatihan dan inferensi dibandingkan transformer.

Saya : Model apa yang digunakan , untuk membuat terjemahan ?
ChatGPT : Untuk membuat terjemahan, biasanya digunakan model jaringan saraf yang disebut dengan machine translation model. Ada berbagai macam machine translation model yang dapat digunakan, di antaranya adalah:

Statistical machine translation (SMT)
Neural machine translation (NMT)

SMT adalah model terjemahan yang menggunakan statistik untuk menentukan kemungkinan terjemahan yang tepat. SMT memerlukan banyak data terjemahan yang diberikan oleh manusia sebagai training data, dan model tersebut kemudian akan mencari pola dari data tersebut untuk membuat terjemahan yang akurat.

NMT adalah model terjemahan yang menggunakan jaringan saraf untuk memproses teks. NMT biasanya menggunakan encoder-decoder architecture dengan self-attention untuk memproses input dan menghasilkan output. NMT dapat mempelajari terjemahan secara otomatis dari data yang tersedia dan umumnya lebih akurat daripada SMT pada data yang terbatas.

Saya : Untuk melatih chabot menjawab pertanyaan sesuai dengan data yang dilatih. model apa yang digunakan ?
ChatGPT: Untuk melatih chabot menjawab pertanyaan sesuai dengan data yang dilatih, biasanya digunakan model pemetaan pertanyaan ke jawaban (question answering model). Ada berbagai macam question answering model yang dapat digunakan, di antaranya adalah:

Rule-based systems
Information retrieval systems
Generative models

Rule-based systems adalah model yang menggunakan aturan-aturan yang telah ditentukan secara manual untuk menjawab pertanyaan. Rule-based systems tidak memerlukan pelatihan dan dapat menjawab pertanyaan dengan cepat, namun tidak selalu akurat.

Information retrieval systems adalah model yang mencari jawaban dari pertanyaan dengan mengindeks dan mencari dokumen yang tersedia. Information retrieval systems dapat menjawab pertanyaan yang spesifik dengan akurat, namun tidak selalu dapat menangani pertanyaan yang tidak spesifik atau tidak terdaftar dalam dokumen yang tersedia.

Generative models adalah model yang dapat menghasilkan jawaban secara otomatis dengan menggunakan data yang telah dilatih. Generative models seperti transformer dapat mempelajari pola dari data yang tersedia.

Saya : Generative model itu apa ?
ChatGPT : Generative model adalah model jaringan saraf yang dapat menghasilkan output secara otomatis dengan menggunakan data yang telah dilatih. Generative model dapat digunakan untuk berbagai macam taks, seperti generate teks, gambar, suara, atau bahkan video.

Generative model biasanya terdiri dari encoder dan decoder. Encoder akan meng-encode input menjadi representasi numerik yang lebih kecil, sedangkan decoder akan memproses representasi tersebut untuk menghasilkan output. Generative model dapat mempelajari pola dari data yang tersedia dan menghasilkan output yang sesuai dengan pola tersebut.

Contohnya, jika kita ingin menggunakan generative model untuk generate teks, kita dapat meng-encode teks yang ada menjadi sequence of integers menggunakan tokenizer, kemudian menggunakan encoder untuk meng-encode sequence tersebut menjadi representasi numerik yang lebih kecil. Kemudian, kita dapat menggunakan decoder untuk memproses representasi tersebut dan menghasilkan teks yang baru.

Saya : Berikan Contoh sample code untuk training data text dan generate text berdasarkan penulis stephen king

ChatGPT : Berikut ini adalah contoh sederhana untuk melatih transformer menggunakan library Transformers dari Hugging Face untuk generate teks dengan style penulis Stephen King:

Copy code

import torch
from transformers import GPT3Tokenizer, GPT3LMHeadModel

# Load the GPT-3 tokenizer and model
tokenizer = GPT3Tokenizer.from_pretrained('gpt3')
model = GPT3LMHeadModel.from_pretrained('gpt3')# Load the Stephen King text
with open("stephen_king.txt", "r") as f:
    stephen_king_text = f.read()# Tokenize the text
input_ids = torch.tensor(tokenizer.encode(stephen_king_text)).unsqueeze(0)# Set the model to eval mode
model.eval()# Generate some text
with torch.no_grad():
    output = model(input_ids, max_length=1024)
    generated_text = tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True)print(generated_text)

Dalam contoh di atas, kita menggunakan model GPT-3 yang telah terlatih sebelumnya dari Hugging Face. Kita memuat teks Stephen King ke dalam memori dan menggunakan tokenizer untuk meng-encode teks menjadi sequence of integers yang dapat diproses oleh model. Kemudian, kita menggunakan model untuk memproses input tersebut dan menghasilkan output berupa sequence of integers yang mewakili teks yang dihasilkan. Kita kemudian decode output tersebut menjadi teks asli menggunakan tokenizer.

Saya : apakah ada framework seperti dreambooth untuk melatih data text ?ChatGPT : Dreambooth adalah sebuah framework yang dapat digunakan untuk membuat dan melatih model pengenalan wajah secara otomatis. Dreambooth tidak secara khusus dirancang untuk melatih data teks, namun ada beberapa framework yang dapat digunakan untuk melatih model pemrosesan bahasa natural dengan data teks. Beberapa contoh framework tersebut adalah:

Hugging Face Transformers
TensorFlow
PyTorch
Keras

Hugging Face Transformers adalah sebuah library yang menyediakan akses ke berbagai macam model transformer yang telah terlatih sebelumnya. Anda dapat menggunakan Hugging Face Transformers untuk melatih model pemrosesan bahasa natural dengan data teks dengan mudah.

TensorFlow adalah sebuah framework yang dikembangkan oleh Google untuk melatih model jaringan saraf. TensorFlow menyediakan banyak alat dan library yang dapat digunakan untuk melatih model pemrosesan bahasa natural dengan data teks.

PyTorch adalah sebuah framework yang dikembangkan oleh Facebook untuk melatih model jaringan saraf. PyTorch menyediakan banyak alat dan library yang dapat digunakan untuk melatih model pemrosesan bahasa natural dengan data teks.

Keras adalah sebuah library yang dapat digunakan untuk membangun dan melatih model jaringan saraf dengan mudah. Keras dapat digunakan untuk melatih model pemrosesan bahasa natural dengan data teks dengan menggunakan backend seperti TensorFlow atau PyTorch.

Kurang lebih seperti itu cara belajar baru menggunakan chatGPT. Tidak hanya penjelasan, tapi diberikan sample code agar lebih mudah dimengerti. Tidak perlu ragu dan malu bertanya, tanya aja sampai hal-hal mendasar, tidak akan ada kemarahan atau ketidak-sabaran dibandingkan kita belajar dengan manusia.

Belajar Topik Model Jaringan Syaraf dengan ChatGPT-3

Written by Kukuh T Wicaksono

No responses yet