Ingin Menggunakan Kekuatan AI Tanpa Batasan?
Ingin Menghasilkan Gambar AI Tanpa Pengaman?
Maka, Anda tidak boleh melewatkan Anakin AI! Mari kita lepaskan kekuatan AI untuk semua orang!
Pertanyaan apakah GitHub Copilot menggunakan ChatGPT itu kompleks dan memerlukan pemahaman tentang teknologi dasar yang mendukung kedua alat tersebut. Secara umum, jawabannya adalah ya, tetapi dengan nuansa penting. Baik Copilot maupun ChatGPT dibangun di atas keluarga model bahasa besar (LLM) yang dikembangkan oleh OpenAI. Namun, mereka bukan hanya model yang sama yang berjalan dengan antarmuka yang berbeda. Copilot dirancang khusus dan disesuaikan untuk menghasilkan dan menyelesaikan kode, sementara ChatGPT adalah AI percakapan yang lebih umum. Lebih akurat untuk mengatakan bahwa Copilot memanfaatkan model dalam keluarga OpenAI yang sangat berkaitan dengan, dan mungkin langsung berasal dari, arsitektur dasar yang sama seperti ChatGPT. Faktor yang membedakan terletak pada data pelatihan dan tujuan optimasi spesifik yang dijalani masing-masing model. Copilot dilatih pada dataset besar dari repositori kode yang tersedia untuk umum, memungkinkan untuk memprediksi dan menyarankan potongan kode dengan efektif. ChatGPT, di sisi lain, dilatih pada rentang teks dan kode yang lebih luas, dengan fokus pada kemampuan percakapan dan pengetahuan umum.
Dasarnya, hubungan antara GitHub Copilot dan ChatGPT terletak pada asal usul bersama mereka, secara khusus, evolusi model bahasa oleh OpenAI. ChatGPT awalnya bergantung pada GPT-3 dan kemudian GPT-3.5, sebelum beralih ke GPT-4 yang lebih kuat. GitHub Copilot memanfaatkan versi khusus dari model bahasa besar ini yang secara eksplisit dirancang untuk pemahaman dan penghasilan kode. Meskipun arsitektur yang tepat mungkin menjadi rahasia yang dijaga ketat, informasi yang tersedia untuk umum menunjukkan bahwa itu berasal dari teknologi dasar yang sama. Ini berarti kemajuan dan kemampuan yang diamati di ChatGPT, seperti pemahaman yang lebih baik tentang bahasa alami dan kemampuan untuk menghasilkan keluaran kompleks, juga memberi manfaat kepada Copilot di domainnya sendiri. Misalnya, jika kemampuan ChatGPT untuk memahami instruksi yang bernuansa membaik karena pembaruan pada model dasar, Copilot dapat memperoleh manfaat dari peningkatan serupa dalam kemampuannya untuk menghasilkan kode berdasarkan komentar pengguna atau konteks kode yang ada. Garis keturunan bersama ini menunjukkan pembaruan dan perluasan reguler dari model yang digunakan baik oleh Copilot maupun ChatGPT, yang berarti kemampuan satu alat dapat memiliki dampak positif tidak langsung pada kemampuan yang lain, tergantung pada bagaimana OpenAI memilih untuk membagikan perbaikan dan pembelajaran.
Untuk lebih memahami hubungan rumit antara Copilot dan ChatGPT, sangat penting untuk memeriksa ekosistem yang lebih besar dari perkembangan OpenAI dan bagaimana mereka menurun ke berbagai aplikasi. OpenAI terus-menerus bekerja untuk meningkatkan dan memperluas keluarga model mereka dari GPT-3, GPT-3.5, GPT-4 hingga iterasi terbaru, dan perbaikan ini tidak selalu terisolasi dalam satu produk tertentu. Sebaliknya, mereka memiliki dorongan aktif untuk menyebarkan pembaruan, adaptasi, dan perbaikan ke semua proyek. Ketika model baru yang lebih mampu dikembangkan, OpenAI sering membuat versi khusus atau menyempurnakan yang sudah ada untuk tugas tertentu. Proses penyempurnaan ini melibatkan pelatihan model pada dataset yang relevan dengan aplikasi tertentu dan mengoptimalkannya untuk metrik yang spesifik untuk domain tersebut. Misalnya, model untuk diagnosis medis akan dilatih pada catatan medis dan dioptimalkan untuk akurasi dalam mengidentifikasi penyakit; dengan cara yang sama, Copilot disesuaikan untuk pengkodean dan dioptimalkan untuk ketepatan penyelesaian kode. Oleh karena itu, sementara Copilot dan ChatGPT mungkin awalnya berasal dari model dasar yang sama, mereka menjalani jalur pengembangan dan optimasi yang berbeda untuk unggul di bidang masing-masing. Pengetahuan yang dimiliki ChatGPT, misalnya, tentang peristiwa historis tertentu, sangat berbeda dengan pengetahuan yang dimiliki Copilot tentang pustaka, fungsi, dan sintaks kode tertentu.
Selanjutnya, OpenAI menyediakan API yang memungkinkan pengembang mengakses model mereka dan membangun aplikasi kustom. GitHub Copilot sangat bergantung pada API OpenAI untuk melaksanakan fungsi inti menyarankan penyelesaian kode. Ketika seorang pengembang mengetik kode, konteks sekitarnya dikirim ke API OpenAI, yang kemudian menggunakan model yang telah dilatih untuk memprediksi garis kode berikutnya yang paling mungkin. Akses API ini memungkinkan pengembang untuk menyesuaikan dan mengatur model untuk kebutuhan spesifik, semakin memburamkan garis antara model yang digunakan di berbagai aplikasi. Akhirnya, ekosistem yang saling terhubung ini memungkinkan OpenAI memanfaatkan kemajuan dalam satu domain untuk menguntungkan yang lain. Ketika model inti ChatGPT diperluas dengan data seputar matematika, fisika kompleks, atau bahkan sejarah, Copilot dapat langsung meningkat ketika menangani dokumentasi, misalnya. Karena lapisan API bertindak sebagai perantara, lebih mudah bagi kekuatan mentah yang sama untuk digunakan dalam proyek di luar produk inti itu sendiri. Ini berarti baik GitHub Copilot maupun ChatGPT mendapatkan manfaat seiring waktu saat OpenAI terus meningkatkan model dasar yang ada dan cara orang dapat mengakses serta menyesuaikannya.
Perbedaan kunci antara GitHub Copilot dan ChatGPT terletak pada bagaimana model ini disesuaikan fine-tuned untuk tujuan spesifik mereka. Meskipun mereka mungkin berbagi fondasi yang terkait, penyempurnaan melibatkan pelatihan lebih lanjut model dengan data baru yang relevan, sekaligus menyempurnakan parameter model untuk mengoptimalkan kinerja pada tugas tertentu. Untuk Copilot, ini berarti dilatih pada miliaran baris repositori kode yang dapat diakses publik dari platform seperti GitHub. Dengan pengambilan data ini, model mempelajari pola, konvensi, praktik terbaik, dan kesalahan umum yang akan sulit bagi model dasar untuk dipahami. Model ini tidak hanya mengingat kode, tetapi juga sedang mempelajari sintaks, memahami hubungan antara segmen kode yang berbeda dan bahkan memahami logika pemrograman secara umum.
ChatGPT, di sisi lain, dilatih pada dataset yang lebih beragam yang mencakup berbagai teks dan kode. Dataset ini termasuk buku, artikel, situs web, dan percakapan, bukan hanya pengkodean, memungkinkan untuk menghasilkan teks yang mirip manusia dan terlibat dalam percakapan tentang berbagai topik. Meskipun juga melihat kode, fokus utamanya bukan pada penghasilan kode tetapi pada pemahaman bahasa umum dan penghasilan teks kreatif. Penyempurnaan bahkan termasuk bagaimana manusia berinteraksi dengan perangkat lunak. Jika lebih banyak pengguna menggunakan frasa atau kata kunci tertentu dalam mesin ChatGPT, ia akan memprioritaskan hal tersebut di atas hasil lainnya. Ini juga akan menghukum perilaku yang tidak diinginkan, yang mengarah pada ekosistem yang lebih dipersonalisasi, tetapi juga berpotensi tertutup.
Proses penyempurnaan juga sangat mempengaruhi arsitektur model. Copilot dioptimalkan melalui pelatihan khusus untuk penyelesaian kode. Sementara itu, ChatGPT dioptimalkan untuk percakapan. Ini berarti bahwa Copilot lebih cocok untuk menghasilkan penyelesaian kode yang akurat, sintaksis yang benar, dan relevansi kontekstual, sementara ChatGPT lebih cocok untuk menghasilkan teks yang mirip manusia dan terlibat dalam interaksi percakapan. Pada akhirnya, tingkat optimasi yang berbeda membedakan seberapa berguna kedua versi perangkat lunak untuk aplikasi yang berbeda dan seberapa cepat versi yang berbeda ber-evolusi.
Memeriksa contoh praktis menyoroti kemampuan yang berbeda dari Copilot dan ChatGPT. Ketika Anda mulai mengetik sebuah fungsi dalam editor kode, Copilot sering dapat memprediksi sisa fungsi tersebut, termasuk parameter, nilai pengembalian, dan bahkan dokstring. Misalnya, jika Anda mengetik awal fungsi untuk menghitung faktorial dari suatu angka, Copilot dapat secara otomatis menghasilkan seluruh fungsi, lengkap dengan penanganan kesalahan dan komentar. Kecepatan dalam melakukannya, dan tingkat keakraban dengan dokumentasi seputar kode, adalah prestasi penting. Ini menunjukkan keahlian Copilot dalam penghasilan kode dan kemampuannya untuk memahami konteks kode yang sedang ditulis.
Meski memiliki kemampuan yang mengesankan, baik Copilot maupun ChatGPT memiliki batasan. Copilot, secara desain, tergantung pada kualitas dan ketersediaan kode dalam data pelatihannya. Ini berarti ia mungkin kesulitan dengan bahasa pemrograman yang tidak umum, pustaka niche, atau domain kode yang sangat khusus. Ini juga dapat kadang-kadang menghasilkan kode yang tidak benar atau tidak aman jika tidak diberikan permintaan yang sangat spesifik. Ia juga terikat pada bias dalam kode yang telah dilatihnya.
ChatGPT, meskipun mampu memahami dasar-dasar kode, dapat menghasilkan kode yang tidak akurat atau tidak masuk akal jika tidak diberikan instruksi yang jelas. Bahkan ketika diberikan instruksi yang tepat, itu masih bukan pengganti untuk compiler atau IDE yang benar. Kekuatan sebenarnya adalah lebih pada menerjemahkan bahasa alami ke dalam bahasa yang lebih teknis yang dapat diolah oleh komputer.
Namun, penelitian dan pengembangan yang sedang berlangsung terus mendorong batasan dari apa yang dapat dilakukan oleh model-model ini. OpenAI secara aktif bekerja untuk mengatasi batasan ini dengan memperluas dataset pelatihan, meningkatkan arsitektur model, dan mengembangkan teknik baru untuk penyempurnaan. Seiring model-model ini terus berkembang, mereka kemungkinan akan menjadi lebih kuat dan serbaguna, membuka kemungkinan baru untuk otomatisasi dan kolaborasi manusia-komputer. Seiring dengan peningkatan kekuatan dua teknologi ini, kekhawatiran akan muncul mengenai ketergantungan mereka pada layanan luar. Jika internet dinonaktifkan, atau jika API dibatasi, apakah perangkat lunak akan tetap berfungsi seperti yang diinginkan? Ini adalah kekhawatiran besar bagi sebagian besar pengguna.
Pengembangan dan penerapan alat berbasis AI seperti Copilot dan ChatGPT memiliki implikasi yang signifikan untuk berbagai industri. Copilot menyederhanakan pengembangan perangkat lunak dengan mengotomatiskan tugas-tugas repetitif, memungkinkan pengembang untuk fokus pada aspek-aspek kreatif dan strategis dari pekerjaan mereka. ChatGPT, di sisi lain, dapat meningkatkan layanan pelanggan dengan memberikan respons instan dan personal terhadap pertanyaan pelanggan. Ini juga dapat digunakan untuk mengotomatiskan pembuatan konten, menerjemahkan bahasa, dan bahkan menghasilkan karya penulisan kreatif. Kemajuan ini secara fundamental mengubah cara orang bekerja dan berinteraksi dengan teknologi.
Alat-alat ini memang menghadirkan tantangan. Karena Copilot bergantung pada API luar, ada kekhawatiran tentang privasi dan keamanan. Ia mengirimkan kode langsung ke cloud, yang membuat perusahaan khawatir tentang kode kepemilikan yang dicuri. Ini mengakibatkan pengembang harus berhati-hati dalam membagikan kode yang bersifat pribadi, yang bertentangan dengan apa yang ingin dicapai Copilot.
Terlepas dari tantangan ini, dampak keseluruhan dari alat berbasis AI kemungkinan akan mentransformasi dunia. Orang-orang akan diberikan akses ke sumber daya yang dulunya hanya untuk industri tertentu. Orang-orang akan dapat mengambil kursus dalam hampir semua subjek, mempelajari hobi baru, dan memulai proyek sampingan mereka dengan investasi yang sangat sedikit.
Kesimpulannya, hubungan antara GitHub Copilot dan ChatGPT itu kompleks dan saling terkait. Meskipun mereka adalah alat yang berbeda yang melayani tujuan berbeda, mereka sama-sama berbagi asal usul yang sama, berdasarkan model dalam keluarga model bahasa besar OpenAI. GitHub Copilot adalah alat spesial yang ditujukan langsung untuk pemrograman, sementara ChatGPT adalah AI yang lebih luas dengan beberapa kemampuan pemrograman. Copilot memanfaatkan model yang terkait dengan, dan kemungkinan yang berasal dari, arsitektur dasar yang sama seperti ChatGPT. Alat-alat ini disesuaikan untuk tugas masing-masing berdasarkan dataset pelatihan individu mereka. Pada akhirnya, baik Copilot dan ChatGPT adalah alat yang kuat yang dapat meningkatkan produktivitas.
