Perbandingan: AI Assistant, AI Agents & GPT

AI Assistant:

Tujuan: AI Assistant direka untuk membantu pengguna melaksanakan tugas-tugas tertentu yang telah ditetapkan, seperti menjawab soalan, mengurus jadual, menghantar emel, atau memberi peringatan. Ia bertindak berdasarkan arahan yang diberikan oleh pengguna.
Skop: AI Assistant bertindak balas kepada arahan pengguna. Ia menunggu input daripada pengguna dan hanya berfungsi berdasarkan arahan tersebut.
Contoh: Siri, Google Assistant, Alexa, ChatGPT.
Kerumitan: Kurang kompleks dan tidak beroperasi secara bebas. AI Assistant hanya melaksanakan tugas berdasarkan arahan spesifik yang diterima daripada pengguna.

AI Agent:

Tujuan: AI Agent adalah lebih autonomi (bebas) dan direka untuk beroperasi dengan sedikit campur tangan pengguna. Ia mampu membuat keputusan sendiri, belajar daripada data, dan melaksanakan tugas berdasarkan ‘penilaian’ sendiri tanpa perlu menunggu arahan.
Skop: AI Agent boleh berfungsi secara berterusan dan bebas. Ia boleh berinteraksi dan bekerjasama dengan agen lain, menyelesaikan masalah, dan membuat keputusan tanpa campur tangan pengguna secara berterusan.
Contoh: Sistem autonomi dalam perdagangan kewangan, sistem multi-agen dalam simulasi, atau alat seperti CrewAI di mana pelbagai AI Agents bekerjasama untuk menyelesaikan masalah yang kompleks.
Kerumitan: Lebih kompleks dan mampu mengendalikan persekitaran yang lebih rumit. AI Agent boleh mengendalikan projek jangka panjang, membuat keputusan, dan belajar daripada interaksi atau data.

Perbezaan Utama:

Autonomi: AI Agent beroperasi secara bebas, manakala AI Assistant memerlukan arahan eksplisit daripada pengguna.
Skop Kerja: AI Agent mampu mengendalikan tugas-tugas yang lebih kompleks dan pelbagai, manakala AI Assistant lebih tertumpu kepada tugas-tugas yang mudah dan spesifik.
Kolaborasi: AI Agent boleh bekerja bersama-sama dengan agen lain, manakala AI Assistant biasanya bertindak secara individu dan hanya melaksanakan tugas berdasarkan interaksi satu sama satu dengan pengguna.

Ringkasnya, AI Assistant membantu dalam tugas harian berdasarkan arahan langsung, manakala AI Agent lebih bebas dan mampu bekerja secara autonomi untuk menyelesaikan masalah yang lebih kompleks

GPT (Generative Pretrained Transformer) ialah satu jenis model kecerdasan buatan (AI) yang dibangunkan oleh OpenAI. Ia berfungsi berdasarkan rangka kerja Transformer dan dilatih untuk menghasilkan teks yang menyerupai bahasa manusia. GPT menggunakan pembelajaran mendalam (deep learning) untuk memahami dan menjana teks berdasarkan corak yang terdapat dalam data besar yang digunakan untuk melatihnya. Berikut adalah beberapa ciri utama GPT dan perbezaannya berbanding AI Agents dan AI Assistants:

Ciri-Ciri GPT:

Penjanaan Teks: GPT direka untuk menjana teks yang panjang dan kompleks, seperti artikel, dialog, kod komputer, dan banyak lagi. Ia sangat berkesan dalam menghasilkan teks berdasarkan konteks yang diberikan kepadanya.
Latihan Berdasarkan Data Besar: GPT dilatih dengan sejumlah besar data teks dari pelbagai sumber, seperti buku, artikel, laman web, dan sebagainya. Oleh itu, ia mempunyai pengetahuan yang luas mengenai pelbagai topik.
Autonomi Separa: Walaupun GPT tidak sepenuhnya autonomi seperti AI Agents, ia boleh dianggap lebih canggih berbanding AI Assistant. GPT tidak hanya bertindak balas terhadap arahan, tetapi juga boleh menghasilkan kandungan, memberi idea, dan menyelesaikan masalah berdasarkan input yang diterimanya.
Penjanaan Berdasarkan Corak: GPT menggunakan corak dalam data latihan untuk menjana teks yang lebih baik dari segi kesalingan, logik, dan kelancaran bahasa. Ia tidak perlu diarahkan secara langsung untuk setiap langkah (seperti AI Assistant), tetapi boleh menyelesaikan tugas berdasarkan konteks yang telah diberikan.

Perbezaan Utama Antara GPT, AI Agents, dan AI Assistant:

GPT lebih fokus kepada penjanaan bahasa dan pemprosesan bahasa semula jadi, di mana ia boleh menulis, menjawab soalan, dan menghasilkan kandungan kreatif.
AI Agents biasanya digunakan untuk tugas yang lebih luas dan boleh beroperasi secara autonomi, melakukan tugasan berterusan, dan bekerjasama dengan agen lain untuk menyelesaikan masalah kompleks tanpa banyak campur tangan manusia.
AI Assistant berperanan untuk membantu dalam tugas harian yang lebih spesifik seperti menjawab soalan atau menguruskan jadual dan memerlukan arahan langsung daripada pengguna.

Kegunaan GPT:

Penulisan Kandungan: GPT sering digunakan untuk membantu penulisan artikel, laporan, blog, dan kandungan kreatif lain.
Penulisan Kod: Ia juga boleh menulis kod komputer dan membantu dalam pembangunan perisian.
Sistem Soal Jawab: GPT boleh digunakan dalam aplikasi soal jawab di mana ia menjawab soalan dengan memberikan jawapan yang terperinci dan berfakta.
Automasi Teks: Banyak aplikasi seperti chatbot yang memanfaatkan GPT untuk menghasilkan respons yang menyerupai interaksi manusia sebenar.

Secara ringkasnya, GPT adalah alat yang sangat berkuasa dalam pemprosesan bahasa, tetapi berbeza daripada AI Agents yang lebih bebas dan AI Assistant yang lebih tertumpu kepada tugas tertentu.

Ya, GPT (Generative Pretrained Transformer) adalah sebahagian daripada machine learning (pembelajaran mesin), lebih spesifik lagi dalam kategori pembelajaran mendalam (deep learning). GPT adalah contoh model bahasa yang dibangunkan menggunakan rangka kerja Transformer, yang sangat popular dalam pemprosesan bahasa semula jadi (NLP).

Berikut adalah bagaimana GPT berkait dengan machine learning:

1. Pembelajaran Mesin (Machine Learning):

Machine learning adalah subset daripada kecerdasan buatan (AI) yang memberi tumpuan kepada pengajaran komputer untuk belajar dari data dan membuat keputusan tanpa diprogramkan secara eksplisit. Dalam konteks GPT:

GPT dilatih dengan sejumlah besar data teks, di mana ia belajar corak, hubungan, dan struktur bahasa dari data tersebut.
Proses latihan ini dilakukan melalui algoritma machine learning, di mana GPT belajar secara automatik dari data yang diterima.

2. Pembelajaran Mendalam (Deep Learning):

GPT adalah model pembelajaran mendalam, yang merupakan cabang machine learning yang menggunakan neural network dengan lapisan yang lebih mendalam. Model ini mampu mengenali corak kompleks dalam data besar, seperti bahasa manusia.

GPT terdiri daripada banyak lapisan yang digunakan untuk memproses maklumat secara hierarki, di mana setiap lapisan bertanggungjawab untuk memahami aspek tertentu dalam teks, seperti konteks dan makna.
Rangka kerja Transformer, yang merupakan asas kepada GPT, adalah salah satu kemajuan dalam pembelajaran mendalam yang membolehkan model ini belajar lebih berkesan dari konteks jangka panjang dalam bahasa.

3. Latihan Model GPT:

GPT dilatih dengan menggunakan data teks berskala besar. Proses ini melibatkan teknik unsupervised learning, di mana model belajar tanpa label yang khusus. Model dilatih untuk meramalkan perkataan seterusnya dalam ayat berdasarkan perkataan sebelumnya, yang membolehkan ia menghasilkan teks yang koheren dan relevan.

Ringkasannya:

GPT adalah model machine learning, lebih spesifiknya dalam pembelajaran mendalam yang memfokuskan kepada pemprosesan bahasa semula jadi.
Ia memanfaatkan rangka kerja Transformer dan dilatih menggunakan data berskala besar, membolehkan ia belajar corak bahasa dan menjana teks yang bermakna.

Jadi, GPT bukan sahaja sebahagian daripada machine learning, malah merupakan salah satu inovasi termaju dalam pembelajaran mendalam yang menjana model bahasa canggih.