1. Website - Teks dari artikel, blog, forum, dan konten publik lainnya di internet.
2. Buku dan Publikasi - Termasuk karya sastra, jurnal ilmiah, dan buku non-fiksi.
3. Ensiklopedia - Seperti Wikipedia dan sumber referensi umum lainnya.
4. Kode Pemrograman - Kode publik dari forum pemrograman seperti GitHub, Stack Overflow, dan lainnya.
5. Dokumen Publik - Laporan penelitian, data statistik, dan dokumen resmi lainnya yang dapat diakses publik.

Namun, ChatGPT tidak memiliki akses ke konten berbayar atau privat seperti situs berlangganan, layanan berbayar, atau data spesifik individu. Selain itu, model ini tidak dapat "mengambil data langsung" secara real-time dari internet.

Proses pelatihannya dilakukan dengan menggunakan dataset besar yang mencakup teks dari berbagai sumber hingga titik pemutakhiran pengetahuan terakhirnya (2024). Data tersebut kemudian diproses, dilatih, dan dioptimalkan oleh OpenAI untuk memastikan keluaran yang akurat dan bermanfaat.

1. Pelatihan Model dengan Data

• Model ini dilatih menggunakan dataset besar yang mencakup teks dari berbagai sumber publik (website, buku, artikel, dan lainnya).
• Data tersebut digunakan untuk memahami pola bahasa: tata bahasa, makna kata, hubungan antar kata, serta konteks kalimat.
• Proses pelatihan melibatkan teknik unsupervised learning (pembelajaran tanpa pengawasan), di mana model belajar memprediksi kata berikutnya dalam sebuah teks berdasarkan kata-kata sebelumnya.

2. Struktur Model Transformer

• ChatGPT dibangun menggunakan transformer (arsitektur model berbasis perhatian atau attention).
• Self-attention mechanism memungkinkan model memahami konteks dari keseluruhan kalimat, bahkan jika kata-katanya berjauhan.
• Model ini dapat "memahami" hubungan kompleks antar kata dan kalimat.

3. Proses Inferensi (Saat Digunakan oleh Pengguna)

Ketika kamu mengetik pertanyaan atau perintah:

• Input teks kamu akan diproses dan diubah menjadi token (potongan-potongan teks kecil).
• Model kemudian menganalisis token tersebut untuk memprediksi jawaban yang paling relevan berdasarkan pola yang dipelajarinya selama pelatihan.
• Proses ini bersifat probabilistik, artinya model memilih kata atau kalimat dengan peluang tertinggi untuk membentuk jawaban yang logis.

4. Konteks Percakapan

• Model mempertahankan konteks dalam percakapan untuk memberikan respons yang konsisten.
• Setiap input baru dipertimbangkan bersama riwayat percakapan sebelumnya, sehingga jawaban dapat lebih sesuai dengan topik atau konteks.

5. Fine-Tuning dan Penyempurnaan

• Setelah pelatihan awal, model dapat di-fine-tune menggunakan data spesifik untuk meningkatkan kinerjanya.
• OpenAI juga menggunakan umpan balik dari pengguna dan metode seperti Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) untuk memastikan jawaban yang lebih akurat dan aman.

Proses Singkatnya:

1. Kamu memberi input (pertanyaan atau perintah).
2. Model memproses input menggunakan transformer untuk memahami konteks.
3. Model menghasilkan output berdasarkan prediksi terbaik dari pola yang dipelajarinya.
4. Output berupa teks dikirimkan kembali ke kamu.