Memahami Transformer: Arsitektur di Balik ChatGPT

Transformer adalah arsitektur neural network yang menjadi fondasi dari semua model AI modern seperti ChatGPT, GPT-4, dan LLaMA. Paper aslinya, "Attention Is All You Need", dirilis oleh Google pada 2017 dan mengubah sepenuhnya cara kita membangun model AI.

Mengapa Transformer Penting?

Sebelum Transformer, model bahasa menggunakan RNN (Recurrent Neural Networks) yang memproses data secara berurutan. Ini lambat dan sulit menangkap hubungan antara kata-kata yang berjauhan.

Pro Tip

Transformer memungkinkan pemrosesan paralel, yang berarti training bisa 10-100x lebih cepat dibanding RNN pada hardware modern.

Komponen Utama Transformer

1. Self-Attention Mechanism

Self-Attention adalah "mata" dari Transformer. Mekanisme ini memungkinkan model untuk memperhatikan semua posisi dalam input secara bersamaan.

def self_attention(query, key, value):
    # Hitung attention scores
    scores = torch.matmul(query, key.transpose(-2, -1))
    scores = scores / math.sqrt(d_k)
    
    # Apply softmax untuk mendapat weights
    attention_weights = F.softmax(scores, dim=-1)
    
    # Multiply dengan values
    output = torch.matmul(attention_weights, value)
    return output

2. Multi-Head Attention

Alih-alih satu attention, Transformer menggunakan multiple "heads" yang masing-masing bisa fokus pada aspek berbeda dari input.

3. Feed-Forward Networks

Setelah attention, setiap token diproses melalui fully-connected layers:

class FeedForward(nn.Module):
    def __init__(self, d_model, d_ff):
        super().__init__()
        self.linear1 = nn.Linear(d_model, d_ff)
        self.linear2 = nn.Linear(d_ff, d_model)
        self.relu = nn.ReLU()
    
    def forward(self, x):
        return self.linear2(self.relu(self.linear1(x)))

Bagaimana Training Dilakukan?

Model Transformer ditraining dengan memprediksi token berikutnya dalam sequence. Ini disebut causal language modeling:

Input: "Saya suka makan"
Target: "suka makan nasi"
Model belajar memprediksi setiap token berikutnya

Implementasi Praktis

Untuk mulai eksperimen dengan Transformer, kamu bisa menggunakan library seperti Hugging Face:

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

# Load pre-trained model
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("gpt2")
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("gpt2")

# Generate text
input_text = "Artificial Intelligence adalah"
inputs = tokenizer(input_text, return_tensors="pt")
outputs = model.generate(**inputs, max_length=50)

print(tokenizer.decode(outputs[0]))

Kesimpulan

Transformer telah merevolusi bidang AI dan menjadi arsitektur standar untuk:

Large Language Models (GPT, LLaMA, Gemini)
Computer Vision (ViT, CLIP)
Speech (Whisper)
Multimodal (GPT-4V, Gemini)