Transformator Pra-Terlatih Generatif

Transformator pra-terlatih generatif (Inggris: generative pre-trained transformer, disingkat GPT) adalah jenis model bahasa besar (large language model, LLM) yang menggunakan arsitektur transformator untuk menghasilkan teks, gambar, audio, dan bentuk data lainnya yang mirip dengan kreasi manusia. Model ini dikembangkan terutama oleh OpenAI sejak 2018 dan telah menjadi dasar dari berbagai aplikasi kecerdasan buatan generatif, termasuk chatbot seperti ChatGPT. GPT bekerja dengan memprediksi kata atau elemen data berikutnya berdasarkan pola yang dipelajari dari data pelatihan masif, memungkinkan kemampuan seperti pemahaman konteks panjang dan generasi konten kreatif.

Pada awalnya, GPT dirancang untuk tugas pemrosesan bahasa alami, tetapi evolusinya telah meluas ke multimodalitas, di mana model dapat memproses dan menghasilkan campuran teks, gambar, dan suara. Hingga 2026, seri GPT telah mencapai tingkat lanjut seperti GPT-5, yang mengintegrasikan router otomatis untuk memilih antara model cepat atau model penalaran lambat tergantung tugas. Kemajuan ini telah mendorong adopsi luas di berbagai industri, meskipun menimbulkan tantangan etis dan teknis seperti halusinasi dan kebutuhan komputasi tinggi.

Sejarah

Pengembangan GPT dimulai pada 2017 dengan pengenalan arsitektur transformator oleh tim Google dalam makalah "Attention Is All You Need". Arsitektur ini menggantikan jaringan saraf berulang (RNN) dengan mekanisme perhatian yang memungkinkan pemrosesan paralel, sehingga memungkinkan model lebih besar dan efisien.

OpenAI memperkenalkan GPT-1 pada Juni 2018 sebagai model pertama yang menerapkan pra-pelatihan generatif pada transformator. Dengan 117 juta parameter, GPT-1 dilatih pada dataset BookCorpus yang berisi lebih dari 7.000 buku belum diterbitkan, menunjukkan potensi pra-pelatihan tanpa pengawasan untuk tugas bahasa.

Pada Februari 2019, OpenAI merilis GPT-2 dengan 1,5 miliar parameter, dilatih pada dataset WebText yang lebih besar. Model ini mampu menghasilkan teks koheren, tetapi dirilis secara bertahap karena kekhawatiran penyalahgunaan seperti penyebaran berita palsu.

GPT-3 diluncurkan pada Mei 2020 dengan 175 miliar parameter, menunjukkan kemampuan pembelajaran dengan sedikit contoh (few-shot learning) di mana model bisa beradaptasi dengan sedikit contoh. Ini menjadi dasar untuk aplikasi komersial awal.

Pada 2022, OpenAI menerapkan pembelajaran penguatan dari umpan balik manusia (RLHF) untuk menyempurnakan model, menghasilkan InstructGPT dan ChatGPT berbasis GPT-3.5. ChatGPT dirilis pada November 2022 dan dengan cepat mencapai jutaan pengguna.

GPT-4 dirilis pada Maret 2023 sebagai model multimodal, mampu memproses gambar dan teks. Varian seperti GPT-4o menambahkan dukungan audio, memungkinkan interaksi suara real-time.

Pada Agustus 2025, GPT-5 diperkenalkan dengan router yang secara otomatis memilih model berdasarkan kompleksitas tugas, mengurangi halusinasi dan meningkatkan kepatuhan instruksi. Update seperti GPT-5.2 pada Desember 2025 menambahkan jendela konteks hingga 400.000 token dan kemampuan visi terintegrasi.

Hingga awal 2026, varian seperti GPT-5.3-Codex fokus pada tugas pemrograman dan matematika, sementara kompetitor seperti Google's Gemini dan Meta's LLaMA bersaing dengan model serupa.

Arsitektur

GPT dibangun di atas arsitektur transformator, yang terdiri dari encoder dan decoder, meskipun GPT lebih mengandalkan decoder untuk generasi autoregresif. Mekanisme perhatian diri (self-attention) memungkinkan model untuk mempertimbangkan seluruh urutan input secara paralel, menangkap ketergantungan jarak jauh.

Pra-pelatihan dilakukan dengan pembelajaran tanpa pengawasan pada data teks masif dari internet, buku, dan sumber lainnya. Model memprediksi kata berikutnya dalam urutan, memperbarui parameter internalnya untuk memahami pola bahasa.

Fine-tuning kemudian menyesuaikan model untuk tugas spesifik menggunakan data berlabel, sering dengan RLHF untuk menyelaraskan output dengan preferensi manusia, mengurangi respons berbahaya atau tidak akurat.

Model modern seperti GPT-5 menggunakan campuran ahli (mixture-of-experts, MoE) untuk efisiensi, di mana hanya sebagian parameter yang aktif per token, mengurangi kebutuhan komputasi. Penyematan posisi rotasi (RoPE) mendukung konteks panjang hingga 128.000 token.

Multimodalitas diintegrasikan dengan memproses input non-teks melalui modul khusus, seperti visi untuk gambar atau audio untuk suara, yang kemudian digabungkan dengan pemrosesan teks.

Pada 2026, tren menuju paradigma multimodal dan alur kerja agenik, di mana model berinteraksi dengan alat eksternal untuk tugas kompleks seperti penelusuran real-time.

Varian dan Model

Seri OpenAI mencakup GPT-1 hingga GPT-5, dengan varian seperti GPT-4o untuk multimodal dan o3 untuk penalaran rantai pemikiran (chain-of-thought). GPT-5 pro menawarkan penalaran diperpanjang untuk tugas rumit.

Kompetitor termasuk GPT-J dari EleutherAI (2021, model bobot terbuka), PaLM dan Gemini dari Google, serta LLaMA dari Meta. Model seperti DeepSeek V4 (diharapkan 2026) fokus pada parameter triliunan.

Model domain-spesifik meliputi EinsteinGPT untuk penjualan dan pemasaran, BloombergGPT untuk keuangan, Khanmigo untuk pendidikan, dan BioGPT untuk biomedis. Di keamanan siber, model seperti yang dari UZCERT menggunakan GPT untuk simulasi serangan dan analisis ancaman.

Varian multimodal seperti GPT-4o memproses teks, gambar, dan audio, sementara agen seperti Auto-GPT menggunakan GPT untuk instruksi mandiri rekursif.

Pada 2026, model seperti Grok-5 dari xAI mengintegrasikan penggunaan alat asli dan pemrosesan multimodal.

Aplikasi

GPT digunakan untuk generasi teks, seperti menulis artikel, skrip, atau puisi, meningkatkan produktivitas di pemasaran digital dan pembuatan konten sosial media.

Di chatbot dan asisten suara, GPT mendukung interaksi percakapan alami, seperti ChatGPT untuk dukungan pelanggan atau asisten virtual.

Penerjemahan bahasa dan ringkasan teks memanfaatkan pemahaman konteks GPT, memfasilitasi komunikasi lintas budaya dan pemrosesan dokumen.

Di pendidikan, aplikasi seperti Khan Academy menggunakan GPT untuk tutor personalisasi, menjelaskan konsep kompleks atau menghasilkan materi belajar.

Dalam kedokteran, GPT membantu diagnosis, seperti di sleep medicine, atau penelitian dengan menganalisis kasus medis dan pertanyaan gaya ujian.

Keamanan siber memanfaatkan GPT untuk simulasi serangan, deteksi kerentanan, dan respons insiden, seperti model khusus 2026 untuk analis keamanan.

Di komunikasi, GPT mengotomatisasi jaringan cerdas, mendukung transisi ke 6G dengan pemrosesan bahasa alami untuk manajemen layanan.

Aplikasi lain termasuk generasi kode, analisis data, dan pembuatan laporan, di mana model seperti GPT-5.3-Codex unggul di pemrograman.

Di kedokteran gigi, GPT menyederhanakan komunikasi pasien, pendidikan, dan pengambilan keputusan klinis.

Pada 2026, tren agentic workflows memungkinkan GPT berintegrasi dengan alat eksternal untuk tugas otonom seperti penelitian atau otomatisasi bisnis.

Dampak dan Tantangan

GPT telah merevolusi AI, membuat teknologi generatif dapat diakses luas, tetapi menimbulkan isu seperti paradoks pra-pelatihan di mana model lebih fokus pada hafalan daripada penalaran fleksibel.

Halusinasi, di mana model menghasilkan informasi salah, telah dikurangi di GPT-5, tetapi tetap menjadi tantangan.

Kebutuhan komputasi tinggi membatasi akses, meskipun MoE meningkatkan efisiensi.

Dampak etis termasuk bias dari data pelatihan dan potensi penyalahgunaan untuk konten berbahaya, mendorong regulasi.

Pada 2026, pivot ke multimodal dan agenik telah mengatasi beberapa keterbatasan, tetapi model masih terjebak dalam prediksi statistik daripada inovasi kognitif sejati.

Di masa depan, integrasi dengan teknologi seperti 6G dan AI otonom diharapkan memperluas dampaknya.

Lihat Pula

- Large Language Model - Transformer (model pembelajaran mesin) - ChatGPT

Referensi

1. HatchWorks AI - Large Language Models: What You Need to Know in 2026
2. Wikipedia - Generative pre-trained transformer
3. ETC Journal - As of January 2026, AI Chatbots Are Stuck in a Paradigmatic Box
4. Python in Plain English - Top 7 Breakthrough AI Technologies to Watch in 2026
5. LinkedIn - Generative Pre-trained Transformer (GPT) in Communication: How AI Will Transform the Industry
6. Nature - Performance of successive generative pretrained transformers (GPT) models in medical cases and board style questions | Scientific Reports
7. OpenAI - Introducing GPT-5
8. Medium - Generative AI in 2026: Top Trends, Tools, and Applications
9. UZCERT - Top 10 GPT Models of 2026 for Cybersecurity Professionals
10. IntuitionLabs - ChatGPT's Technical Foundations: Transformers to RLHF
11. EBSCO - Generative pre-trained transformers (GPT) | Computer Science | Research Starters
12. The Hackett Group - Generative Pretrained Transformer 3 (GPT-3)
13. Silver Lining - Exploring Recent Trends In Generative AI 2026
14. Medium - The Artificial Intelligence Journey — GPT (Generative Pre-Trained Transformer)
15. IARIA - GPTMB 2026, The Third International Conference on Generative Pre-trained #Transformer Models and Beyond - Call for Papers
16. Data Science Dojo - The Complete History of OpenAI Models: From GPT-1 to GPT-5
17. OpenAI Help Center - How ChatGPT and our foundation models are developed
18. Medium - The Short History of OpenAI's GPTs
19. Times Of AI - GPT Version Timeline: From GPT-1 to GPT-5.2
20. RisingStack Engineering - The State of OpenAI's GPT Models – Spring 2025
21. Towards Data Science - A Brief History of GPT Through Papers
22. Kanerika - GPT Models: Everything You Need to Know in 2026
23. Koder.ai - From GPT-1 to GPT-4: The History of OpenAI's GPT Models
24. OpenAI - Introducing gpt-oss
25. AWS - What is GPT AI? - Generative Pre-Trained Transformers Explained

• IBM - What is GPT (generative pre-trained transformer)?

1. Journal of Chemical Education - Students' Perspectives on the Application of a Generative Pre-Trained Transformer (GPT) in Chemistry Learning: A Case Study in Indonesia
2. Lenovo - Generative Pretrained Transformer: Understanding Its Capabilities and Applications
3. PMC - Generative Pre-trained Transformer: Trends, Applications, Strengths and Challenges in Dentistry: A Systematic Review
4. ElectroNeek - GPT: Exploring Generative Pre-trained Transformers
5. IEEE - GPT (Generative Pre-Trained Transformer)— A Comprehensive Review on Enabling Technologies, Potential Applications, Emerging Challenges, and Future Directions
6. ML Conference - Generative Pre-trained Transformers: From Understanding to Applications in 2024
7. Financial Times - Generative AI exists because of the transformer