Transformer dalam pemrosesan bahasa alami (NLP) adalah jenis kecerdasan buatan (AI) yang bertujuan membuat komputer lebih memahami dan memproses bahasa alami. Mereka adalah komponen penting dalam gelombang perkembangan AI saat ini, dan semakin banyak digunakan dalam aplikasi seperti terjemahan mesin, peringkasan teks, atau klasifikasi teks.
Konsep transformator berasal dari strukturnya: sebagai blok 'transformasi' yang dapat disusun dalam berbagai cara untuk menyesuaikan dengan tugas yang berbeda. Setiap blok transformasi berisi token masukan dan token keluaran. Inputnya adalah vektor kata yang mewakili sekumpulan properti sebuah kata, seperti bagian ucapan dan maknanya. Outputnya adalah prediksi kemungkinan kemunculan kata tertentu dalam konteks tertentu.
Contoh transformator yang paling menonjol adalah BERT (Representasi Encoder Dua Arah untuk Transformers) dari Google. BERT adalah model jaringan saraf rekursif pra-pelatihan (RNN) yang memungkinkan jaringan tersebut memproses sinyal di kedua arah. Transformator populer lainnya adalah GPT-2, UnifiedQA, dan XLNet.
Menggunakan transformator di NLP memiliki sejumlah keuntungan. Pertama, mereka dapat memproses dan menafsirkan sinyal dari kedua arah, sehingga memungkinkan hasil yang lebih akurat. Kedua, mereka dengan cepat menjadi standar untuk tugas-tugas NLP yang memerlukan kumpulan data besar dan informasi yang lebih kompleks. Ketiga, mereka dapat memperkuat pemahaman bahasa yang canggih, seperti memberi peringkat pada hasil pencarian dengan lebih akurat dan memahami konteks dan bahasa sehari-hari.
Transformer dengan cepat menjadi alat yang sangat diperlukan untuk pengembangan NLP dan AI, dan secara bertahap mulai digunakan dalam berbagai aplikasi. Dengan semakin banyaknya penelitian yang dilakukan dan algoritma yang lebih baik dikembangkan, kemungkinan besar popularitas dan kegunaannya akan terus meningkat.
