TLDR
AGI adalah konsep yang masih dalam pengembangan dan memiliki berbagai definisi. Teknik seperti distilasi dan transfer pembelajaran membantu dalam efisiensi model AI. Masalah hallucination menunjukkan tantangan dalam kualitas dan akurasi model AI saat ini. Kecerdasan buatan (AI) adalah bidang yang kompleks dan sering menggunakan banyak istilah teknis yang sulit dimengerti oleh banyak orang. Untuk membantu pemahaman, dibuatlah glosarium berisi definisi istilah-istilah penting yang sering digunakan dalam dunia AI yang akan terus diperbarui seiring perkembangan teknologi.Salah satu konsep penting adalah Artificial General Intelligence (AGI), yang diartikan berbeda oleh berbagai pihak seperti OpenAI dan Google DeepMind. AGI mengacu pada AI yang memiliki kemampuan sebanding atau lebih baik dari manusia di berbagai tugas kognitif.Ada istilah lain seperti AI agent, yang adalah sistem otonom mampu melakukan tugas kompleks, serta chain-of-thought, yaitu cara AI memecah masalah jadi langkah-langkah kecil agar hasilnya lebih akurat. Deep learning adalah metode pelatihan AI yang meniru jaringan syaraf manusia untuk mengenali pola dari data besar.Teknologi penting lain termasuk GAN, metode kedua jaringan syaraf yang saling bersaing untuk menghasilkan data realistis, serta distillation dan fine-tuning yang digunakan untuk membuat model AI lebih efisien dan spesifik. Namun, masalah seperti hallucination atau AI membuat informasi salah menjadi perhatian penting.Proses training melatih AI dengan data agar bisa mengenali pola dan melakukan prediksi, sementara weight adalah parameter yang menentukan pentingnya fitur tertentu dalam model. Dengan pemahaman istilah ini, pembaca dapat lebih mudah mengikuti perkembangan dan diskusi di bidang AI.
