Dalam beberapa tahun terakhir, modelLarge Language Models atau LLM semakin populer karena kemampuannya dalam memahami dan memproduksi teks secara manusiawi. Salah satu model yang banyak orang kenal adalah ChatGPT, produk dari OpenAI yang menawarkan pengalaman interaksi AI canggih melalui chat. 

Namun, tidak semua orang ingin bergantung pada platform tertutup, atau ingin menghindari batasan penggunaan token dan biaya berlangganan.

Di sinilah GPT OSS hadir sebagai alternatif open source yang menjanjikan fleksibilitas lebih besar. Dengan sifat open source, GPT OSS memungkinkan developer, peneliti, dan perusahaan untuk menyesuaikan model AI sesuai kebutuhan mereka, tanpa harus terikat pada ekosistem tertutup tertentu. 

Model ini menjadi pilihan menarik bagi mereka yang ingin mengeksplorasi potensi AI lebih luas, sambil tetap mengontrol biaya dan akses.

Apa Itu GPT OSS?

GPT OSS adalah singkatan dari Generative Pre-trained Transformer Open Source, yaitu model bahasa besar berbasis transformer yang pengembangannya menggunakan lisensi open source. 

Berbeda dengan ChatGPT yang berjalan di server OpenAI dan memiliki aturan penggunaan tertentu, GPT OSS bisa kamu jalankan secara lokal, di cloud pribadi, atau di server yang oleh berbagai penyedia layanan sediakan.

Konsep dasarnya mirip dengan Chat GPT. Pelatihan model ini tujuannya untuk memahami konteks teks, menjawab pertanyaan, membuat ringkasan, hingga menghasilkan konten kreatif. 

Bedanya, karena open source, semua parameter, arsitektur, dan dataset (tergantung distribusi) bisa diakses dan dimodifikasi. Hal ini memberikan kebebasan bagi developer untuk melakukan fine-tuning, eksperimen dengan prompt, atau integrasi ke aplikasi AI mereka sendiri.

Selain itu, komunitas di balik GPT OSS cukup aktif. Banyak proyek open source menyediakan berbagai versi model, dokumentasi, dan panduan untuk implementasi. Bahkan perancangan beberapa model GPT OSS bertujuan agar kompatibel dengan ekosistem Python dan library machine learning populer, sehingga memudahkan integrasi ke pipeline AI yang sudah ada.

Spesifikasi dan Parameter GPT OSS

Salah satu faktor penting dalam memilih model bahasa adalah ukuran dan spesifikasi teknisnya. GPT OSS hadir dalam berbagai skala, mulai dari model ringan untuk eksperimen sederhana hingga model besar yang mendekati kemampuan ChatGPT. Contoh model GPT OSS yang populer meliputi GPT-OSS 20B dan GPT-OSS 120B.

GPT-OSS 20B

• Parameter: sekitar 20 miliar parameter.
• Cocok untuk: eksperimen interaktif, integrasi aplikasi ringan, dan penggunaan gratis tanpa makan token.
• Kelebihan: cepat dalam inference, rendah konsumsi sumber daya, fleksibel untuk dijalankan di server pribadi atau cloud.

GPT-OSS 120B

• Parameter: sekitar 120 miliar parameter.
• Cocok untuk: aplikasi produksi skala besar, proyek riset lanjutan, dan kasus penggunaan AI yang kompleks.
• Kelebihan: mampu menangani konteks panjang, lebih akurat dalam memahami nuansa bahasa, dan mendukung fine-tuning untuk domain khusus.
  

Selain itu, GPT OSS juga mendukung integrasi dengan library machine learning seperti PyTorch dan TensorFlow. Banyak model terlengkapi checkpoint yang bisa langsung kamu gunakan, sehingga proses setup menjadi lebih mudah. Pengguna juga dapat menyesuaikan batch size, optimasi memori, dan strategi inference untuk menyesuaikan performa dengan infrastruktur yang tersedia.

Dengan berbagai ukuran dan spesifikasi ini, GPT OSS memberi keleluasaan yang lebih besar daripada platform tertutup seperti Chat GPT, baik dari sisi biaya maupun kontrol penuh terhadap data dan model.

Keunggulan GPT OSS Dibanding ChatGPT

Menggunakan GPT OSS menawarkan beberapa keunggulan daripada Chat GPT, terutama bagi developer dan organisasi yang ingin fleksibilitas lebih besar:

Open Source dan Bebas Modifikasi

Pengguna dapat mengakses seluruh kode sumber, menyesuaikan arsitektur, menambahkan modul, atau melakukan fine-tuning. Hal ini berbeda dengan ChatGPT yang terbatas pada API dan lisensi tertutup.

Kontrol Penuh atas Data

Dengan GPT OSS, semua data input bisa tetap berada di server lokal atau cloud pribadi, mengurangi risiko kebocoran data sensitif yang mungkin terjadi jika menggunakan layanan pihak ketiga.

Tanpa Biaya Berlangganan atau Token

Beberapa versi GPT OSS, seperti GPT-OSS 20B, dapat kamu gunakan secara gratis tanpa membayar token. Ini menjadi solusi ekonomis, terutama untuk proyek eksperimen atau startup dengan anggaran terbatas.

Fleksibilitas Infrastruktur

GPT OSS dapat kamu jalankan di berbagai lingkungan, baik di PC lokal, server pribadi, maupun cloud publik. Pengguna bebas menyesuaikan hardware dan strategi optimasi sesuai kebutuhan performa dan budget.

Komunitas Aktif dan Dukungan Dokumentasi

Komunitas open source yang mendukung GPT OSS cukup besar. Banyak panduan, forum, dan repositori yang bisa kamu manfaatkan untuk troubleshooting, kolaborasi, dan pembaruan model.

Kustomisasi untuk Kebutuhan Spesifik

Developer bisa menyesuaikan GPT OSS untuk domain tertentu, seperti medis, hukum, atau e-commerce. Sulit untuk melakukan fine-tuning pada domain spesifik ini jika hanya mengandalkan API tertutup seperti ChatGPT.

Integrasi Mudah dengan Tool AI Lainnya

GPT OSS dapat digabungkan dengan framework lain untuk NLP, computer vision, atau agentic AI, memungkinkan pembuatan aplikasi AI yang lebih kompleks dan cerdas.

Secara keseluruhan, GPT OSS menawarkan kontrol, fleksibilitas, dan efisiensi biaya yang sulit oleh model AI berbasis cloud komersial sekalipun capai.

Meskipun memerlukan setup lebih manual daripada ChatGPT, keunggulan open source memberikan ruang eksperimen yang lebih luas bagi pengembang dan peneliti.

Manfaatkan fleksibilitas GPT OSS di atas infrastruktur GPU 

Dengan GPU as a Service Biznet Gio Cloud, pengembang dan tim riset dapat menjalankan, mengintegrasikan, serta mengembangkan GPT OSS untuk NLP, computer vision, hingga agentic AI di lingkungan yang aman, scalable, dan siap disesuaikan dengan kebutuhan eksperimen maupun produksi.