Pernah nggak kamu bertanya-tanya, kenapa ChatGPT bisa terasa begitu pintar? Ia bisa menjelaskan teori fisika, menulis cerita romantis, bahkan bantuin nulis skripsi dengan gaya akademis yang rapi. Tapi di balik semua itu, ada “rahasia dapur” yang sering bikin orang penasaran: apa sih yang bikin AI ini seolah punya otak super? Jawabannya terletak pada tiga istilah yang sering muncul tapi jarang dipahami dengan jelas — parameter, token, dan model size.
Bayangkan ChatGPT seperti otak digital yang belajar dari banyak sekali contoh teks. Nah, kemampuan “berpikir” AI ini ditentukan oleh seberapa besar otak digital itu, dan seberapa detail ia memahami potongan-potongan bahasa yang dipelajarinya. Di dunia AI, ukuran otak itu diukur dengan yang namanya parameter. Parameter bisa dibilang sebagai jaringan saraf buatan yang berisi bobot dan hubungan antar neuron digital. Semakin banyak parameter, semakin kompleks kemampuan AI untuk mengenali pola dan konteks.
Sebagai gambaran, model ChatGPT-3 punya sekitar 175 miliar parameter, sedangkan versi yang lebih canggih seperti GPT-4 punya jumlah parameter yang jauh lebih besar (walau OpenAI tidak menyebut angka pastinya, diperkirakan triliunan). Setiap parameter itu seperti “jalur koneksi kecil” yang membantu AI menebak kata atau ide berikutnya dalam kalimat. Jadi, semakin banyak parameter, semakin banyak pula “jalur berpikir” yang bisa digunakan model untuk menghasilkan respons yang akurat dan nyambung.
Kalau dianalogikan ke dunia manusia, parameter itu mirip dengan jumlah neuron di otak. Otak manusia punya sekitar 86 miliar neuron, dan setiap neuron saling terhubung untuk memproses informasi. Nah, AI juga seperti itu, tapi dalam bentuk digital. Bedanya, AI tidak punya intuisi atau emosi — ia hanya mengolah angka dan pola. Jadi ketika kamu bertanya, “Kenapa langit berwarna biru?”, ChatGPT tidak “tahu” jawabannya, tapi ia menghitung kombinasi kata dan konsep paling mungkin yang cocok dengan pertanyaanmu, berdasarkan miliaran contoh yang pernah ia pelajari.
Lalu, apa itu token? Ini juga konsep penting yang sering luput dari perhatian. Token bisa dibilang adalah “potongan kecil bahasa” yang digunakan ChatGPT untuk memahami dan menghasilkan teks. Token bisa berupa satu kata, potongan kata, atau bahkan tanda baca. Misalnya, kalimat “Saya suka kopi” mungkin dipecah menjadi empat token: “Saya”, “suka”, “kop”, dan “i”. Model membaca setiap token, memprediksi token berikutnya, lalu menyusunnya menjadi kalimat yang masuk akal.
ChatGPT tidak memproses seluruh kalimat sekaligus, melainkan per token. Itulah kenapa batas percakapan atau context length di setiap model itu penting. Misalnya, ChatGPT versi 3.5 hanya bisa menangani sekitar 4.000 token per sesi, sementara GPT-4 bisa mencapai puluhan ribu token. Semakin besar jumlah token yang bisa diproses, semakin panjang konteks percakapan yang bisa “diingat” oleh AI. Inilah alasan kenapa versi terbaru bisa mengingat diskusi panjang dengan lebih konsisten dibanding versi lama.
Terakhir, mari kita bahas soal model size — istilah yang sering disalahartikan. Model size bukan cuma tentang “besar file”-nya, tapi lebih ke kapasitas pemrosesan dan jumlah parameter yang dimilikinya. Model dengan ukuran kecil biasanya lebih cepat dan ringan (misalnya untuk dipasang di ponsel atau aplikasi tertentu), tapi kemampuan bahasanya terbatas. Sedangkan model besar seperti GPT-4 punya kapasitas luar biasa, tapi juga butuh sumber daya komputasi yang jauh lebih besar. Bisa dibilang, ini seperti perbandingan antara otak semut dan otak paus — dua-duanya cerdas di bidangnya, tapi punya skala yang berbeda.
Ukuran model juga menentukan seberapa “nyambung” dan “alami” jawaban yang dihasilkan. Model besar bisa menangkap konteks yang lebih halus — misalnya, memahami sarkasme, menyimpulkan makna tersembunyi, atau meniru gaya tulisan seseorang. Itu karena parameter yang lebih banyak membuat AI bisa menghubungkan konsep secara lebih kompleks, sementara token dan kapasitas konteks membuatnya tetap “ingat” apa yang sedang dibahas.
Jadi, kalau kamu merasa ChatGPT semakin “cerdas”, sebenarnya bukan karena ia sadar atau punya pengetahuan baru, tapi karena otak digitalnya semakin besar, jaringannya semakin rapat, dan kapasitas pemrosesan bahasanya semakin luas. Ia menebak dengan lebih akurat karena punya lebih banyak data dan koneksi di dalam modelnya.
Namun, ada satu hal yang menarik: meskipun modelnya makin besar, AI tetap bergantung sepenuhnya pada manusia untuk melatih, memberi umpan balik, dan memvalidasi hasilnya. Dengan kata lain, sebesar apa pun “otak” AI, tetap manusialah yang menentukan arah pemikirannya.
Dan mungkin itu pelajaran paling penting dari semua ini: kecerdasan bukan cuma soal ukuran otak atau jumlah data, tapi juga tentang bagaimana kita memanfaatkannya. ChatGPT mungkin punya triliunan parameter, tapi yang membuatnya benar-benar berguna adalah manusia yang tahu bagaimana bertanya dengan tepat — lewat prompt engineering yang cerdas. Karena di ujungnya, AI hanyalah cermin dari kecerdasan kita sendiri.
