ChatGPT: การเดินทางจากห้องวิจัยสู่ AI ที่เปลี่ยนโลก
เคยทราบไหมว่า ChatGPT ที่เราใช้สนทนากันในวันนี้ เริ่มต้นจากการวิจัยที่ล้ำสมัยซึ่งเปลี่ยนแปลงวงการ AI ไปตลอดกาล?
วันนี้เราจะพาคุณไปสำรวจรากฐานของ ChatGPT ตั้งแต่ไอเดียเล็ก ๆ ในห้องทดลอง จนกลายเป็น AI ที่ช่วยงานของคุณได้ทุกอย่าง!
1. จุดเริ่มต้น: AI เรียนรู้ "ความสำคัญ" ของคำ
ในปี 2017 ทีมวิจัยจาก Google Brain และ Google Research ได้เผยแพร่งานวิจัยที่ชื่อว่า “Attention Is All You Need”. งานนี้แสดงให้เห็นว่าสมองของ AI สามารถทำงานได้ดียิ่งขึ้นด้วยการใช้ Self-Attention Mechanism ซึ่งช่วยให้ AI เข้าใจความหมายของคำในประโยคได้อย่างแม่นยำ
อะไรคือ Self-Attention?
ลองนึกถึงตอนที่คุณอ่านประโยคยาว ๆ และต้องเชื่อมโยงคำในตอนต้นกับตอนท้าย นี่คือสิ่งที่ Self-Attention ช่วยให้ AI ทำได้!
ผลลัพธ์ที่ได้จากการวิจัยช่วยให้ AI
- ●เข้าใจบริบท: Self-Attention จะช่วย AI เชื่อมโยงคำที่เกี่ยวข้อง ตัวอย่างเช่น ในประโยค "แมวกระโดดข้ามกำแพงเพื่อหนีหมา" คำว่า "หนี" จะถูกเชื่อมโยงกับ "หมา" มากกว่า "กำแพง" เพราะมันเกี่ยวข้องกันโดยบริบท
- ●ประมวลผลเร็วขึ้น: ข้ามข้อจำกัดของวิธีเก่าอย่าง RNN หรือ LSTM ที่ต้องอ่านประโยคทีละคำ Self-Attention สามารถดูทั้งประโยคพร้อมกันและเลือกความสัมพันธ์สำคัญได้ทันที
นี่คือสถาปัตยกรรม Transformer ที่กลายเป็นรากฐานของ ChatGPT และโมเดล AI อื่น ๆ ในเวลาต่อมา
2. การต่อยอดสู่ GPT-1: เมื่อ AI เริ่ม "เขียน" ได้
ในปี 2018 ทีมวิจัยจาก OpenAI ได้ตีพิมพ์งานวิจัย “Improving Language Understanding by Generative Pre-Training” (เรียกสั้น ๆ ว่า GPT-1)
นี่คือการนำไอเดีย Transformer มาสร้าง AI ที่สามารถเขียนข้อความได้เหมือนมนุษย์
GPT-1 มีวิธีการทำงานอย่างไร?
- 1.Pre-Training: ให้ AI อ่านข้อมูลจำนวนมหาศาล เช่น หนังสือ บทความ และเว็บไซต์ เพื่อเรียนรู้โครงสร้างของภาษา
- 2.Fine-Tuning: ปรับให้ AI สามารถตอบคำถามหรือทำงานเฉพาะด้านได้ดีขึ้น
GPT-1 แตกต่างจากโมเดลดั้งเดิมอย่างไร?
- ●การใช้ Pre-Training และ Fine-Tuning: GPT-1 เป็นโมเดลแรกที่แยกกระบวนการเรียนรู้เป็น 2 ขั้นตอน ทำให้สามารถนำความรู้จากข้อมูลทั่วไปมาใช้กับงานเฉพาะได้อย่างมีประสิทธิภาพ
- ●การประมวลผลข้อความแบบต่อเนื่อง: ต่างจากโมเดลดั้งเดิมที่ต้องการข้อมูลที่มีการกำกับ (labeled data) จำนวนมาก GPT-1 สามารถเรียนรู้จากข้อมูลที่ไม่มีการกำกับ (unsupervised data) ได้
ผลลัพธ์คือ AI ที่สามารถสร้างประโยคที่มีความสมเหตุสมผล เช่น เขียนบทความ ตอบคำถาม หรือสรุปข้อมูล!
3. การพัฒนาต่อเนื่อง: จาก GPT-2 สู่ GPT-3
ในปี 2019 งานวิจัย “Language Models Are Unsupervised Multitask Learners” โดยทีม OpenAI ได้เผยแพร่แนวคิดเกี่ยวกับ GPT-2 ซึ่งเป็นการต่อยอดจาก GPT-1
จุดเด่นของ GPT-2
- ●ขนาดโมเดลใหญ่ขึ้น: GPT-2 มีพารามิเตอร์มากกว่า GPT-1 หลายเท่า ทำให้สามารถเรียนรู้ข้อมูลได้หลากหลายและลึกซึ้งยิ่งขึ้น
- ●Zero-shot Learning: GPT-2 สามารถทำงานหลากหลาย เช่น การตอบคำถาม การสรุป และการแปลภาษา โดยไม่ต้องฝึกสอนเฉพาะในงานนั้น ๆ
- ●การประมวลผลข้อความที่ยาว: GPT-2 สามารถเข้าใจบริบทของข้อความที่ยาวและซับซ้อน ทำให้ผลลัพธ์มีความแม่นยำและสมเหตุสมผลมากขึ้น
งานวิจัยนี้เป็นการแสดงถึงศักยภาพของโมเดลภาษาขนาดใหญ่ที่สามารถประมวลผลและสร้างข้อความในรูปแบบที่ซับซ้อนได้ ซึ่งวางรากฐานสำหรับ GPT-3 และ ChatGPT ในเวลาต่อมา
ในปี 2020 งานวิจัย “Language Models Are Few-Shot Learners” โดยทีม OpenAI ได้เผยแพร่แนวคิดเกี่ยวกับ GPT-3 ซึ่งเป็นการต่อยอดจาก GPT-2
จุดเด่นของ GPT-3
- ●ขนาดโมเดลใหญ่ที่สุดในยุคนั้น: GPT-3 มีพารามิเตอร์ถึง 175 พันล้านตัว ทำให้เป็นโมเดลภาษาที่ทรงพลังที่สุด ณ เวลานั้น
- ●Few-shot Learning: GPT-3 สามารถทำงานหลากหลาย เช่น การแปลภาษา การตอบคำถาม และการสรุปข้อความ โดยไม่ต้องฝึกเฉพาะด้าน (Few-shot Learning)
- ●การประมวลผลที่ลึกซึ้ง: GPT-3 สามารถเข้าใจและสร้างข้อความได้อย่างแม่นยำ แม้ในบริบทที่ซับซ้อน
งานวิจัยนี้เน้นย้ำถึงความสำคัญของการเพิ่มขนาดของโมเดลและการฝึกอบรมที่หลากหลาย ซึ่งทำให้ GPT-3 กลายเป็นรากฐานสำคัญสำหรับ ChatGPT ในการพัฒนาความสามารถเชิงสนทนาและการใช้งานจริงในวงกว้าง
4. ChatGPT: AI ที่เข้าใจและคุยกับมนุษย์ได้
ChatGPT เป็นการพัฒนาเพิ่มเติมจาก GPT-3 โดยเพิ่มความสามารถในการสนทนาด้วยเทคนิค Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF)
ความแตกต่างจากรุ่นก่อนหน้า
- ●GPT-1 และ GPT-2: เน้นการสร้างข้อความที่สมเหตุสมผลในบริบททั่วไป แต่ยังไม่ได้ปรับปรุงให้เหมาะสำหรับการสนทนา
- ●GPT-3: มีขนาดใหญ่ขึ้นและสามารถตอบคำถามได้แม่นยำ แต่ยังขาดความสามารถในการเรียนรู้จากฟีดแบ็กมนุษย์โดยตรง
- ●ChatGPT: ผสานเทคนิค RLHF เพื่อปรับปรุงการตอบสนองให้ตรงกับความต้องการของผู้ใช้งานมากยิ่งขึ้น
นี่คือเหตุผลที่ ChatGPT สามารถ:
- ●ตอบคำถามได้เหมือนเพื่อนที่เข้าใจคุณ
- ●ช่วยแก้ปัญหา และให้คำแนะนำในเรื่องที่ซับซ้อนได้
- ●สร้างบทสนทนาที่เหมือนมนุษย์จริง ๆ
5. ทำไม ChatGPT ถึงเปลี่ยนแปลงโลก?
ChatGPT ไม่ใช่แค่ AI ธรรมดา แต่มันช่วยเพิ่มประสิทธิภาพในการทำงานร่วมกับมนุษย์ โดยที่เราไม่เคยได้สัมผัสกับความสามารถของ AI แบบนี้มาก่อน
- ●ลดเวลาการทำงาน: เช่น เขียนอีเมล สร้างบทความ หรือสรุปรายงาน
- ●ช่วยในการเรียนรู้: ตอบคำถาม ค้นคว้า และให้คำแนะนำ
- ●สร้างสรรค์ผลงานใหม่ ๆ: เช่น เขียนนิยาย แต่งเพลง หรือออกแบบแผนธุรกิจ
จากจุดเริ่มต้นในปี 2017 จนถึงวันนี้ ChatGPT ได้เปลี่ยนวิธีที่เราทำงานและสื่อสารไปอย่างสิ้นเชิง! ตัวอย่างเช่น ในอุตสาหกรรมการศึกษา ChatGPT ช่วยตอบคำถามและอธิบายเนื้อหาให้ผู้เรียนเข้าใจง่ายขึ้น ในธุรกิจการตลาด ChatGPT ใช้สร้างข้อความโฆษณาที่ดึงดูดใจ และในงานวิจัย ChatGPT ช่วยนักวิทยาศาสตร์สรุปบทความวิจัยหรือค้นคว้าข้อมูลได้อย่างรวดเร็ว
สรุป: ChatGPT เกิดจากอะไร?
ChatGPT เกิดจากการรวมพลังของ 4 งานวิจัยสำคัญ
- 1.“Attention Is All You Need” (2017): ให้กำเนิด Transformer
- 2.“Improving Language Understanding by Generative Pre-Training” (2018): สร้างรากฐาน GPT
- 3.“Language Models Are Unsupervised Multitask Learners” (2019): แสดงถึงศักยภาพของ Zero-shot Learning และการประมวลผลข้อความที่ลึกซึ้ง
- 4.“Language Models Are Few-Shot Learners” (2020): ยกระดับความสามารถของ AI ด้วย Few-shot Learning และการประมวลผลขั้นสูง
หากไม่มีงานวิจัยเหล่านี้ เราอาจไม่ได้สัมผัส AI ที่ทรงพลังอย่าง ChatGPT ในปัจจุบัน!
Reference Source
1. Vaswani, A., Shazeer, N., Parmar, N., et al. (2017). Attention Is All You Need. NeurIPS 2017.
2. Radford, A., Narasimhan, K., Salimans, T., et al. (2018). Improving Language Understanding by Generative Pre-Training. OpenAI.
3. Radford, A., Wu, J., Child, R., et al. (2019). Language Models Are Unsupervised Multitask Learners. OpenAI.
4. Brown, T. B., Mann, B., Ryder, N., et al. (2020). Language Models Are Few-Shot Learners. NeurIPS 2020.
- 3
โฆษณา
- ดาวน์โหลดแอปพลิเคชัน
- © 2025 Blockdit
