การเปิดตัว GPT-4 เมื่อเร็วๆ นี้ ซึ่งเป็นเวอร์ชันขั้นสูงสุดของโมเดลภาษาขนาดใหญ่ GPT ที่สร้างโดย OpenAI ได้ดึงความสนใจไปที่ความแตกต่างที่สำคัญระหว่างการทำซ้ำครั้งใหม่นี้กับ GPT-3 รุ่นก่อน ชื่อเสียงที่เพิ่มขึ้นของ GPT-3 มาในรูปแบบของแชทบอตข้อความขั้นสูง ChatGPT ที่ได้รับความนิยมอย่างล้นหลาม
การตอบสนองที่น่าประทับใจเหมือนมนุษย์และความเข้าใจที่ละเอียดถี่ถ้วนนั้นถือเป็นการปฏิวัติครั้งใหญ่จนยากที่จะจินตนาการถึงการปรับปรุงที่รวดเร็วขนาดนี้ในความสำเร็จทางเทคโนโลยีนี้ แต่ GPT-4 ก็สัญญาว่าจะมีความสามารถที่ใหญ่ขึ้นและดียิ่งขึ้นไปอีก การต่อสู้ระหว่าง GPT3 กับ GPT4 ยังคงเป็นการแข่งขันกันต่อไป เนื่องจากทั้งสองรุ่นถือเป็นความสำเร็จที่ยิ่งใหญ่ในเทคโนโลยี generative AI
ลองใช้ GPT เวอร์ชันทั้งสองนี้ด้วยตัวเอง
คุณสามารถลองใช้กล่องสนทนาของเราด้านล่างได้ทันที และตรวจสอบ GPT-4 กับ GPT-3 เพื่อทำความเข้าใจให้ลึกซึ้งยิ่งขึ้นว่าโมเดล OpenAI เหล่านี้แตกต่างกันอย่างไร
GPT-3 และ GPT-4 คืออะไร?
GPT หรือหม้อแปลงไฟฟ้าที่ได้รับการฝึกอบรมล่วงหน้าแบบเจนเนอเรทีฟ คือโมเดลโครงข่ายประสาทเทียมหรือโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องที่ได้รับการพิสูจน์แล้วว่ามีความสำคัญต่อความก้าวหน้าสมัยใหม่ของปัญญาประดิษฐ์ โมเดลเหล่านี้และเทคโนโลยีการเชื่อมต่อที่หยั่งรากลึกคือสิ่งที่ทำให้เครื่องมืออย่าง ChatGPT มีความเข้าใจบริบทและความสามารถในการสนทนาเหมือนมนุษย์ ช่วยให้พวกเขาเข้าใจถึงความแตกต่างเล็กๆ น้อยๆ ของภาษามนุษย์และนำไปใช้ในการโต้ตอบของเครื่องมือต่อผู้ใช้
โมเดลเหล่านี้ได้รับการฝึกอบรมโดยใช้ข้อมูลจำนวนมหาศาล เช่น เนื้อหาเว็บและหนังสือ ก่อนที่จะเผยแพร่สู่สาธารณะ นี่คือวิธีที่พวกเขาถูกสอนให้เข้าใจบริบท น้ำเสียง และความหมาย
GPT-3 และ GPT-4 เป็นการพัฒนาล่าสุดของเทคโนโลยีประเภทนี้ ทีมงานของ OpenAI ซึ่งเป็นห้องปฏิบัติการวิจัยที่รับผิดชอบในการสร้างแบบจำลองเหล่านี้ ได้ทำงานเพื่อพัฒนาโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) นับตั้งแต่เปิดตัว GPT ครั้งแรกในปี 2561
แม้ว่า GPT-1 จะค่อนข้างมีพื้นฐานในด้านความสามารถในการตอบคำถามและให้ข้อมูล แต่โมเดลเหล่านี้ก็ได้พัฒนาไปมากในช่วงเวลาสั้นๆ ห้าปี
GPT-3 มีการปรับปรุงอย่างมากจากรุ่นก่อน เปิดตัวในปี 2020 และมีขนาดใหญ่กว่า GPT-2 มากกว่า 10 เท่า มีพารามิเตอร์ที่น่าประทับใจถึง 175 พันล้านพารามิเตอร์ ซึ่งเป็นตัวแปรที่นักพัฒนาปรับแต่งเมื่อฝึกโมเดลเพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพตามข้อมูลใหม่
เพื่อให้เข้าใจตัวเลขนี้ในมุมมอง โมเดลภาษาทัวริงธรรมชาติ (NLG) ของ Microsoft ซึ่งมีพารามิเตอร์เพียง 1 หมื่นล้านพารามิเตอร์ ถือเป็นโมเดลภาษาที่ได้รับการฝึกอบรมขั้นสูงที่สุดก่อนการเปิดตัว GPT-3
การอัพเกรดที่โดดเด่นที่สุดที่ GPT-3 เปิดตัวเมื่อเทียบกับรุ่น GPT ก่อนหน้าคือความสามารถในการเขียนโค้ดการเขียนโปรแกรมเชิงฟังก์ชัน ส่งมอบภาษาที่ซับซ้อนและเหมาะสมยิ่งขึ้น และสร้างงานศิลปะ AI ความสามารถในการสร้างการตอบสนองแบบมนุษย์และเข้าใจบริบทถือเป็นการปฏิวัติเครื่องมือภาษา AI และเป็นหนึ่งในเหตุผลหลักที่ทำให้ ChatGPT กลายเป็นที่ฮือฮาในทันที
แล้ว GPT-4 ล่ะ? ในปี 2023 เวอร์ชันล่าสุดของซีรีส์ GPT เปิดตัวสู่สาธารณะ GPT-4 การทำซ้ำครั้งใหม่นี้ช่วยปรับปรุงจุดแข็งที่มีอยู่ของ GPT-3 ให้สมบูรณ์แบบตลอดจนแก้ไขข้อจำกัดบางประการได้อย่างแน่นอน
ความสำเร็จที่น่าประทับใจที่สุดอย่างหนึ่งของ GPT-4 คือความสามารถในการจัดการอินพุตรูปภาพเป็นข้อความแจ้งและตอบกลับตามนั้น แม้ว่าโมเดลนี้จะใช้ได้เฉพาะกับผู้ใช้ ChatGPT Plus เท่านั้น แต่ก็สามารถใช้ได้ฟรีโดยใช้ Microsoft Bing Chat
โมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) คืออะไร?
ในรูปแบบพื้นฐานที่สุด โมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) เป็นอัลกอริธึมข้อความคาดการณ์ที่ประมวลผลอินพุตภาษาธรรมชาติและให้คำต่อไปนี้เป็นชุดคำตามข้อมูลที่นำเสนอแล้ว โมเดลเหล่านี้ได้รับการฝึกอบรมมาอย่างดีโดยใช้ข้อความจำนวนมหาศาล เช่น หนังสือ บทความ หน้า Landing Page โพสต์บนโซเชียลมีเดีย ข้อความ และอื่นๆ
โมเดลเหล่านี้ใช้สื่อเหล่านี้เพื่อเรียนรู้ลำดับภาษาและทำนายรูปแบบข้อความ ซึ่งเป็นพื้นฐานสำหรับแชทบอทแบบโต้ตอบ เช่น ChatGPT รวมถึงเครื่องมือ AI อื่นๆ
อย่างไรก็ตาม การปฏิบัตินี้ไม่ใช่เรื่องง่ายหรือไม่แพง เซิร์ฟเวอร์ฟาร์มขนาดใหญ่และมีราคาแพงซึ่งทำหน้าที่เป็นซูเปอร์คอมพิวเตอร์จะถูกใช้เพื่อนำเข้าเนื้อหาข้อความเหล่านี้ จากนั้นจึง "ตัดสินใจ" ข้อความคาดการณ์ตามลำดับที่พบ นอกจากนี้ นักพัฒนาจะต้องเลือกเนื้อหาที่พวกเขาป้อนให้กับ LLM
หากเนื้อหามีอคติ ไม่ถูกต้อง หรือไม่สมบูรณ์ ข้อความโต้ตอบที่สร้างโดย LLM ก็ไม่พึงประสงค์เช่นกัน
OpenAI คืออะไร?
OpenAI ก่อตั้งขึ้นในปี 2558 โดยกลุ่มผู้นำเทคโนโลยีในซานฟรานซิสโก เริ่มต้นจากการเป็นองค์กรที่ไม่แสวงหาผลกำไร Elon Musk ซีอีโอของ SpaceX และ Tesla เป็นหนึ่งในบุคคลสำคัญที่รับผิดชอบในการก่อตั้งบริษัทครั้งแรก เช่นเดียวกับ Peter Thiel, Reid Hoffman, CEO คนปัจจุบันของ OpenAI Sam Altman และคนอื่นๆ
เป้าหมายหลักขององค์กรคือการพัฒนาปัญญาประดิษฐ์ทั่วไปก่อนที่บริษัทเทคโนโลยีขนาดใหญ่เช่น Google หรือ Apple จะสามารถผูกขาดศักยภาพของตนได้ ในนามของการสร้าง AI ที่โปร่งใสและมีจริยธรรมซึ่งสาธารณชนสามารถเข้าถึงได้อย่างกว้างขวาง บริษัทขนาดเล็กแห่งนี้สามารถเอาชนะเงินทุนจำนวนมากจากนักลงทุนใน Silicon Valley เช่น Infosys และ Amazon Web Services
ใช้เวลาไม่นานนักสำหรับความพยายามของบริษัทในการทำให้การทำงานในฐานะองค์กรไม่แสวงผลกำไรแทบจะเป็นไปไม่ได้เลย ในปี 2019 บริษัทได้เปลี่ยนมาเป็นบริษัทที่แสวงหาผลกำไร และนี่คือช่วงเวลาที่ Sam Altman เข้ามารับตำแหน่ง CEO เช่นกัน ความร่วมมือมูลค่า 1 พันล้านดอลลาร์กับ Microsoft ช่วยให้มั่นใจได้ว่าเทคโนโลยีของ OpenAI บางส่วนจะถูกนำมาใช้ในเชิงพาณิชย์และได้รับอนุญาตจากยักษ์ใหญ่ด้านเทคโนโลยี
อย่างไรก็ตาม รูปแบบผลกำไรต่อยอดของ OpenAI ช่วยให้มั่นใจได้ว่านักลงทุนสามารถคืนเงินลงทุนเริ่มแรกได้เพียง 100 เท่า ทำให้เกิดการผสมผสานระหว่างองค์กรไม่แสวงผลกำไรและแสวงหาผลกำไร โดยมีจุดประสงค์ในการจัดลำดับความสำคัญของภารกิจ "ผลกระทบเชิงบวกต่อมนุษย์"
ในเดือนพฤศจิกายน 2022 บริษัทได้กลายเป็นชื่อครัวเรือนในชั่วข้ามคืนหลังจากเปิดตัวแชทบอทตัวแรกที่สามารถโต้ตอบกับ ChatGPT ได้อย่างอิสระ การตอบสนองที่เหมือนมนุษย์ของเครื่องมือ ความรู้ที่ดูเหมือนไม่มีที่สิ้นสุด และความสามารถในการแสดงความคิดสร้างสรรค์นั้นไม่เหมือนสิ่งที่โลกเคยเห็นจากแชทบอทมาก่อน
ความนิยมดังกล่าวยังกระตุ้นให้บริษัทเทคโนโลยีระดับโลกแข่งขันกันเพื่อเปิดตัวเครื่องมือเวอร์ชันของตนเองโดยพยายามแข่งขันหรือเลียนแบบสิ่งที่ ChatGPT ประสบความสำเร็จ โดยบางรายถึงกับจัดการเพื่อให้เหนือกว่า เช่น HIX Chat ของ HIX.AI
นับตั้งแต่เปิดตัว GPT-1 ในปี 2561 องค์กรยังคงสร้างความก้าวหน้าครั้งยิ่งใหญ่ในด้านเทคโนโลยี AI และยังคงเป็นหนึ่งในผู้เล่นหลักในด้านเครื่องมือ AI เชิงสร้างสรรค์
ประวัติความเป็นมาของการพัฒนา
ในเดือนกุมภาพันธ์ 2561 OpenAI ได้เปิดตัว GPT รุ่นแรก GPT-1 ด้วยพารามิเตอร์ 117 ล้านตัว วิธีการฝึกอบรมที่ใช้ในการพัฒนาแบบจำลองนี้ส่วนใหญ่ไม่ได้รับการดูแล และมุ่งเน้นไปที่การสอนแบบจำลองให้คาดเดาคำต่อไปนี้ในประโยค โดยไม่มีการกำหนดงานเฉพาะเจาะจง
แม้ว่าจะยังคงเป็นรูปแบบข้อความ AI ที่สร้างในยุคแรกๆ แต่โมเดลนี้ยังคงมีความโดดเด่นในช่วงเวลาที่สามารถสร้างประโยคที่เข้าใจได้และแม้แต่ย่อหน้าของข้อความตั้งแต่เริ่มต้น
ในปีต่อมา OpenAI ได้ปรับปรุงการประดิษฐ์ด้วย GPT-2 พารามิเตอร์ 1.5 พันล้านตัวของโมเดลนี้สร้างขึ้นสำหรับระบบที่ซับซ้อนและล้ำหน้ากว่าเล็กน้อย ซึ่งสามารถตอบกลับคำถามและข้อความแจ้งได้นานและสอดคล้องกันมากขึ้น ความสามารถด้านภาษาของโมเดลได้รับการอัปเกรดแล้ว แต่นอกเหนือจากนั้น การทำซ้ำครั้งที่สองยังมีความสำเร็จที่น่าจดจำเพียงเล็กน้อย
ทั้ง GPT-1 และ GPT-2 เผชิญกับข้อจำกัดในแง่ของความสามารถและชุดข้อมูลที่ฝึกฝน สิ่งนี้จะเปลี่ยนไปอย่างมากเมื่อมีการเปิดตัว GPT-3 ในปี 2020
ด้วยการเพิ่มขึ้นอย่างมากของจำนวนพารามิเตอร์เมื่อเทียบกับ GPT-2 GPT-3 จึงเป็นข้อความประเภทแรกที่สร้างโดย AI ซึ่งเกือบจะเหมือนกับงานเขียนของมนุษย์ การฝึกฝนโดยใช้เนื้อหาที่เป็นลายลักษณ์อักษรจำนวนมหาศาล ได้ทำลายรูปแบบข้อความที่เขียนโดย AI และถูกนำมาใช้เพื่อพัฒนาขีดความสามารถของการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) รวมถึงการทำงานของแชทบอท
ความสามารถเหล่านี้ได้รับการปรับแต่งเพิ่มเติมอีกและเปิดให้สาธารณชนเข้าถึงได้ด้วยการเปิดตัว GPT-3.5 ในเดือนพฤศจิกายน 2565 นี่คือโมเดลที่ ChatGPT ถูกสร้างขึ้น ซึ่งจะทำให้โลกตะลึงและฉายแสงต่อสาธารณะเกี่ยวกับการเปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็ว ความสามารถของแชทบอทและข้อความที่สร้างโดย AI
GPT-3.5 ทำให้ทั่วโลกให้ความสนใจกับความพยายามของ OpenAI ในการปรับปรุงปัญญาประดิษฐ์ทั่วไปให้ดีขึ้น และสร้างความประทับใจแม้กระทั่งในอุตสาหกรรมที่ไม่ใช่เทคโนโลยีด้วยผลลัพธ์ที่หลากหลาย ซึ่งรวมถึงเรื่องสั้น อีเมล บทกวี สคริปต์ เพลง ข้อความ เนื้อหาโซเชียลมีเดีย และอีกมากมาย
ในขณะที่ผู้นำด้านเทคโนโลยีและบุคคลทั่วไปที่โต้ตอบกับโมเดลนี้ต่างประทับใจในความสามารถของโมเดลนี้อย่างมาก แต่ Sam Altman ก็ให้ความมั่นใจกับมวลชนว่า GPT-3 และ GPT-3.5 ยังคงเป็นเพียงการได้มองเห็นศักยภาพที่แท้จริงและความสำเร็จในอนาคตของปัญญาประดิษฐ์และคอมพิวเตอร์เท่านั้น การเรียนภาษา.
แน่นอนว่าไม่ถึงหกเดือนต่อมาในเดือนมีนาคม พ.ศ. 2566 GPT-4 ได้เปิดตัว นักพัฒนา GPT รุ่นใหม่ล่าสุดสัญญาว่าจะสร้างสรรค์และทำงานร่วมกันมากขึ้นกว่าที่เคย ให้ความสนใจมากขึ้นในการตอบกลับข้อความค้นหาและข้อความแจ้งของผู้ใช้ที่ปลอดภัยยิ่งขึ้น มีรายละเอียดมากขึ้น และมีประโยชน์มากขึ้น
ความรู้ทั่วไปที่เพิ่มมากขึ้น เนื่องจากมีพารามิเตอร์ที่น่าทึ่งถึง 1.76 ล้านล้านพารามิเตอร์และชุดการฝึกอบรมข้อมูลที่ใหญ่ขึ้น หมายความว่าโมเดลนี้ได้ปรับปรุงความสามารถในการแก้ปัญหา และสามารถจัดเตรียมข้อความที่ยาวขึ้นพร้อมบริบทโดยรวมที่แข็งแกร่งยิ่งขึ้น
การทำให้โมเดลเข้าถึงได้โดยสาธารณะยังช่วย OpenAI ในภารกิจของตน เนื่องจากข้อจำกัดและจุดอ่อนของแต่ละโมเดลจะชัดเจนอย่างรวดเร็วผ่านการใช้งานจำนวนมากและการทดสอบอย่างต่อเนื่องในอุตสาหกรรมต่างๆ
อะไรทำให้ GPT-3 และ GPT-4 ของ OpenAI แตกต่างออกไป
ประการแรกและสำคัญที่สุด ตัวเลขพูดเพื่อตัวเอง ความจริงที่ว่า GPT-4 ใหม่ที่ได้รับการปรับปรุงทำหน้าที่บนพารามิเตอร์มากกว่า 100 ล้านล้านพารามิเตอร์ เมื่อเทียบกับ GPT-3 ที่มี 1.75 แสนล้านรายการ บ่งบอกทุกสิ่งที่คุณจำเป็นต้องรู้เกี่ยวกับการเรียนรู้ภาษา ความเร็ว และประสิทธิภาพโดยรวมที่ได้รับการปรับปรุง
ขีดจำกัดโทเค็นหรือจำนวนโทเค็นที่ LLM สามารถประมวลผลได้ในการโต้ตอบครั้งเดียว ก็ได้รับการปรับปรุงอย่างมากระหว่าง GPT-3 กับ 4 ขีดจำกัดโทเค็น GPT-4 เพิ่มขึ้นเป็น 32,000 ซึ่งหมายความว่าสามารถรองรับอินพุตที่มีสี่ได้ นานกว่า GPT-3 เท่า
GPT-4 ได้รับการฝึกโดยใช้ชุดข้อมูลที่มีขนาดใหญ่กว่ามาก ทำให้โมเดลได้รับรู้บริบทที่กว้างขึ้น รวมถึงมีน้ำเสียงและภาษาที่ละเอียดยิ่งขึ้น ซึ่งโมเดลสามารถเรียนรู้และปรับการตอบสนองได้ เนื่องจากปัจจัยเหล่านี้ GPT-4 จึงสามารถให้การคาดการณ์ทางการเงินที่แม่นยำยิ่งขึ้น สร้างกลยุทธ์การลงทุนที่มีอิทธิพลมากขึ้น และพิจารณาความถูกต้องของข้อเท็จจริงที่ได้รับการปรับปรุง
ประสิทธิภาพที่แท้จริงในตัวเองคือการปรับปรุงอย่างมากซึ่งทำให้ GPT-4 ก้าวกระโดดครั้งใหญ่สำหรับผู้ใช้ทุกคน เนื่องจากหมายความว่าเนื้อหาที่สร้างโดยโมเดลนี้มีความน่าเชื่อถือมากขึ้นและมีโอกาสเกิดข้อผิดพลาดน้อยลง
เมื่อพูดถึงการเขียน GPT-4 ได้พิสูจน์แล้วว่าช่วยให้ผู้ใช้สามารถควบคุมน้ำเสียง การถ่ายทอด สไตล์ และเสียงของข้อความที่สร้างขึ้นได้มากขึ้น เมื่อเปรียบเทียบกันแล้ว GPT-3 สามารถเปลี่ยนประเภทของข้อความที่สร้างขึ้นด้วยการฝึกอบรมใหม่ที่สำคัญเท่านั้น ตามตัวอย่าง ขณะนี้ธุรกิจต่างๆ สามารถใช้ GPT-4 เพื่อจัดรูปแบบอีเมลระดับมืออาชีพในโทนสีที่แตกต่างจากข้อความโฆษณาที่ล้อเลียนหรือคำบรรยายบนโซเชียลมีเดียที่น่าสนใจ
การส่งข้อความยังสามารถปรับแต่งให้เหมาะกับกลุ่มเป้าหมายทุกวัย พฤติกรรมการซื้อ และที่ตั้งทางภูมิศาสตร์ได้ เนื่องจากโมเดลใหม่สามารถพิจารณาเบาะแสตามบริบทเหล่านี้และปรับภาษาให้สอดคล้องกัน
ทักษะทางภาษาที่สูงขึ้นและการคิดเชิงวิพากษ์ยังมีความสำคัญมากกว่าใน GPT-4 อย่างมาก ทำให้สามารถแก้ไขปัญหาแบรนด์ที่ซับซ้อน ประเมินความเสี่ยง และช่วยเหลือในการสร้างความคิดสร้างสรรค์ ในความเป็นจริง GPT-4 ได้คะแนนสูงอย่างน่าประทับใจในการสอบวิชาชีพและวิชาการหลายรายการ เช่น การสอบบาร์เครื่องแบบ, LSAT, GRE, การสอบ AP, การสอบ AMC และแม้แต่การสอบซอมเมอลิเยร์
อีกแง่มุมหนึ่งที่ GPT-4 เหนือกว่ารุ่นพี่ก็คือการพูดได้หลายภาษา จากการทดลองใช้ 24 ภาษาจาก 26 ภาษา GPT-4 มีประสิทธิภาพเหนือกว่าทั้ง GPT-3.5 และ LLM ร่วมสมัยอื่นๆ โดยยึดตามเกณฑ์มาตรฐาน MMLU (Massive Multitask Language Undering) อย่างไรก็ตาม หนึ่งในการอัพเกรดที่ดึงดูดความสนใจมากที่สุดที่นำมาใช้กับ GPT-4 คือความสามารถในการจัดการอินพุตรูปภาพเป็นข้อความแจ้ง
ถูกต้องแล้ว - ขณะนี้ผู้ใช้สามารถป้อนข้อความและรูปภาพเพื่อระบุงานที่เกี่ยวข้องกับภาพหรือภาษาได้ ซึ่งจะช่วยธุรกิจและผู้เชี่ยวชาญที่ทำงานเกี่ยวกับกราฟิกหรือเนื้อหามัลติมีเดียเป็นหลักได้อย่างมาก
นอกจากนี้ยังมีจุดราคาที่แตกต่างกันของทั้งสองรุ่น แม้ว่า GPT-3 จะใช้งานได้ฟรีผ่าน OpenAI Playground ซึ่งผู้ใช้สามารถทดลองใช้โมเดลที่แตกต่างกัน 12 รูปแบบได้ แต่ GPT-4 ก็มีต้นทุนทางการเงิน แผนราคาเริ่มต้นที่ 0.03 ดอลลาร์สำหรับโทเค็นพร้อมต์ 1,000 รายการ หรือคุณสามารถเข้าถึงตัวแปรแชทบอทของรุ่นด้วย ChatGPT Plus ในราคา 20 ดอลลาร์ต่อเดือน
ผู้ใช้จะได้รับประโยชน์จาก Advanced GPT-4 ได้อย่างไร
GPT-4 สัญญาว่าจะเป็นตัวเร่งให้เกิดการเปลี่ยนแปลงครั้งสำคัญในอุตสาหกรรมต่างๆ มากมาย ซึ่งส่งผลกระทบต่อธุรกิจ นักแปลอิสระ มืออาชีพ และนักศึกษาในรูปแบบที่มีคุณค่ามากมาย ด้านล่างนี้เป็นเพียงวิธีการบางส่วนที่โมเดลภาษา GPT ใหม่ล่าสุดสามารถช่วยในการปรับปรุงการดำเนินธุรกิจและเพิ่มประสิทธิภาพและประสิทธิผลได้
ธุรกิจที่ต้องการปกป้องข้อมูล ทรัพย์สิน และพนักงานของตนจากการโจมตีทางไซเบอร์สามารถใช้ GPT-4 เพื่อตรวจสอบการดำเนินงาน ติดตามการเข้าถึงข้อมูลที่ละเอียดอ่อน วิเคราะห์และรายงานรูปแบบ และตอบสนองต่อภัยคุกคามความปลอดภัยทางไซเบอร์ที่อาจเกิดขึ้น สิ่งนี้จะช่วยเพิ่มความไว้วางใจของผู้บริโภคในองค์กรต่างๆ โดยเฉพาะองค์กรที่เกี่ยวข้องกับข้อมูลส่วนบุคคลอันมีค่า เช่น ธนาคารและบริษัทรักษาความปลอดภัยส่วนตัว
องค์กรดังกล่าวยังสามารถใช้โมเดลขั้นสูงนี้เพื่อตรวจจับกิจกรรมการฉ้อโกงตั้งแต่เนิ่นๆ ซึ่งช่วยประหยัดเวลา เงิน และทรัพยากรจำนวนมากในการกู้คืนจากเหตุการณ์ดังกล่าวหลังจากที่เกิดขึ้น พฤติกรรมของผู้ซื้อที่ผิดปกติและการเข้าถึงบัญชีที่ผิดปกติเป็นเพียงกิจกรรมบางส่วนที่ GPT-4 สามารถรับและใช้เพื่อแจ้งเตือนบุคลากรที่เกี่ยวข้องถึงการฉ้อโกงที่อาจเกิดขึ้น
แผนกขายสามารถใช้ GPT-4 เพื่อคาดการณ์อุปสงค์และอุปทานสำหรับผลิตภัณฑ์และบริการนั้นๆ โดยการติดตามข้อมูลเกี่ยวกับพฤติกรรมของผู้ซื้อและข้อมูลการขายก่อนหน้า สิ่งนี้สามารถช่วยให้ธุรกิจต่างๆ จัดการสินค้าคงคลังได้ดีขึ้น วางแผนโมเดลการกำหนดราคา โฆษณาอย่างมีประสิทธิภาพ ตลอดจนจัดสรรเงินและทรัพยากร
GPT-4 สัญญาว่าจะเปลี่ยนโฉมหน้าของการศึกษาสมัยใหม่ในทุกระดับด้วยการมอบประสบการณ์การเรียนรู้แบบกำหนดเองที่สามารถปรับให้เหมาะกับนักเรียนแต่ละคนได้ การใช้ข้อมูล เช่น คะแนนของนักเรียน บันทึกการเข้าชั้นเรียน และความโน้มเอียงของเทคนิค ทำให้ GPT-4 สามารถปรับแผนการสอนให้เหมาะกับความต้องการและความสามารถของแต่ละบุคคล เพื่อสร้างประสบการณ์การเรียนรู้ที่น่าดึงดูดและเป็นส่วนตัวมากขึ้นสำหรับนักเรียนทุกวัย
แม้ว่าปัจจุบันคุกกี้เสมือนและการติดตามข้อมูลจะช่วยยกระดับประสบการณ์การช็อปปิ้งเสมือนจริง แต่ GPT-4 ก็สามารถส่งเสริมความพยายามเหล่านี้โดยพิจารณาจากการซื้อในอดีต ประวัติเว็บเบราว์เซอร์ ความชอบส่วนตัว และอื่นๆ เพื่อปรับแต่งประสบการณ์การช็อปปิ้งออนไลน์ให้แต่ละคนมีระดับที่สูงขึ้นไปอีก สิ่งนี้ไม่เพียงเพิ่มยอดขายและความภักดีต่อแบรนด์สำหรับผู้ค้าปลีกเท่านั้น แต่ยังปรับปรุงประสบการณ์การช็อปปิ้งโดยรวม และสร้างความสะดวกและสบายให้กับผู้บริโภคมากขึ้น
ในภาคส่วนการดูแลสุขภาพ GPT-4 ประสบความสำเร็จในสิ่งที่ไม่มีโมเดล GPT อื่นใดจะอวดได้ กล่าวคือ ด้วยการวิเคราะห์ประวัติทางการแพทย์และการใช้ภาพทางคลินิก ทำให้สามารถแนะนำการวินิจฉัยที่เกี่ยวข้องสำหรับผู้ป่วยที่ประสบปัญหาด้านสุขภาพได้สำเร็จ พร้อมทั้งแนะนำแนวทางการรักษาที่เหมาะสมได้สำเร็จ . สิ่งนี้สามารถช่วยผู้ประกอบวิชาชีพทางการแพทย์ในการให้การดูแลที่จำเป็นได้อย่างมาก โดยเฉพาะอย่างยิ่งในพื้นที่ที่มีรายได้น้อยซึ่งมีสิ่งอำนวยความสะดวกไม่เพียงพอ
ในอุตสาหกรรมต่างๆ เช่น การผลิตและโลจิสติกส์ GPT-4 สามารถช่วยคาดการณ์ได้ว่าเมื่อใดจะต้องบำรุงรักษาอุปกรณ์ในอนาคตโดยใช้ข้อมูลเซ็นเซอร์ สิ่งนี้สามารถช่วยให้บริษัทเหล่านี้ป้องกันการหยุดทำงานที่มีราคาแพงและการซ่อมแซมที่มีค่าใช้จ่ายสูงโดยการแก้ไขปัญหาด้านการทำงานตั้งแต่เนิ่นๆ ซึ่งช่วยให้บริษัทเหล่านี้เพิ่มความสามารถในการผลิตและดำเนินการได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น
นักการตลาด ผู้จัดการโซเชียลมีเดีย และผู้สร้างเนื้อหาสามารถใช้ประโยชน์จากศักยภาพของ GPT-4 ได้โดยใช้ทั้งความรู้และความสามารถทางภาษาเพื่อสร้างกลยุทธ์ทางการตลาดที่มีประสิทธิภาพ แสดงคุณค่าที่นำเสนอ เขียนคำบรรยายบนโซเชียลมีเดีย และพัฒนาบทความแบบยาวและโพสต์บนบล็อก ซึ่งฟังดูเป็นธรรมชาติและเหมือนมนุษย์เมื่ออ่านง่าย
สาขาวารสารศาสตร์ บันเทิง และศิลปะอาจได้รับผลกระทบอย่างมีนัยสำคัญจากคุณสมบัติและความสามารถของ GPT-4 การสร้างแนวคิดใหม่ การให้มุมมองทางเลือก และการวิเคราะห์แนวทางปฏิบัติที่ผ่านมา ล้วนเป็นวิธีการที่โมเดล GPT ใหม่นี้สามารถช่วยยกระดับความเป็นอยู่ดังกล่าวได้โดยไม่ทำให้ซ้ำซ้อนเลย
แม้ว่า GPT-3 และ GPT-3.5 จะสามารถช่วยเหลือผู้ใช้ในบางวิธีข้างต้นได้ แต่ฟังก์ชันของกล้องก็ได้รับการปรับปรุงและปรับแต่งอย่างโดดเด่นในรุ่นล่าสุด การอัปเกรดประสิทธิภาพ การเรียนรู้ภาษา การติดตามข้อมูล การพิจารณาบริบท และความถูกต้องตามข้อเท็จจริง ทำให้ประโยชน์โดยรวมของโมเดลเข้าถึงได้มากขึ้นและเกี่ยวข้องกับอาชีพและฟังก์ชันทางธุรกิจที่หลากหลายยิ่งขึ้น
ข้อจำกัดของ GPT-3 กับ GPT-4
แม้ว่ารายการความสามารถจะยาวและน่าประทับใจ แต่ GPT-3 และแม้แต่ GPT-4 ก็ยังถูกจำกัดด้วยข้อจำกัดทางเทคโนโลยีบางประการ ตัวอย่างเช่น แผงกั้นที่มนุษย์สร้างขึ้นซึ่งมีจุดประสงค์เพื่อป้องกันการใช้งานในทางที่ผิดและการสร้างเนื้อหาที่ไม่เหมาะสมนั้นมีประโยชน์และจำเป็น แต่ก็สามารถขัดขวางความสามารถของ GPT ในการตอบคำถามที่ถูกต้องได้
นี่เป็นปัญหาที่เกี่ยวข้องกับทั้งสองรุ่น ทั้งสองโมเดลไม่สามารถให้ข้อมูลแบบเรียลไทม์ได้ ซึ่งเป็นสิ่งที่เครื่องมือข้อความที่สร้างโดย AI อื่นๆ ไม่สามารถทำได้
หากเราดูหลายภาษาใน GPT 3.5 กับ GPT 4 ทั้งสองรุ่นยังคงมีข้อจำกัดในแง่ของบริการที่สามารถให้บริการในภาษาอื่นที่ไม่ใช่ภาษาอังกฤษ ทั้งความแม่นยำในการแปลและความหลากหลายของภาษาถือเป็นข้อจำกัดในเรื่องนี้ และยังคงเป็นอุปสรรคสำหรับทั้งสองรุ่น
แม้ว่า GPT-4 ได้นำเสนอความสามารถที่โดดเด่นในการพิจารณาอินพุตรูปภาพ แต่ก็ยังไม่สามารถพิจารณาเสียงหรือวิดีโอตามคำแนะนำได้ หวังว่านี่จะเป็นความสามารถที่นักพัฒนาอาจพิจารณาในการสร้าง GPT-5 แต่เรายังไม่แน่ใจ
เครื่องมือทางเลือกที่ใช้โมเดล GPT
คุณจะได้รับการอภัยหากสมมติว่า ChatGPT เป็นการใช้โมเดล GPT ที่มีประสิทธิภาพและประสิทธิผลมากที่สุด ในความเป็นจริง เครื่องมือที่สร้างขึ้นโดยคู่แข่งทางเทคโนโลยีรายอื่นที่ใช้เทคโนโลยีเดียวกันไม่ควรถูกมองข้ามไป อาจเป็นที่ถกเถียงกันอยู่ว่าบางส่วนตรงกันและเกินความสามารถของ ChatGPT ซึ่งมีข้อจำกัดและอุปสรรคร่วมกันพอสมควร
คู่แข่งที่โดดเด่นคือ HIX Chat ของ HIX.AI ซึ่งเป็นเครื่องมือที่รองรับทั้ง GPT-3.5 และ GPT-4 แชทบอตแบบครบวงจรนี้มีจุดมุ่งหมายเพื่อปรับปรุงการสื่อสาร ให้คำตอบที่แม่นยำและเหมือนมนุษย์ต่อคำถามใดๆ และสร้างการสนทนาที่น่าดึงดูดกับผู้ใช้ แตกต่างจาก ChatGPT และรุ่นอื่นๆ ตรงที่มีการเข้าถึงเว็บโดยตรง ทำให้สามารถให้ข้อมูลล่าสุดแบบเรียลไทม์โดยไม่มีความล่าช้าหรือข้อจำกัด
น่าประหลาดใจที่ ChatGPT ก้าวข้ามความสามารถของ ChatGPT ด้วยการอ่าน PDF และตอบคำถามตามเนื้อหา สรุปวิดีโอ YouTube เมื่อมีลิงก์ และสร้างการสนทนาตามบริบทตามเนื้อหาหน้าเว็บ สามารถเข้าถึงได้ผ่านทางแอปพลิเคชันเว็บรวมถึงส่วนขยายเบราว์เซอร์ที่สามารถใช้ได้กับทั้ง Google Chrome และ Microsoft Edge
แม้ว่าไม่มีแชทบอตอื่นใดที่สามารถอวดฟีเจอร์ข้างต้นได้ แต่ YouChat, Microsoft Bing Chat และ Perplexity Ask เป็นเพียงเครื่องมือแชทบอตที่มีความสามารถมากที่สุดบางส่วนที่จับคู่หรือเหนือกว่าความสามารถของ ChatGPT โดยใช้ GPT-3 หรือ GPT-4
วิวัฒนาการในอนาคตของ GPT
แม้ว่าปัจจุบัน OpenAI จะทุ่มเททรัพยากรส่วนใหญ่เพื่อพัฒนาโมเดล GPT-5 ที่หลายคนตั้งตารอ แต่การสร้างสรรค์นี้ยังอยู่ในช่วงเริ่มต้นและยังไม่ได้รับการฝึกอบรมอย่างจริงจัง เนื่องจากจำเป็นต้องมีการฝึกอบรม การทดลอง และมาตรการด้านความปลอดภัยทั้งหมดก่อนที่จะเปิดตัวสู่สาธารณะ เราจึงคาดว่าจะรอสักครู่ก่อนที่โมเดลนี้จะได้เห็นแสงแห่งวัน
การรวมคุณสมบัติวิดีโอและเสียงเข้าด้วยกันเป็นอินพุตที่ใช้งานได้จำเป็นต้องใช้ทั้งการเข้ารหัสเว็บและสื่อวิดีโอเป็นสื่อการฝึกอบรมสำหรับรุ่น GPT ในอนาคต ซึ่ง Altman ได้กล่าวถึงเมื่อถูกถามถึงสิ่งที่เราคาดหวังจากเวอร์ชันในอนาคต ความสามารถในการตีความอินพุตอื่นๆ นอกเหนือจากข้อความที่เป็นลายลักษณ์อักษรจะเป็นความก้าวหน้าที่น่าทึ่งสำหรับ LLM โดยขยายขอบเขตของสิ่งที่พวกเขาสามารถส่งมอบและบรรลุผลได้อย่างมากมาย
นอกเหนือจากการคาดการณ์นี้ ยังคาดการณ์อะไรได้อีกเล็กน้อยในแง่ของโมเดลในอนาคตที่อาจสามารถทำได้สำเร็จ เนื่องจากปัญญาประดิษฐ์ทั่วไปยังคงเป็นพื้นที่ทดลองส่วนใหญ่ ศักยภาพและความสามารถใหม่ๆ ที่คาดไม่ถึงจึงดูเหมือนจะเกิดขึ้นจากที่ไหนเลย ดังนั้นจึงไม่อาจบอกได้ว่าอุปกรณ์ขั้นสูงเหล่านี้จะสามารถเรียนรู้และปรับตัวเข้ากับอะไรได้บ้างในอนาคต
สรุป
อาจกล่าวได้อย่างไม่อาจโต้แย้งได้ว่าทั้ง GPT-3 และ GPT-4 LLM ได้เปลี่ยนแปลงภูมิทัศน์ของปัญญาประดิษฐ์ทั่วไปอย่างที่เราทราบกันดีอยู่แล้ว เพื่อให้มั่นใจว่าเครื่องมือ AI จะกลายเป็นแง่มุมที่ได้รับการรับรองของสังคมในอนาคต
ความก้าวหน้าของโมเดลเหล่านี้ได้ปูทางไปสู่แพลตฟอร์ม AI ที่ล้ำสมัยแบบองค์รวม เช่น HIX.AI ซึ่งเป็น 'ร้านค้าครบวงจร' อันทรงพลังที่นำเสนอโซลูชันการเขียนด้วย AI ที่หลากหลาย ซึ่งตอบสนองความต้องการของผู้บริโภคนับไม่ถ้วน ทั้งหมดนี้ได้รับการสนับสนุนและปรับปรุงโดย GPT-3.5 และ GPT-4
อาจเป็นเรื่องง่ายที่จะดูถูกดูแคลนความแตกต่างอย่างสิ้นเชิงเมื่อพิจารณาว่าทั้งสองรุ่นเปิดตัวห่างกันไม่ถึงสามปี แต่นี่เป็นข้อพิสูจน์อย่างแท้จริงว่า OpenAI และ HIX.AI ประสบความสำเร็จได้มากเพียงใดในระยะเวลาอันสั้นเช่นนี้ เราหวังได้เพียงว่า GPT-5 และโมเดลในอนาคตจะยังคงปูทางไปสู่มาตรฐานของเครื่องมือ AI และเปลี่ยนแปลงวิถีชีวิต ทำงาน สร้างสรรค์ และทำงานร่วมกันต่อไป