อนาคตของการสร้างภาษา: โมเดลภาษาขนาดใหญ่ที่ดีที่สุด 12 แบบ

ภูมิทัศน์ของโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) กําลังพัฒนาอย่างรวดเร็ว โดยรุ่นล่าสุดได้ผลักดันขอบเขตของสิ่งที่เป็นไปได้ในปัญญาประดิษฐ์ ในขณะที่โมเดลเหล่านี้ยังคงกําหนดวิธีที่เราโต้ตอบกับเทคโนโลยี generative AI แอปพลิเคชันไร้ขีดจํากัด นักพัฒนา ธุรกิจ และผู้ประกอบการจะได้รับชุดเครื่องมืออันทรงพลังเพื่อสร้างโซลูชันที่เป็นนวัตกรรม ในบทความนี้ เราจะสํารวจโมเดลภาษาขนาดใหญ่ที่ดีที่สุด

‍

โมเดลภาษาขนาดใหญ่คืออะไร?

โมเดลภาษาขนาดใหญ่ เช่น GPT-3.5 ของ OpenAI เป็นระบบปัญญาประดิษฐ์ที่ซับซ้อนซึ่งออกแบบมาเพื่อทําความเข้าใจและสร้างข้อความที่เหมือนมนุษย์ตามอินพุตที่ให้ไว้ โมเดลเหล่านี้โดดเด่นด้วยขนาดที่กว้างใหญ่ โดยมีพารามิเตอร์หลายพันล้านหรือหลายล้านล้านพารามิเตอร์ที่ช่วยให้สามารถจับภาพรูปแบบที่ซับซ้อนและความแตกต่างในภาษาได้ 

‍

กลไกภายในแบบจําลองเหล่านี้เกี่ยวข้องกับ โครงข่ายประสาทเทียม โดยเฉพาะสถาปัตยกรรมหม้อแปลงไฟฟ้า ทําให้สามารถประมวลผลและสร้างข้อความที่เกี่ยวข้องตามบริบทและสอดคล้องกันได้ โมเดลเหล่านี้ได้รับการฝึกฝนล่วงหน้าเกี่ยวกับชุดข้อมูลที่กว้างขวาง โดยได้เรียนรู้ที่จะทํานายคําถัดไปในประโยคหรือข้อความที่สมบูรณ์ โดยได้รับความเข้าใจในวงกว้างเกี่ยวกับโครงสร้างภาษา ไวยากรณ์ และบริบท การประยุกต์ใช้โมเดลภาษาขนาดใหญ่มีความหลากหลาย ตั้งแต่งานประมวลผลภาษาธรรมชาติไปจนถึงเนื้อหาที่สร้างสรรค์ 

‍

สามารถใช้เพื่อร่างอีเมล สร้างโค้ด ตอบคําถาม แปลภาษา และอื่นๆ อีกมากมาย เครื่องมือค้นหายังได้รับประโยชน์จากโมเดลภาษาขนาดใหญ่โดยใช้โมเดลเหล่านี้เพื่อปรับปรุงความเกี่ยวข้องและบริบทของผลการค้นหา ลักษณะที่ผ่านการฝึกอบรมล่วงหน้าของโมเดลเหล่านี้ช่วยให้สามารถปรับให้เข้ากับโดเมนหรืองานเฉพาะด้วยการปรับแต่งอย่างละเอียดทําให้เป็นเครื่องมืออเนกประสงค์สําหรับการใช้งานที่หลากหลายในขอบเขตของปัญญาประดิษฐ์และความเข้าใจภาษาธรรมชาติ

‍

ความเข้าใจภาษาธรรมชาติ (NLU) คืออะไร?

‍

อะไรคือความแตกต่างระหว่างโอเพ่นซอร์สและโอเพ่นซอร์ส LLM?

คําว่า "โอเพ่นซอร์ส" และ "โอเพ่นซอร์ส" หมายถึงการเข้าถึงโค้ดพื้นฐานของโมเดลภาษา เช่น โมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM). นี่คือรายละเอียดของความแตกต่างที่สําคัญ:

‍

โมเดลภาษาโอเพ่นซอร์ส

• ลักษณะโปร่งแสง: โมเดลภาษาขนาดใหญ่แบบโอเพนซอร์สมีซอร์สโค้ดที่สาธารณชนสามารถเข้าถึงได้ ทุกคนสามารถดู แก้ไข และแจกจ่ายโค้ดได้
• ความร่วมมือของชุมชน: ลักษณะโอเพนซอร์สส่งเสริมการทํางานร่วมกันจากนักพัฒนาและชุมชนการวิจัยในวงกว้าง สิ่งนี้มักส่งผลให้เกิดการมีส่วนร่วมและการปรับปรุงที่หลากหลาย
• กำหนด เอง: ผู้ใช้มีความยืดหยุ่นในการปรับเปลี่ยนโค้ดให้เหมาะกับความต้องการเฉพาะของตนหรือเพื่อจัดการกับความท้าทายเฉพาะ ความสามารถในการปรับตัวนี้สามารถนําไปสู่การใช้งานและกรณีการใช้งานที่หลากหลาย
• ตัว อย่าง เช่น: โมเดล BERT, GPT (Generative Pre-trained Transformer) และอื่นๆ มีการใช้งานโอเพ่นซอร์ส

โมเดลภาษาแบบโอเพ่นซอร์ส (กรรมสิทธิ์)

• การเข้าถึงที่จํากัด: ซอร์สโค้ดสําหรับโมเดลภาษาแบบปิดไม่เปิดเผยต่อสาธารณะ เป็นเจ้าของและดูแลโดยหน่วยงานหรือองค์กรเฉพาะ
• การปรับเปลี่ยนที่ จํากัด : โดยทั่วไปผู้ใช้ไม่มีความสามารถในการแก้ไขหรือปรับแต่งโค้ดพื้นฐาน โมเดลนี้ใช้เป็นบริการหรือซอฟต์แวร์โดยไม่ต้องเข้าถึงการทํางานภายในโดยตรง
• การกระจายแบบควบคุม: เอนทิตีที่เป็นเจ้าของแบบจําลองแหล่งข้อมูลแบบปิดจะควบคุมการแจกจ่ายและการอัปเดต ผู้ใช้อาจต้องพึ่งพาการเผยแพร่อย่างเป็นทางการและการอัปเดตที่เจ้าของให้มา
• ตัว อย่าง เช่น: โมเดลภาษาเชิงพาณิชย์บางแบบหรือที่พัฒนาโดยบริษัทเอกชนอาจจัดอยู่ในหมวดหมู่โอเพ่นซอร์ส

ข้อ ควร พิจารณา

• อนุญาต: โมเดลโอเพนซอร์สมักมาพร้อมกับใบอนุญาตเฉพาะที่กําหนดวิธีการใช้ แก้ไข และแจกจ่ายโค้ด โมเดลโอเพ่นซอร์สอาจมีข้อกําหนดการใช้งานที่เข้มงวดมากขึ้น
• การสนับสนุนชุมชน: โมเดลโอเพ่นซอร์สได้รับประโยชน์จากการสนับสนุนและการปรับปรุงที่ขับเคลื่อนโดยชุมชน โมเดลแบบ Closed Source ขึ้นอยู่กับเอนทิตีที่เป็นเจ้าของสําหรับการสนับสนุนและการอัปเดต

‍

ในบริบทของ LLM โมเดลอย่าง GPT-3 จาก OpenAI ได้รับการปรับใช้ในเชิงพาณิชย์ ทําให้ผู้ใช้สามารถเข้าถึงโมเดลผ่าน API ในขณะที่สถาปัตยกรรมโมเดลพื้นฐานยังคงเป็นกรรมสิทธิ์ การทําความเข้าใจว่าโมเดลภาษาเป็นโอเพ่นซอร์สหรือโอเพ่นซอร์สเป็นสิ่งสําคัญสําหรับนักพัฒนาและนักวิจัย เนื่องจากจะเป็นตัวกําหนดระดับการเข้าถึง การทํางานร่วมกัน และการปรับแต่งที่มีให้สําหรับโมเดล

‍

อย่างไร ChatGPT งาน

‍

วิวัฒนาการของโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM)

วิวัฒนาการของโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) ในด้านปัญญาประดิษฐ์ถือเป็นการปฏิวัติ ความคิดริเริ่มแบบโอเพ่นซอร์สควบคู่ไปกับความก้าวหน้าอย่างต่อเนื่องจากผู้เล่นรายใหญ่เช่น OpenAI, Google, Microsoft และ Meta ได้ขับเคลื่อนโมเดลภาษาไปสู่ดินแดนที่ไม่จดที่แผนที่

‍

ขั้นตอนบุกเบิก: โมเดลภาษายุคแรก

การจู่โจมครั้งแรกในแบบจําลองภาษาขนาดใหญ่มีลักษณะเป็นระบบตามกฎและวิธีการทางสถิติ โมเดลเหล่านี้ต่อสู้กับความซับซ้อนของภาษามนุษย์ ซึ่งมักจะขาดการจับความหมายและบริบทที่เหมาะสม

‍

การเกิดขึ้นของโครงข่ายประสาทเทียม

การถือกําเนิดของการเรียนรู้เชิงลึกถือเป็นการเปลี่ยนแปลงกระบวนทัศน์ในวิวัฒนาการของแบบจําลองภาษา โครงข่ายประสาทเทียม โดยเฉพาะอย่างยิ่งโครงข่ายประสาทเทียมที่เกิดซ้ํา (RNN) และเครือข่ายหน่วยความจําระยะสั้นระยะยาว (LSTM) ทําให้เกิดการปรับปรุงที่โดดเด่นในการจัดการข้อมูลตามลําดับ โมเดลการเรียนรู้เชิงลึกในยุคแรกๆ เหล่านี้แสดงให้เห็นถึงความสามารถในการเข้าใจภาษาที่เพิ่มขึ้น แต่ความสามารถในการปรับขนาดมีจํากัด

‍

สถาปัตยกรรม Transformer: ตัวเปลี่ยนเกม

ช่วงเวลาแห่งความก้าวหน้ามาพร้อมกับการแนะนําสถาปัตยกรรม Transformer หม้อแปลงอํานวยความสะดวกในการขนานทําให้สามารถฝึกอบรมโมเดลที่มีพารามิเตอร์จํานวนมากซึ่งเป็นปัจจัยสําคัญในวิวัฒนาการของโมเดลภาษาขนาดใหญ่

‍

หม้อแปลงไฟฟ้าที่ผ่านการฝึกอบรมล่วงหน้า (GPT)

ซีรีส์ Generative Pre-Trained Transformer (GPT) โดย OpenAI เป็นจุดเด่นใน LLM วิวัฒนาการ เริ่มต้นด้วย GPT เวอร์ชันต่อ ๆ ไปรวมถึง GPT-2, GPT-3 และอื่น ๆ ได้เห็นพารามิเตอร์ที่เพิ่มขึ้นอย่างมากทําให้โมเดลเหล่านี้สามารถแสดงความเข้าใจภาษาและความสามารถในการสร้างที่น่าอัศจรรย์ GPT-3 ซึ่งมีพารามิเตอร์หลายพันล้านตัวแสดงให้เห็นถึงศักยภาพในการใช้ประโยชน์จากชุดข้อมูลขนาดใหญ่สําหรับแอปพลิเคชันที่หลากหลาย

‍

12 รุ่นหม้อแปลงปัญญาประดิษฐ์ที่ดีที่สุด

‍

1. รุ่น GPT-3.5

Generative Pre-Trained Transformer 3.5 หรือ GPT-3.5 ที่พัฒนาโดย OpenAI เป็นหนึ่งในโมเดลภาษาที่ใหญ่ที่สุดและทรงพลังที่สุดจนถึงปัจจุบัน โดยมีพารามิเตอร์มากถึง 175 พันล้านพารามิเตอร์ ขนาดมหึมาช่วยให้สามารถเข้าใจและสร้างข้อความที่คํานึงถึงบริบทสูงทําให้ใช้งานได้หลากหลายในแอปพลิเคชันมากมาย GPT-3 เป็นเลิศในการทําความเข้าใจภาษาธรรมชาติ การสร้างข้อความที่สร้างสรรค์ และการแก้ปัญหา ได้แสดงให้เห็นถึงความสามารถในการเขียนเรียงความที่สอดคล้องกันการกรอกข้อมูลโค้ดและแม้แต่การมีส่วนร่วมในการสนทนาแบบไดนามิกและเกี่ยวข้องกับบริบท

‍

แม้ว่าขนาดที่แท้จริงของมันจะมีส่วนช่วยในการคํานวณ แต่ GPT-3 ได้กลายเป็นเกณฑ์มาตรฐานในด้านปัญญาประดิษฐ์ ซึ่งแสดงให้เห็นถึงศักยภาพของโมเดลหม้อแปลงขนาดใหญ่ในการผลักดันขอบเขตของความเข้าใจภาษา จากความสําเร็จของรุ่นก่อน เช่น รุ่น GPT-3 GPT-3.5 เป็นข้อพิสูจน์ถึงความก้าวหน้าอย่างต่อเนื่องในสถาปัตยกรรมที่ใช้หม้อแปลงไฟฟ้า

‍

2. GPT-4 (หม้อแปลงไฟฟ้าที่ผ่านการฝึกอบรมล่วงหน้า 4)

ในฐานะผู้สืบทอดต่อ GPT-3 GPT-4 สร้างขึ้นจากรากฐานที่บรรพบุรุษวางไว้ ด้วยพารามิเตอร์จํานวนมากขึ้น GPT-4 มีเป้าหมายเพื่อเพิ่มความเข้าใจภาษาธรรมชาติและความสามารถในการสร้าง โมเดลนี้คาดว่าจะผลักดันขอบเขตของโมเดลภาษา โดยนําเสนอประสิทธิภาพที่ดีขึ้นในงานต่างๆ เช่น การสร้างเนื้อหา การสร้างโค้ด และการโต้ตอบในการสนทนา วิวัฒนาการจาก GPT-3 เป็น GPT-4 สะท้อนให้เห็นถึงการแสวงหาความก้าวหน้าอย่างต่อเนื่องในการประมวลผลภาษาและการสํารวจสถาปัตยกรรมประสาทที่ใหญ่ขึ้นและซับซ้อนมากขึ้น

‍

GPT-3 vs GPT-4 | คลิปเบย อะไรคือความแตกต่าง?

‍

3. BERT (การแสดงตัวเข้ารหัสแบบสองทิศทางจาก Transformers)

BERT ซึ่งพัฒนาโดย Google ได้แนะนําบริบทแบบสองทิศทางให้กับแบบจําลองหม้อแปลง ซึ่งช่วยให้พวกเขาพิจารณาทั้งคําก่อนหน้าและคําต่อไปนี้เมื่อเข้าใจความหมายของคําในประโยค วิธีการแบบสองทิศทางนี้ช่วยปรับปรุงความเข้าใจตามบริบทของคําและวลีอย่างมีนัยสําคัญทําให้ BERT มีประสิทธิภาพโดยเฉพาะอย่างยิ่งในงานที่ซับซ้อนเช่นการตอบคําถามและการวิเคราะห์ความรู้สึก 

‍

BERT ได้กลายเป็นรากฐานสําหรับแอปพลิเคชันการประมวลผลภาษาธรรมชาติจํานวนมากและใช้กันอย่างแพร่หลายในโดเมนต่างๆตั้งแต่เครื่องมือค้นหาไปจนถึง chatbots. การฝึกอบรมล่วงหน้าเกี่ยวกับชุดข้อมูลขนาดใหญ่และการปรับแต่งอย่างละเอียดสําหรับงานเฉพาะมีส่วนช่วยในการปรับตัวทําให้นักพัฒนาสามารถใช้ประโยชน์จากความสามารถสําหรับแอปพลิเคชันที่หลากหลาย

‍

4. T5 (หม้อแปลงถ่ายโอนข้อความเป็นข้อความ)

T5 ที่พัฒนาโดย Google แนะนําเฟรมเวิร์กแบบรวมสําหรับงานประมวลผลภาษาธรรมชาติต่างๆ โดยจัดกรอบทั้งหมดเป็นปัญหาการแปลงข้อความเป็นข้อความ วิธีการที่เป็นนวัตกรรมนี้ช่วยลดความยุ่งยากในสถาปัตยกรรมโมเดลและกระบวนการฝึกอบรมทําให้ง่ายต่อการปรับ T5 ให้เข้ากับงานที่แตกต่างกันโดยมีการปรับเปลี่ยนเพียงเล็กน้อย 

‍

T5 ได้แสดงให้เห็นถึงประสิทธิภาพที่แข็งแกร่งในการแปลการสรุปและการตอบคําถาม ความเก่งกาจของมันอยู่ที่ความสามารถในการจัดการงาน NLP ที่หลากหลายโดยปฏิบัติต่อพวกเขาอย่างสม่ําเสมอเหมือนการแปลงข้อความอินพุตเป็นข้อความเป้าหมายนําเสนอโซลูชันที่เหนียวแน่นและมีประสิทธิภาพสําหรับความท้าทายที่เกี่ยวข้องกับภาษาที่หลากหลาย

‍

5. XLNet (เครือข่ายเครื่องเรียนรู้ eXtreme)

XLNet พัฒนาโดย Google และ Carnegie Mellon University รวมเอาวิธีการถดถอยอัตโนมัติและการเข้ารหัสอัตโนมัติเข้าด้วยกัน โดยผสมผสานจุดแข็งของโมเดลต่างๆ เช่น BERT และหม้อแปลงถดถอยอัตโนมัติแบบดั้งเดิม วิธีการแบบไฮบริดนี้ช่วยให้ XLNet สามารถจับภาพบริบทแบบสองทิศทางในขณะที่ยังคงเชื่อมโยงกันในงานสร้างสรรค์ XLNet ได้แสดงให้เห็นถึงประสิทธิภาพในเกณฑ์มาตรฐานการประมวลผลภาษาธรรมชาติต่างๆ ซึ่งแสดงให้เห็นถึงความสามารถในการจัดการกับงานการทําความเข้าใจภาษาที่หลากหลายด้วยความเข้าใจบริบทที่เหมาะสม

‍

6. RoBERTa (แนวทาง BERT ที่ปรับให้เหมาะสมอย่างมีประสิทธิภาพ)

RoBERTa เป็นตัวแปรของ BERT ที่ปรับเปลี่ยนไฮเปอร์พารามิเตอร์หลักและวัตถุประสงค์การฝึกอบรมส่งผลให้ประสิทธิภาพและความทนทานดีขึ้น พัฒนาโดย Facebook AI Research (FAIR) RoBERTa ได้รับการปรับให้เหมาะสมสําหรับงานประมวลผลภาษาธรรมชาติต่างๆ รวมถึงการวิเคราะห์ความรู้สึก การปรับเปลี่ยนมีจุดมุ่งหมายเพื่อเอาชนะข้อจํากัดบางประการของโมเดล BERT ดั้งเดิม ซึ่งนําไปสู่ลักษณะทั่วไปและประสิทธิภาพที่ดีขึ้นในงานที่หลากหลาย

‍

7. ดิสทิลเบิร์ต

DistilBERT สร้างโดย Hugging Face เป็น BERT เวอร์ชันกลั่นที่ออกแบบมาเพื่อลดทรัพยากรการคํานวณในขณะที่ยังคงประสิทธิภาพไว้ ด้วยการรักษาแง่มุมที่สําคัญของ BERT ผ่านการกลั่นความรู้ DistilBERT นําเสนอโซลูชันที่มีน้ําหนักเบากว่าซึ่งเหมาะสําหรับการใช้งานที่มีข้อจํากัดด้านทรัพยากร ได้แสดงให้เห็นถึงประสิทธิภาพในงานต่างๆ เช่น การจัดประเภทข้อความและการวิเคราะห์ความรู้สึก ทําให้เป็นตัวเลือกที่ใช้งานได้จริงสําหรับสถานการณ์ที่ประสิทธิภาพการคํานวณมีความสําคัญเป็นอันดับแรก

‍

8. โคลด

Claude สร้างโดย Anthropic เป็นผู้ช่วยปัญญาประดิษฐ์ที่ก้าวล้ําซึ่งมุ่งเน้นไปที่ AI ตามรัฐธรรมนูญ ซึ่งหมายความว่า Claude ได้รับการออกแบบมาเพื่อจัดลําดับความสําคัญของหลักการที่รับรองว่าผลลัพธ์นั้นมีประโยชน์ ไม่เป็นอันตราย และถูกต้อง ด้วยการยึดมั่นในหลักการเหล่านี้ Claude มีเป้าหมายที่จะสร้างรูปแบบ AI ที่มีจริยธรรมและมีความรับผิดชอบมากขึ้น ซึ่งจะเป็นประโยชน์ต่อผู้ใช้ในหลากหลายวิธี

‍

ข้อเสนอผลิตภัณฑ์หลักสองรายการของ Anthropic ที่ขับเคลื่อนโดย Claude คือ Claude Instant และ Claude 2 แม้ว่าผลิตภัณฑ์ทั้งสองจะใช้ความสามารถ AI ขั้นสูงของ Claude แต่ก็เป็น Claude 2 ที่เก่งในการให้เหตุผลที่ซับซ้อนตาม Anthropic ด้วยความสามารถในการจัดการกับปัญหาที่ซับซ้อนและจัดหาวิธีแก้ปัญหาที่ซับซ้อน Claude 2 จึงอยู่ในตําแหน่งที่เป็นเครื่องมืออันทรงพลังสําหรับผู้ใช้ที่ต้องการเหตุผลและการแก้ปัญหาในระดับสูงในกิจกรรมประจําวัน ในขณะที่ Anthropic ยังคงพัฒนาและปรับปรุงความสามารถของ Claude ศักยภาพของผู้ช่วย AI ที่เป็นนวัตกรรมใหม่นี้ในการปฏิวัติวิธีที่เราโต้ตอบกับเทคโนโลยีก็ชัดเจนขึ้นเรื่อยๆ

‍

9. กวี

กวี ล่าสุด LLM แชทบอทที่พัฒนาโดย Google AI แสดงถึงความก้าวหน้าครั้งสําคัญในเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ ได้รับการฝึกฝนเกี่ยวกับชุดข้อมูลที่กว้างขวางของข้อความและโค้ด BARD แสดงให้เห็นถึงความเก่งกาจโดยเก่งในงานต่างๆ เช่น การสร้างข้อความ การแปลหลายภาษา การสร้างโค้ด และให้คําตอบที่ให้ข้อมูลสําหรับคําถาม ความสามารถในการเข้าถึงข้อมูลในโลกแห่งความเป็นจริงผ่าน Google Search ทําให้แตกต่างจากข้อมูลอื่นๆ chatbotsทําให้สามารถเข้าใจและจัดการกับข้อความแจ้งและข้อซักถามที่หลากหลายขึ้นด้วยข้อมูลที่ถูกต้องและเกี่ยวข้อง 

‍

สิ่งนี้ทําให้ BARD เป็นเครื่องมือที่มีค่าสําหรับบุคคลที่ขอความช่วยเหลือหรือข้อมูลในหลายโดเมน หนึ่งในกรณีการใช้งานที่ดีที่สุดสําหรับ BARD คือในด้านการแปลภาษา ด้วยความสามารถในการแปลหลายภาษาอย่างถูกต้องและรวดเร็ว BARD สามารถอํานวยความสะดวกในการสื่อสารระหว่างบุคคลที่พูดภาษาต่างๆ ทําลายอุปสรรคและช่วยให้การโต้ตอบราบรื่นยิ่งขึ้น

‍

10. เหยี่ยว

ฟอลคอนขึ้นสู่จุดสูงสุดของการเปิดหน้ากอดของฟอล LLM ลีดเดอร์บอร์ดเป็นข้อพิสูจน์ถึงความสามารถขั้นสูงและประสิทธิภาพที่เหนือกว่าในขอบเขตของการประมวลผลภาษาธรรมชาติ พัฒนาโดยสถาบันนวัตกรรมเทคโนโลยี Falcon ได้รับการยอมรับอย่างรวดเร็วในด้านความแม่นยําและประสิทธิภาพที่น่าประทับใจในการจัดการข้อมูลข้อความและรหัสที่หลากหลาย การออกแบบแบบจําลองการถดถอยอัตโนมัติช่วยให้ไม่เพียง แต่สร้างการตอบสนองที่สอดคล้องกันและถูกต้องตามบริบท แต่ยังปรับให้เข้ากับภาษาและภาษาถิ่นที่แตกต่างกันได้อย่างราบรื่น ความเก่งกาจนี้ทําให้ Falcon เหมาะอย่างยิ่งสําหรับการใช้งานที่หลากหลาย ตั้งแต่การช่วยเหลือในการแปลเอกสารหลายภาษาไปจนถึงการให้ความช่วยเหลือในการเขียนโค้ดที่มีประสิทธิภาพมากขึ้น

‍

สิ่งที่ทําให้ Falcon แตกต่างจากโมเดลภาษาอื่นๆ คือการใช้ชุดข้อมูลคุณภาพสูงกว่าและสถาปัตยกรรมที่ซับซ้อนยิ่งขึ้น ซึ่งส่งผลให้ความสามารถในการประมวลผลข้อมูลและการคาดการณ์มีประสิทธิภาพมากขึ้น ด้วยการลดจํานวนพารามิเตอร์ที่จําเป็นสําหรับการฝึกอบรม (40 พันล้าน) Falcon จึงบรรลุประสิทธิภาพที่เหนือกว่าในขณะที่ใช้ทรัพยากรการคํานวณน้อยกว่าเมื่อเทียบกับโมเดล NLP ที่ล้ําสมัยอื่นๆ สิ่งนี้ทําให้เป็นตัวเลือกที่น่าสนใจสําหรับองค์กรที่ต้องการใช้ประโยชน์จากโมเดลภาษาที่ทันสมัยสําหรับงานต่างๆ เช่น การวิเคราะห์ความรู้สึก

‍

11. โคเฮียร์ 

ระดับองค์กรนี้ LLM สามารถปรับแต่งและปรับแต่งได้อย่างละเอียดเพื่อตอบสนองความต้องการเฉพาะและกรณีการใช้งานของบริษัท ทําให้เป็นเครื่องมือที่มีค่าสําหรับองค์กรที่ต้องการใช้ประโยชน์จากเทคโนโลยี AI พัฒนาโดยหนึ่งในผู้เขียนรายงานการวิจัยที่ก้าวล้ํา 'Attention Is All You Need' ซึ่งเปิดตัวโมเดลหม้อแปลงไฟฟ้าในปี 2017 Cohere มีรากฐานที่แข็งแกร่งในหลักการ AI ที่ล้ําสมัย

‍

แม้จะมีข้อดี แต่ Cohere ก็มีราคาแพงกว่ารุ่นที่ OpenAI นําเสนอ อย่างไรก็ตาม ธุรกิจจํานวนมากพบว่าการลงทุนคุ้มค่าเนื่องจากคุณสมบัติและความสามารถเฉพาะของ Cohere ซึ่งแตกต่างจากโมเดลภาษาขนาดใหญ่อื่น ๆ ที่ จํากัด เฉพาะ cloud แพลตฟอร์ม Cohere มีความยืดหยุ่นมากขึ้นเนื่องจากไม่ได้ จํากัด เฉพาะผู้ให้บริการรายเดียวเช่น Microsoft Azure โดยรวมแล้ว ชื่อเสียงของ Cohere ในด้านความแม่นยําและความทนทานสูงทําให้เป็นตัวเลือกอันดับต้น ๆ สําหรับบริษัทที่กําลังมองหาโซลูชัน AI ขั้นสูงที่ปรับแต่งตามความต้องการของแต่ละบุคคล

‍

12. พาแอลเอ็ม

PaLM 2 เป็นตัวเปลี่ยนเกมอย่างแท้จริงในด้านโมเดลภาษาขนาดใหญ่ โดยมีพารามิเตอร์ที่น่าประทับใจถึง 540 พันล้านพารามิเตอร์ที่ช่วยให้สามารถตอบสนองได้อย่างรวดเร็วและส่งมอบข้อมูลล่าสุดด้วยความแม่นยําที่เหนือชั้น โมเดลโอเพ่นซอร์สที่พัฒนาโดย Google นี้ดีที่สุดในระดับเดียวกันสําหรับการส่งข้อมูลที่เกี่ยวข้องและการสนทนาที่น่าสนใจผ่าน Bard แชทบอท AI ด้วยการใช้ประโยชน์จากขนาดที่ใหญ่โตและสถาปัตยกรรมหม้อแปลงขั้นสูง PaLM 2 มีความสามารถในการประมวลผลข้อมูลข้อความจํานวนมหาศาลและสร้างการตอบสนองที่ไม่เพียง แต่ทันเวลา แต่ยังมีความซับซ้อนอย่างไม่น่าเชื่อในความเข้าใจเกี่ยวกับตรรกะที่เป็นทางการคณิตศาสตร์และการเข้ารหัสในหลายภาษา

‍

ขนาดที่แท้จริงของกระบวนการฝึกอบรมของ PaLM 2 บน TPU 4 Pods เฉพาะทางบ่งบอกถึงความสามารถของมันในฐานะหนึ่งในโมเดลภาษาที่ทันสมัยที่สุดในปัจจุบัน จุดแข็งอยู่ที่ความสามารถในการให้เหตุผลอย่างมีประสิทธิภาพและเข้าใจหัวข้อที่ซับซ้อนในโดเมนต่างๆ ทําให้เป็นเครื่องมืออเนกประสงค์สําหรับการใช้งานที่หลากหลาย แม้ว่าลักษณะแบบปิดของ PaLM 2 หมายความว่าโค้ดไม่สามารถเข้าถึงได้แบบสาธารณะ แต่การอุทิศตนของ Google ในการสร้างสรรค์นวัตกรรมและเทคโนโลยีล้ําสมัยได้สิ้นสุดลงในรูปแบบภาษาที่ทรงพลังซึ่งยังคงผลักดันขอบเขตของระบบการสนทนาที่ขับเคลื่อนด้วย AI

‍

ฉันจะฝึกโมเดล GPT ของตัวเองได้อย่างไร

‍

ปลดปล่อยพลังของโมเดล GPT: การเพิ่มขึ้นของ ผู้ช่วยเสมือน

การรวมโมเดล GPT เข้ากับการสร้างผู้ช่วยเสมือนถือเป็นตัวเปลี่ยนเกม โดยมอบสิทธิประโยชน์มากมายที่ยกระดับประสบการณ์ผู้ใช้และขยายขอบเขตของแอปพลิเคชัน โดยใช้ประโยชน์จากโมเดล GPT เพื่อสร้าง เจเนอเรชันถัดไป chatbotsธุรกิจสามารถเปลี่ยนวิธีที่พวกเขาโต้ตอบกับลูกค้าและจัดการกับงานธุรการ

‍

ประโยชน์ของการรวมโมเดล GPT มีมากมาย:

• ข้อความที่เหมือนมนุษย์สําหรับการโต้ตอบที่มีส่วนร่วม: ในการสนับสนุนลูกค้า chatbots ความสามารถของโมเดล GPT ในการสร้างข้อความที่เหมือนมนุษย์นําระดับใหม่ของการมีส่วนร่วมมาสู่การโต้ตอบของผู้ช่วยเสมือน ผู้ใช้ได้รับประโยชน์จากการสนทนาที่เป็นธรรมชาติและคํานึงถึงบริบทมากขึ้นเพิ่มประสิทธิภาพโดยรวมของแอปพลิเคชันการสนับสนุนลูกค้า
• การพัฒนาที่คล่องตัว: ความสวยงามของโมเดล GPT อยู่ในลักษณะที่ได้รับการฝึกฝนล่วงหน้า ทําให้นักพัฒนาสามารถควบคุมความสามารถของโมเดลเดียวสําหรับการใช้งานที่หลากหลาย ตั้งแต่โมเดลการเรียนรู้ภาษาไปจนถึงการสร้างเนื้อหาที่สร้างโดย AI ความเก่งกาจของ ผู้ช่วยเสมือนที่ขับเคลื่อนด้วย GPT ช่วยเพิ่มความคล่องตัวในการพัฒนา
• การแปลภาษาอัตโนมัติ: ความเชี่ยวชาญของโมเดล GPT ในการแปลภาษาด้วยเครื่องเป็นคุณสมบัติที่โดดเด่น ด้วยความสามารถในการประมวลผลข้อมูลทางภาษาจํานวนมหาศาลผู้ช่วยเสมือนที่ขับเคลื่อนโดย GPT จึงให้การแปลที่ถูกต้องและเกี่ยวข้องกับบริบทในภาษาต่างๆได้อย่างง่ายดายปรับปรุงการสื่อสารทั่วโลก
• ใช้ประโยชน์จากชุดข้อมูลขนาดใหญ่และแบบจําลองพื้นฐาน: หัวใจสําคัญของโมเดล GPT อยู่ที่รากฐานในชุดข้อมูลขนาดใหญ่ ทําให้พวกเขาเข้าใจและสร้างข้อความที่เหมือนมนุษย์ด้วยกลเม็ดเด็ดพรายที่ไม่มีใครเทียบได้ ความเข้าใจพื้นฐานนี้ช่วยให้ผู้ช่วยเสมือนสามารถจัดการกับความแตกต่างของภาษาที่ซับซ้อนทําให้พวกเขาเชี่ยวชาญในงานที่หลากหลาย
• AI ที่เข้าถึงได้สําหรับทุกคน: ข้อดีอย่างหนึ่งของโมเดล GPT คือความสามารถในการทําให้ปัญญาประดิษฐ์เป็นประชาธิปไตย นักพัฒนาสามารถรวมโมเดลเหล่านี้เข้ากับผู้ช่วยเสมือนโดยไม่ต้องใช้ทักษะทางเทคนิคที่กว้างขวาง ทําให้ โซลูชันที่ขับเคลื่อนด้วย AI สามารถเข้าถึงได้มากขึ้นและเป็นมิตรกับผู้ใช้

‍

ตัวอย่างของ ChatGPT การใช้งาน Chatbot

เหล่านี้ ChatGPT ตัวอย่างการใช้งาน Chatbot เป็นตัวอย่างของความสามารถในการปรับตัวและประสิทธิภาพของ AI ในการตอบสนองความต้องการของอุตสาหกรรมที่หลากหลาย:

‍

• คู่หูช้อปปิ้ง: ChatGPT chatbots ผสานรวมเข้ากับแพลตฟอร์มอีคอมเมิร์ซได้อย่างราบรื่นเพิ่มการมีส่วนร่วมของผู้ใช้และนําเสนอเส้นทางการช็อปปิ้งที่ปรับแต่งให้เหมาะสม ไม่ว่าจะแนะนําผลิตภัณฑ์ตามความชอบตอบคําถามเกี่ยวกับข้อกําหนดหรืออํานวยความสะดวกในกระบวนการชําระเงิน Shopping Companion ทําให้การช็อปปิ้งออนไลน์เป็นประสบการณ์แบบโต้ตอบและสนุกสนาน
• บอทสุขภาพ: ในภาคการดูแลสุขภาพ บอทที่ขับเคลื่อนโดย ChatGPT เป็นพันธมิตรที่มีค่า ตั้งแต่การจัดตารางนัดหมายด้านสุขภาพไปจนถึงการให้ข้อมูลเกี่ยวกับอาการและยา บอทสุขภาพช่วยเพิ่มความคล่องตัวในการสื่อสารระหว่างผู้ให้บริการด้านการดูแลสุขภาพและผู้ป่วย
• การสนับสนุนด้านการธนาคาร: สําหรับอุตสาหกรรมการธนาคาร chatbots พิสูจน์ให้เห็นถึงเครื่องมือในการปรับปรุงการบริการลูกค้าและการมีส่วนร่วม ผู้ช่วยอัจฉริยะเหล่านี้จัดการคําถามที่หลากหลาย ตั้งแต่การสอบถามยอดคงเหลือไปจนถึงรายละเอียดธุรกรรม และแม้แต่ความช่วยเหลือเกี่ยวกับขั้นตอนธนาคารทั่วไป การสนับสนุนด้านการธนาคาร chatbots รับประกันการตอบสนองที่รวดเร็วลดเวลารอและลดความซับซ้อนของการโต้ตอบกับลูกค้าในที่สุดก็เอื้อต่อประสบการณ์การธนาคารที่ราบรื่นและมีประสิทธิภาพมากขึ้น
• ผู้ช่วยด้านไอที: ตอบคําถามทางเทคนิคช่วยเหลือในการแก้ไขปัญหาและให้คําแนะนําทีละขั้นตอนเกี่ยวกับขั้นตอนไอทีทั่วไปผู้ช่วยด้านไอทีปรับปรุงกระบวนการสนับสนุนด้านไอที ด้วยการใช้ประโยชน์จากพลังของการทําความเข้าใจภาษาธรรมชาติแชทบอทนี้ช่วยปรับปรุงการสื่อสารระหว่างผู้เชี่ยวชาญด้านไอทีและผู้ใช้ปลายทางทําให้การโต้ตอบที่เกี่ยวข้องกับไอทีสามารถเข้าถึงได้และมีประสิทธิภาพมากขึ้น

‍

วิธีเพิ่มการเติบโตของธุรกิจขนาดเล็กด้วย Chatbots

‍

ค้นพบโลกที่น่าตื่นเต้นของ ChatGPT การสร้าง Chatbot ด้วย Botpress

ดิ Botpress แพลตฟอร์มที่ขับเคลื่อนโดยโมเดลภาษารุ่นต่อไปของ OpenAI กําลังปฏิวัติการสร้างผู้ช่วยเสมือน ชุด GPT-native นําเสนอคุณสมบัติล้ําสมัย เช่น งาน AI สําหรับกระบวนการอัตโนมัติ และ Bot Personality สําหรับการสนทนาที่สอดคล้องกับแบรนด์ 

‍

ด้วย Visual Flow Editor ที่ใช้งานง่ายและชุด การผสานรวมที่สร้างไว้ล่วงหน้าที่ไม่มีใครเทียบได้นักพัฒนาสามารถสร้างการมีส่วนร่วมได้อย่างง่ายดาย chatbots สําหรับการใช้งานที่หลากหลาย เข้าร่วมชุมชนโอเพ่นซอร์สของเราและ สํารวจความเป็นไปได้ที่ไร้ขีดจํากัดของคนรุ่นต่อไป chatbots. เริ่มต้นวันนี้ - ฟรี!

‍

เริ่มต้นใช้งาน - ฟรี!