GPT-3 ปัญญาประดิษฐ์อัจฉริยะ สร้างข้อความเสมือนมนุษย์เขียน เปิดโลกแห่งการสร้างสรรค์ไร้ขีดจำกัด คุณพร้อมสำรวจศักยภาพของมันหรือยัง!
GPT-3 หรือ Generative Pre-trained Transformer รุ่นที่ 3 เป็นก้าวสำคัญของปัญญาประดิษฐ์ในยุคใหม่ ด้วยความสามารถในการประมวลผลภาษาธรรมชาติและสร้างข้อความที่คล้ายมนุษย์อย่างน่าทึ่ง ทำให้มันถูกนำไปประยุกต์ใช้ในด้านต่างๆ มากมาย ตั้งแต่งานเขียน งานแปล ไปจนถึงการสร้างโค้ดคอมพิวเตอร์ แบบจำลองนี้ได้สร้างความฮือฮาไปทั่ววงการ และกลายเป็นหัวข้อสนทนายอดนิยมในแวดวงเทคโนโลยี
คุณอาจสนใจ:
GPT-3 คืออะไร
GPT-3 หรือ Generative Pre-trained Transformer รุ่นที่ 3 เป็นแบบจำลองการเรียนรู้ของเครื่องแบบ neural network ที่ได้รับการฝึกฝนโดยใช้ข้อมูลจากอินเทอร์เน็ตเพื่อสร้างข้อความประเภทต่าง ๆ พัฒนาโดย OpenAI โดยใช้ข้อความนำเข้าเพียงเล็กน้อยเพื่อสร้างข้อความที่เกี่ยวข้องและซับซ้อนเป็นจำนวนมาก
Deep learning neural network ของ GPT-3 เป็นแบบจำลองที่มีพารามิเตอร์การเรียนรู้ของเครื่องมากกว่า 175 พันล้านตัว เพื่อเปรียบเทียบ แบบจำลองที่ใหญ่ที่สุดก่อนหน้า GPT-3 คือ Turing NLG ของ Microsoft ซึ่งมีพารามิเตอร์ 10 พันล้านตัว ณ ต้นปี 2021 GPT-3 เป็นโครงข่ายประสาทเทียมที่ใหญ่ที่สุดเท่าที่เคยมีมา ส่งผลให้ GPT-3 ดีกว่าแบบจำลองก่อนหน้าในการสร้างข้อความที่น่าเชื่อถือพอที่จะดูเหมือนว่ามนุษย์เป็นผู้เขียน
GPT-3 สามารถทำอะไรได้บ้าง
GPT-3 ประมวลผลข้อความนำเข้าเพื่อทำงานด้านภาษาธรรมชาติต่าง ๆ โดยใช้ทั้ง Natural language generation และ Natural language processing เพื่อทำความเข้าใจและสร้างข้อความภาษามนุษย์ตามธรรมชาติ GPT-3 ถูกนำมาใช้เพื่อสร้างบทความ บทกวี เรื่องราว รายงานข่าว และบทสนทนา โดยใช้ข้อความนำเข้าเพียงเล็กน้อยเพื่อผลิตเนื้อหาจำนวนมาก
GPT-3 สามารถสร้างสิ่งใดก็ตามที่มีโครงสร้างข้อความ ไม่ใช่แค่ข้อความภาษามนุษย์เท่านั้น แต่ยังสามารถสร้างการสรุปความข้อความและรหัสโปรแกรมได้อีกด้วย
ตัวอย่างการใช้งาน GPT-3
หนึ่งในตัวอย่างที่โดดเด่นของการใช้งาน GPT-3 คือแบบจำลองภาษา ChatGPT ซึ่งเป็นตัวแปรของ GPT-3 ที่ถูกปรับให้เหมาะสมกับการสนทนากับมนุษย์ นั่นหมายความว่ามันสามารถถามคำถามติดตาม ยอมรับข้อผิดพลาด และแย้งเงื่อนไขที่ไม่ถูกต้อง ChatGPT ถูกสร้างขึ้นเพื่อลดความเป็นไปได้ของการตอบสนองที่เป็นอันตรายหรือหลอกลวงบางส่วน
อีกตัวอย่างหนึ่งคือ Dall-E ซึ่งเป็นโครงข่ายประสาทเทียมสร้างรูปภาพที่ใช้ GPT-3 รุ่น 12 พันล้านพารามิเตอร์ Dall-E ได้รับการฝึกฝนบนชุดข้อมูลคู่ข้อความ-รูปภาพ และสามารถสร้างรูปภาพจากคำแนะนำข้อความที่ผู้ใช้ส่งมา
GPT-3 ยังสามารถ…
- สร้างมีม ควิซ สูตรอาหาร หนังสือการ์ตูน โพสต์บล็อก และคำโฆษณา
- เขียนเพลง มุกตลก และโพสต์โซเชียลมีเดีย
- ทำงานแปลข้อความเป็นคำสั่งโปรแกรม
- แปลคำสั่งโปรแกรมเป็นข้อความ
- วิเคราะห์ความรู้สึก (sentiment analysis)
- สกัดข้อมูลจากสัญญา
- จำลองเว็บไซต์
- สรุปย่อข้อความ
- แปลภาษา
GPT-3 ทำงานอย่างไร
GPT-3 เป็นแบบจำลองการทำนายภาษา ซึ่งหมายความว่ามันมีแบบจำลองการเรียนรู้ของเครื่องแบบ neural network ที่สามารถรับข้อความป้อนเข้าและเปลี่ยนเป็นสิ่งที่คาดว่าจะเป็นผลลัพธ์ที่มีประโยชน์ที่สุด โดยการฝึกระบบด้วยข้อความจากอินเทอร์เน็ตจำนวนมหาศาลเพื่อค้นหารูปแบบในกระบวนการที่เรียกว่า generative pre-training
GPT-3 ได้รับการฝึกผ่านการทดสอบแบบมีผู้ควบคุม (supervised) ก่อน จากนั้นจึงผ่านระยะการเสริมกำลัง (reinforcement) เมื่อฝึก ChatGPT ทีมผู้ฝึกจะถามแบบจำลองภาษาด้วยคำถามที่มีเอาต์พุตที่ถูกต้องในใจ หากแบบจำลองตอบไม่ถูกต้อง ผู้ฝึกจะปรับแบบจำลองเพื่อสอนคำตอบที่ถูกต้อง แบบจำลองอาจให้คำตอบหลายคำตอบ ซึ่งผู้ฝึกจะจัดอันดับตั้งแต่ดีที่สุดไปจนถึงแย่ที่สุด
ประโยชน์ของ GPT-3 คืออะไร
เมื่อใดก็ตามที่ต้องการสร้างข้อความจำนวนมากจากเครื่องจักรโดยใช้ข้อความเพียงเล็กน้อย GPT-3 จะให้คำตอบที่ดี แบบจำลองภาษาขนาดใหญ่อย่าง GPT-3 สามารถให้เอาต์พุตที่ดีหากมีตัวอย่างการฝึกเพียงไม่กี่ตัวอย่าง
GPT-3 ยังมีการใช้งานด้าน AI ที่หลากหลาย โดยไม่จำเป็นต้องปรับแต่งละเอียดมากนัก (task-agnostic) GPT-3 สามารถจัดการงานที่ซ้ำซากได้อย่างรวดเร็ว ช่วยให้มนุษย์จัดการงานที่ซับซ้อนกว่าที่ต้องใช้การคิดวิเคราะห์ในระดับที่สูงขึ้น และยังมีสถานการณ์อีกมากมายที่ไม่สะดวกหรือไม่มีประสิทธิภาพในการให้มนุษย์สร้างข้อความ หรืออาจต้องการการสร้างข้อความอัตโนมัติที่ดูเหมือนมนุษย์
ตัวอย่างเช่น ศูนย์บริการลูกค้าสามารถใช้ GPT-3 ตอบคำถามของลูกค้าหรือสนับสนุน chatbots ทีมขายใช้ติดต่อลูกค้าที่มีแนวโน้ม ทีมการตลาดเขียนคัดลอกโดยใช้ GPT-3 เนื้อหาประเภทนี้ต้องการการผลิตที่รวดเร็ว และมีความเสี่ยงต่ำ
ข้อจำกัดและความเสี่ยงของ GPT-3 คืออะไร
แม้ว่า GPT-3 จะมีขนาดใหญ่และทรงพลัง แต่ก็มีข้อจำกัดและความเสี่ยงหลายประการที่เกี่ยวข้องกับการใช้งาน
ข้อจำกัด
- Pre-training – GPT-3 ไม่ได้เรียนรู้อย่างต่อเนื่อง มันได้รับการฝึกล่วงหน้า ซึ่งหมายความว่าไม่มีความทรงจำระยะยาวต่อเนื่องที่เรียนรู้จากการโต้ตอบแต่ละครั้ง
- ขนาดข้อมูลป้อนเข้าจำกัด – สถาปัตยกรรมทรานส์ฟอร์เมอร์รวมถึง GPT-3 มีขนาดข้อมูลป้อนเข้าจำกัด ผู้ใช้ไม่สามารถป้อนข้อความจำนวนมากเป็นอินพุตสำหรับเอาต์พุต GPT-3 มีขีดจำกัดของพรอมพต์ที่ประมาณ 2,048 โทเค็น
- เวลาในการอนุมานช้า – GPT-3 ใช้เวลานานในการสร้างผลลัพธ์
- ขาดความสามารถในการอธิบาย – GPT-3 มีแนวโน้มที่จะเผชิญปัญหาเดียวกับโครงข่ายประสาทเทียมหลายตัว คือขาดความสามารถในการอธิบายและตีความว่าทำไมอินพุตบางอย่างจึงส่งผลให้เอาต์พุตเฉพาะ
ความเสี่ยง
- การเลียนแบบ – แบบจำลองภาษาอย่าง GPT-3 มีความแม่นยำมากขึ้น และเนื้อหาที่สร้างโดยเครื่องจักรอาจแยกแยะได้ยากจากที่เขียนโดยมนุษย์ ซึ่งอาจก่อให้เกิดปัญหาเรื่องลิขสิทธิ์และการคัดลอก
- ความถูกต้อง – แม้ว่าจะมีความชำนาญในการเลียนแบบรูปแบบข้อความที่สร้างโดยมนุษย์ GPT-3 ก็ยังดิ้นรนกับความถูกต้องของข้อเท็จจริงในหลายการใช้งาน
- ความลำเอียง – แบบจำลองภาษามีแนวโน้มที่จะเกิดอคติในการเรียนรู้ของเครื่อง เนื่องจากแบบจำลองได้รับการฝึกฝนบนข้อความอินเทอร์เน็ต จึงมีโอกาสที่จะเรียนรู้และแสดงอคติจำนวนมากที่มนุษย์แสดงออกทางออนไลน์ ChatGPT ซึ่งใช้ตัวแปรของ GPT-3 มีเป้าหมายที่จะลดโอกาสที่จะเกิดเหตุการณ์นี้ผ่านการฝึกฝนที่เข้มข้นและการป้อนกลับจากผู้ใช้
ประวัติของ GPT-3
OpenAI ซึ่งก่อตั้งขึ้นในปี 2015 ในรูปแบบองค์กรไม่แสวงหาผลกำไร ได้พัฒนา GPT-3 ขึ้นเป็นหนึ่งในโครงการวิจัยโดยมีเป้าหมายในการส่งเสริมและพัฒนา “AI มิตร” ในแนวทางที่เป็นประโยชน์ต่อมนุษยชาติโดยรวม
เวอร์ชันแรกของ GPT เปิดตัวในปี 2018 และมีพารามิเตอร์ 117 ล้านตัว ส่วนเวอร์ชันที่สองของแบบจำลอง GPT-2 เปิดตัวในปี 2019 โดยมีพารามิเตอร์ประมาณ 1.5 พันล้านตัว ในฐานะเวอร์ชันล่าสุด GPT-3 ก้าวกระโดดเหนือแบบจำลองก่อนหน้าด้วยพารามิเตอร์มากกว่า 175 พันล้านตัว มากกว่ารุ่นก่อนหน้าถึง 100 เท่า และมากกว่าโปรแกรมที่เทียบเคียงได้ถึง 10 เท่า
OpenAI เปิดให้เข้าถึงแบบจำลองได้อย่างเพิ่มขึ้นเรื่อยๆ เพื่อดูว่าจะถูกนำไปใช้อย่างไรและเพื่อหลีกเลี่ยงปัญหาที่อาจเกิดขึ้น แบบจำลองถูกเปิดตัวในช่วงเบต้าที่กำหนดให้ผู้ใช้สมัครใช้งานแบบจำลอง โดยในตอนแรกไม่มีค่าใช้จ่าย
อย่างไรก็ตาม ช่วงเบต้าสิ้นสุดลงในเดือนตุลาคม 2020 และบริษัทได้เปิดตัวแบบจำลองราคาตามระบบเครดิตแบบเทียร์ ซึ่งมีตั้งแต่ระดับฟรีสำหรับ 100,000 เครดิตหรือสามเดือนของการเข้าถึง ไปจนถึงหลายร้อยดอลลาร์ต่อเดือนสำหรับการเข้าถึงขนาดใหญ่ขึ้น ในปี 2020 Microsoft ได้ลงทุน 1 พันล้านดอลลาร์ใน OpenAI เพื่อเป็นผู้ให้บริการแต่เพียงผู้เดียวของแบบจำลอง GPT-3 ซึ่งหมายความว่า Microsoft มีสิทธิ์เข้าถึงแบบจำลอง GPT-3 แต่เพียงผู้เดียว
ChatGPT เปิดตัวในเดือนพฤศจิกายน 2022 และใช้ฟรีสำหรับสาธารณะในระหว่างช่วงการวิจัย ซึ่งทำให้ GPT-3 ได้รับความสนใจจากกระแสหลักมากกว่าแต่ก่อน โดยให้ผู้ใช้ที่ไม่ใช่ด้านเทคนิคจำนวนมากมีโอกาสได้ลองใช้เทคโนโลยีนี้ GPT-4 เปิดตัวในเดือนมีนาคม 2023 และมีข่าวลือว่ามีพารามิเตอร์มากกว่า GPT-3 อย่างมาก
อนาคตของ GPT-3
มีความพยายามแบบโอเพ่นซอร์สหลายอย่างที่จะให้แบบจำลองฟรีและไม่มีสิทธิบัตรเพื่อถ่วงดุลกับการเป็นเจ้าของแต่เพียงผู้เดียวของ Microsoft มีการเผยแพร่แบบจำลองภาษาใหม่ๆ บ่อยครั้งบนแพลตฟอร์ม Hugging Face
ยังไม่แน่ชัดว่า GPT-3 จะพัฒนาต่อไปอย่างไรในอนาคต แต่มีแนวโน้มว่าจะยังคงมีการใช้งานในโลกจริงและฝังตัวในแอปพลิเคชัน AI แบบ generative หลายประเภท แอปพลิเคชันจำนวนมากใช้ GPT-3 อยู่แล้ว รวมถึง Siri ผู้ช่วยเสมือนจริงของ Apple ซึ่งในที่ที่สามารถทำได้ GPT-4 จะถูกผสานรวมเข้ากับที่ที่เคยใช้ GPT-3 มาก่อน
สรุป
ถึงแม้ GPT-3 และแชทบอทอย่าง ChatGPT จะทำให้เราเห็นศักยภาพอันยิ่งใหญ่ของ AI ในการสร้างเนื้อหาและการสนทนากับมนุษย์ได้อย่างเป็นธรรมชาติ แต่เรายังต้องตระหนักถึงข้อจำกัดและความเสี่ยงบางประการ ทั้งในแง่ความแม่นยำ อคติ จริยธรรม และผลกระทบต่อตลาดแรงงานที่อาจเกิดขึ้นในอนาคต อย่างไรก็ตาม เมื่อพัฒนาและใช้งาน AI อย่างรับผิดชอบ มันจะช่วยยกระดับคุณภาพชีวิตและธุรกิจของเราสู่ระดับที่ก้าวหน้ายิ่งขึ้นอย่างแน่นอน
คุณอาจสนใจ:
- Generative AI คืออะไร
- Generative Pre-Trained Transformer คืออะไร
- Machine Learning คืออะไร
- Natural Language Processing (NLP) คืออะไร
แหล่งอ้างอิง:
- https://en.wikipedia.org/wiki/Artificial_intelligence
- https://en.wikipedia.org/wiki/ChatGPT
- https://en.wikipedia.org/wiki/Deep_learning
- https://en.wikipedia.org/wiki/Generative_pre-trained_transformer
- https://en.wikipedia.org/wiki/Machine_learning
- https://en.wikipedia.org/wiki/Natural_language_processing
