GPT คืออะไร?
Generative Pre-trained Transformers หรือที่รู้จักกันทั่วไปในชื่อ GPT เป็นตระกูลของแบบจำลองเครือข่ายประสาทที่ใช้สถาปัตยกรรม Transformer และเป็นความก้าวหน้าที่สำคัญในปัญญาประดิษฐ์ (AI) ที่เป็นพลังให้แก่การใช้งาน generative AI เช่น ChatGPT โมเดล GPT ให้แอปพลิเคชันสามารถสร้างข้อความและเนื้อหาที่เหมือนมนุษย์ (ภาพ เพลง และอื่น ๆ) และตอบคำถามในลักษณะการสนทนา องค์กรจากหลากหลายอุตสาหกรรมกำลังใช้โมเดล GPT และ AI ช่วยสร้างสำหรับบอทถามและตอบ สรุปข้อความ สร้างเนื้อหา และการค้นหา
ทำไม GPT จึงมีความสำคัญ?
โมเดล GPT, และโดยเฉพาะอย่างยิ่ง สถาปัตยกรรมของ transformer ที่พวกเขาใช้นั้น แสดงถึงความก้าวหน้าการวิจัยด้าน AI อย่างมีนัยสำคัญ การเพิ่มขึ้นของโมเดล GPT เป็นจุดผันแปรในการยอมรับอย่างกว้างขวางของ ML เพราะเทคโนโลยีที่สามารถนำมาใช้ในขณะนี้เพื่อทำให้ทำงานได้โดยอัตโนมัติและปรับปรุงชุดการทำงานงานที่หลากหลายตั้งแต่การแปลภาษาและการสรุปเอกสาร ไปจนถึงการเขียนโพสต์บล็อก การสร้างเว็บไซต์ การออกแบบภาพเคลื่อนไหว การเขียนโค้ด การวิจัยหัวข้อที่ซับซ้อน และแม้กระทั่งการเขียนบทกวี ค่าของโมเดลเหล่านี้อยู่ในความเร็วและขนาดที่พวกเขาสามารถทำงานได้ ยกตัวอย่างเช่น, ทีในขณะที่คุณอาจต้องใช้เวลาหลายชั่วโมงในการวิจัย, เขียน, และแก้ไขบทความเกี่ยวกับฟิสิกส์นิวเคลียร์, รูปแบบ GPT สามารถผลิตได้หนึ่งผลงานในไม่กี่วินาที โมเดล GPT ได้จุดประกายการวิจัยด้าน AI เพื่อไปสู่ปัญญาทั่วไปประดิษฐ์ (artificial general intelligence AGI) ซึ่งหมายความว่าเครื่องจักรสามารถช่วยให้องค์กรสามารถก้าวไปสู่การสร้างผลิตภาพระดับใหม่ และสร้างแอปพลิเคชั่นและประสบการณ์ของลูกค้าขึ้นมาใหม่
กรณีการใช้งานของ GPT คืออะไร?
โมเดล GPT เป็นแบบจำลองภาษาวัตถุประสงค์ทั่วไปที่สามารถดำเนินการที่หลากหลายของงานจากการสร้างเนื้อหาต้นฉบับในการเขียนโค้ดสรุปข้อความและการสกัดข้อมูลจากเอกสาร
ต่อไปนี้คือบางวิธีที่คุณสามารถใช้โมเดล GPT:
สร้างเนื้อหาโซเชียลมีเดีย
นักการตลาดดิจิตอลสามารถใช้ปัญญาประดิษฐ์ (AI) เพื่อช่วยสร้างเนื้อหาสำหรับแคมเปญโซเชียลมีเดีย ยกตัวอย่างเช่น นักการตลาดสามารถสั่งโมเดล GPT ให้สร้างสคริปท์วิดีโอเพื่ออธิบาย ซอฟต์แวร์ประมวลผลภาพที่ขับเคลื่อนด้วย GPT สามารถสร้างมีม วิดีโอ คัดลอกการตลาด และเนื้อหาอื่น ๆ จากคำแนะนำข้อความ
แปลงข้อความเป็นรูปแบบที่แตกต่างกัน
โมเดล GPT สร้างข้อความในรูปแบบสบาย ๆ อารมณ์ขัน มืออาชีพและอื่น ๆ แบบจำลองช่วยให้ผู้เชี่ยวชาญด้านธุรกิจสามารถเขียนข้อความเฉพาะในรูปแบบที่แตกต่างกันได้ ยกตัวอย่างเช่น ทนายความสามารถใช้แบบจำลอง GPT เพื่อเปลี่ยนสำเนากฎหมายให้เป็นคำอธิบายง่ายๆ
เขียนและเรียนรู้โค้ด
ในฐานะที่เป็นแบบจำลองภาษา โมเดล GPT สามารถเข้าใจและเขียนโค้ดคอมพิวเตอร์ในการเขียนโปรแกรมภาษาที่แตกต่างกัน แบบจำลองสามารถช่วยผู้เรียนโดยการอธิบายโปรแกรมคอมพิวเตอร์ให้พวกเขาด้วยภาษาในชีวิตประจำวัน นอกจากนี้นักพัฒนาที่มีประสบการณ์สามารถใช้เครื่องมือ GPT เพื่อแนะนำตัวอย่างโค้ดที่เกี่ยวข้องโดยอัตโนมัติ
วิเคราะห์ข้อมูล
โมเดล GPT สามารถช่วยให้วิเคราะห์ธุรกิจได้อย่างมีประสิทธิภาพโดยการรวบรวมข้อมูลปริมาณมาก รูปแบบภาษาค้นหาข้อมูลที่ต้องการและคำนวณและแสดงผลลัพธ์ในตารางข้อมูลหรือสเปรดชีต บางโปรแกรมสามารถพล็อตผลบนแผนภูมิหรือสร้างรายงานที่ครอบคลุม
ผลิตสื่อการเรียนรู้
นักการศึกษาสามารถใช้ซอฟต์แวร์ที่ใช้ GPT เพื่อสร้างสื่อการเรียนรู้ เช่น แบบทดสอบและบทช่วยสอน ในทำนองเดียวกัน พวกเขาสามารถใช้โมเดล GPT เพื่อประเมินคำตอบ
สร้างผู้ช่วยเสียงแบบโต้ตอบ
โมเดล GPT ช่วยให้คุณสามารถสร้างผู้ช่วยเสียงแบบโต้ตอบอัจฉริยะ ในขณะที่แชตบอทจำนวนมากจะตอบสนองต่อการแจ้งทางวาจาขั้นพื้นฐานเท่านั้น แต่โมเดล GPT สามารถผลิตแชตบอท AI ที่มีความสามารถในการสนทนา นอกจากนี้แชตบอทเหล่านี้สามารถสนทนาด้วยวาจาเหมือนมนุษย์เมื่อจับคู่กับเทคโนโลยี AI อื่น ๆ
GPT ทำงานอย่างไร?
แม้ว่ามันจะถูกต้องที่จะอธิบายโมเดล GPT ว่าเป็นเช่นเดียวกับปัญญาประดิษฐ์ (AI) นี่ดูจะเป็นคำอธิบายที่กว้างไปซักนิด โดยเฉพาะ GPT ซึ่งเป็นแบบจำลองการทำนายภาษาที่ใช้เครือข่ายประสาทที่สร้างบนสถาปัตยกรรม Transformer พวกเขาวิเคราะห์คำสั่งภาษาธรรมชาติที่รู้จักกันเป็นพรอมท์ และคาดการณ์การตอบสนองที่ดีที่สุดขึ้นอยู่กับความเข้าใจของภาษา
การทำเช่นนั้น GPT สามารถพึ่งพาความรู้ที่พวกเขาได้รับหลังจากที่พวกเขากำลังฝึกอบรมที่มีหลายร้อยพันล้านของพารามิเตอร์ในชุดข้อมูลภาษาขนาดใหญ่ พวกเขาสามารถใช้บริบทการป้อนข้อมูลเข้าบัญชีและเข้าร่วมแบบไดนามิกไปยังส่วนต่าง ๆ ของการป้อนข้อมูล ทำให้พวกเขามีความสามารถในการสร้างการตอบสนองที่ยาวนานไม่เพียงแต่คำถัดไปในลำดับ ตัวอย่างเช่น เมื่อถูกขอให้สร้างชิ้นส่วนของเนื้อหาที่ได้รับแรงบันดาลใจจากเช็คสเปียร์ แบบจำลองของ GPT จะทำเช่นนั้นโดยการจดจำและสร้างวลีใหม่และประโยคทั้งประโยคใหม่ที่มีรูปแบบวรรณกรรมที่คล้ายคลึงกัน
มีโครงข่ายประสาทประเภทต่าง ๆ เช่น recurrent และ convolutional แบบจำลอง GPT เป็นเครือข่ายประสาทแบบ Transformer สถาปัตยกรรมเครือข่ายประสาทแบบ Transformer จะใช้กลไกการใส่ใจตนเอง (self-attention) เพื่อเน้นส่วนต่าง ๆ ของข้อความที่ป้อนเข้าในระหว่างขั้นตอนการประมวลผลแต่ละขั้นตอน รูปแบบ Transformer จะจับบริบทได้มากขึ้นและปรับปรุงประสิทธิภาพในการทำงานในการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) โดย Transformer มีสองโมดูลหลัก ซึ่งเราจะอธิบายต่อไป
อ่านเกี่ยวกับนิวรัลเน็ตเวิร์ก »
อ่านเพิ่มเติมเกี่ยวกับการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) »
ตัวเข้ารหัส
Transformer จะประมวลผลอินพุตข้อความเบื้องต้นเป็น embeddings ซึ่งเป็นค่าทางคณิตศาสตร์ที่แสดงแทนคำ เมื่อเข้ารหัสในปริภูมิเวกเตอร์ คำที่มีความเข้าใกล้กัน คาดว่าจะมีความหมายใกล้เคียงกัน embeddings เหล่านี้จะถูกประมวลผลผ่านองค์ประกอบเข้ารหัสที่จับข้อมูลตามบริบทจากลำดับการป้อนข้อมูล เมื่อได้รับอินพุต บล็อกเข้ารหัสของเครือข่าย Transformer จะแยกคำลงใน embeddings และกำหนดน้ำหนักให้กับแต่ละคำ น้ำหนักเป็นพารามิเตอร์เพื่อบ่งบอกถึงความเกี่ยวข้องของคำในประโยค
นอกจากนี้ ตัวเข้ารหัสตำแหน่งยังอนุญาตให้โมเดล GPT ป้องกันความหมายคลุมเครือเมื่อใช้คำในส่วนอื่น ๆ ของประโยค ตัวอย่างเช่น การเข้ารหัสตำแหน่งช่วยให้แบบจำลอง Transformer สามารถแยกแยะความแตกต่างของความหมายระหว่างประโยคเหล่านี้:
- สุนัขไล่แมว
- แมวไล่สุนัข
ดังนั้นการเข้ารหัสประมวลผล ประโยคที่ใส่และสร้างการแสดงเวกเตอร์ความยาวคงที่เรียกว่า embedding การแสดงนี้จะถูกใช้โดยโมดูลถอดรหัส
ตัวถอดรหัส
ตัวถอดรหัสใช้การแสดงเวกเตอร์ในการทำนายการเอาท์พุตที่ร้องขอ ซึ่งมันมีกลไกแสดงความสนใจตนเองที่จะมุ่งเน้นไปที่ส่วนต่าง ๆ ของการป้อนข้อมูลและคาดเดาผลลัพธ์ที่ตรงกัน เทคนิคทางคณิตศาสตร์ที่ซับซ้อนช่วยถอดรหัสในการประเมินผลที่แตกต่างกันและคาดการณ์หนึ่งเอาท์พุตที่ถูกต้องที่สุด
เมื่อเทียบกับรุ่นก่อน ๆ เหมือนโครงข่ายประสาทแบบ recurrent transformers นั้นจะมีความคล้ายคลึงกันมากกว่า เพราะไม่ประมวลคำตามลำดับทีละคำ แต่จะประมวลข้อมูลป้อนทั้งหมดพร้อมกันในระหว่างวงจรการเรียนรู้ ด้วยเหตุนี้และวิศวกรจึงใช้เวลาหลายพันชั่วโมงในการปรับแต่งและฝึกโมเดล GPT จึงทำให้พวกเขาสามารถให้คำตอบได้อย่างคล่องแคล่วสำหรับการป้อนข้อมูลเกือบทุกสิ่งที่คุณให้ไว้
GPT-3 ได้รับการฝึกอบรมอย่างไร?
ในเอกสารวิจัยที่ตีพิมพ์ นักวิจัยได้อธิบาย generative pretraining ว่าเป็นความสามารถในการฝึกอบรมแบบจำลองภาษาที่มีข้อมูลที่ไม่มีป้ายกำกับและบรรลุการคาดการณ์ที่ถูกต้อง GPT รุ่นแรกคือ GPT -1 ได้รับการพัฒนาขึ้นในปี 2018 GPT-4 ได้รับการแนะนำในเดือนมีนาคม 2023 ในฐานะทายาทของ GPT-3
GPT-3 ได้รับการฝึกฝนด้วยพารามิเตอร์หรือตุ้มน้ำหนักกว่า 175 พันล้านตัว วิศวกรได้ฝึก GPT ด้วยข้อมูลกว่า 45 เทราไบต์ เช่นข้อความบนเว็บ ข้อมูลรวบรวมทั่วไป, หนังสือและวิกิพีเดีย ก่อนที่จะมีการฝึกอบรม คุณภาพเฉลี่ยของชุดข้อมูลได้รับการปรับปรุงให้ดีขึ้นเมื่อวัดตั้งแต่รุ่น 1 ถึงรุ่น 3
GPT-3 ได้รับการฝึกฝนในโหมดกึ่งดูแล อันดับแรก วิศวกรแมชชีนเลิร์นนิงป้อนโมเดลดีปเลิร์นนิงด้วยข้อมูลการฝึกที่ไม่มีป้ายกำกับ GPT-3 จะเข้าใจประโยค ทำลายมันลง และสร้างประโยคเป็นประโยคใหม่ ในการฝึกอบรมแบบไร้ผู้ดูแล GPT-3 พยายามสร้างผลลัพธ์ที่ถูกต้องและสมจริงด้วยตัวเอง จากนั้นวิศวกรแมชชีนเลิร์นนิงจะปรับผลลัพธ์ในการฝึกอบรมภายใต้การดูแลซึ่งเป็นกระบวนการที่เรียกว่าการเรียนรู้เสริมด้วยข้อเสนอแนะของมนุษย์ (RLHF)
คุณสามารถใช้โมเดล GPT โดยไม่ต้องฝึกอบรมเพิ่มเติมหรือคุณสามารถปรับแต่งได้ด้วยตัวอย่างสำหรับงานเฉพาะ
ตัวอย่างของการใช้งานบางอย่างที่ใช้ GPT คืออะไร?
นับตั้งแต่เปิดตัว โมเดล GPT ได้นำปัญญาประดิษฐ์ (AI) มาสู่การประยุกต์ใช้งานในอุตสาหกรรมต่าง ๆ มากมาย ดังตัวอย่างต่อไปนี้
- โมเดล GPT สามารถนำมาใช้ในการวิเคราะห์ความคิดเห็นของลูกค้าและสรุปได้ในข้อความที่เข้าใจได้ง่าย ขั้นแรกคุณสามารถรวบรวมข้อมูลความเชื่อมั่นของลูกค้าจากแหล่งที่มา เช่น การสำรวจความคิดเห็นและการแชทสด จากนั้นคุณสามารถขอให้โมเดล GPT ทำการสรุปข้อมูล
- โมเดล GPT สามารถนำมาใช้เพื่อเปิดใช้งานตัวละครเสมือนในการสนทนาตามธรรมชาติกับผู้เล่นมนุษย์ในความเป็นจริงเสมือน
- โมเดล GPT สามารถใช้เพื่อให้ประสบการณ์การค้นหาที่ดีขึ้นสำหรับเจ้าหน้าที่ให้ความช่วยเหลือ พวกเขาสามารถสอบถามฐานความรู้ของผลิตภัณฑ์ด้วยภาษาเชิงสนทนาเพื่อดึงข้อมูลผลิตภัณฑ์ที่เกี่ยวข้อง
AWS สามารถช่วยคุณเรียกใช้โมเดลภาษาขนาดใหญ่เช่น GPT-3 ได้อย่างไร?
Amazon Bedrock เป็นวิธีที่ง่ายที่สุดในการสร้างและปรับขนาดgenerative AI ด้วยแบบจำลองภาษาขนาดใหญ่หรือที่เรียกว่าโมเดลพื้นฐาน (FM) คล้ายกับ GPT-3 Amazon Bedrock ช่วยให้คุณสามารถใช้ API เพื่อเข้าถึงโมเดลพื้นฐานจากบริษัทสตาร์ทอัพด้าน API ชั้นนำ รวมถึง AI21 Labs, Anthropic และ Stability AI ตลอดจน Amazon Titan FMs ซึ่งเป็นโมเดลพื้นฐานใหม่ล่าสุดของ Amazon ด้วยประสบการณ์การใช้งานแบบไร้เซิร์ฟเวอร์ของ Bedrock ทำให้คุณสามารถเริ่มต้นใช้งานได้อย่างรวดเร็ว ปรับแต่ง FM แบบส่วนตัวด้วยข้อมูลของคุณเอง และนอกจากนี้ยังผสานรวมและปรับใช้กับแอปพลิเคชันของคุณได้อย่างง่ายดาย โดยใช้เครื่องมือและความสามารถของ AWS ที่คุณคุ้นเคย (รวมถึงการผสานการทำงานกับฟีเจอร์ Amazon SageMaker ML เช่น การทดลองเพื่อทดสอบโมเดลและท่อต่างๆ เพื่อจัดการ FM ของคุณในระดับที่เหมาะสม) โดยไม่ต้องจัดการโครงสร้างพื้นฐานใดๆ เรียนรู้เพิ่มเติม เกี่ยวกับการสร้างแบบจำลองพื้นฐานบน Amazon Bedrock