Generative AI และ ChatGPT ทำงานอย่างไร?

Generative AI ทำงานอย่างไร

Generative AI ทำงานด้วยการใช้ Neural Network (โครงข่ายประสาทเทียม) ซึ่งเป็นหนึ่งในปัญญาประดิษฐ์ที่สอนคอมพิวเตอร์ให้ประมวลผลข้อมูลในลักษณะที่อ้างอิงมาจากสมองมนุษย์, แบบจำลองสถิติ (Statistical models) ที่เป็นการสร้างข้อมูลโดยใช้การวิเคราะห์สถิติจากข้อมูลที่มีอยู่แล้ว หรือ GAN (Generative Adversarial Networks) ซึ่งใช้สำหรับสร้างข้อมูลที่มีความสมจริง และเรียนรู้ได้แบบไม่มีผู้กำหนด (Unsupervised Learning)

• การใช้ Generative AI เพื่อสร้างภาพและวิดีโอจะใช้โมเดล Deep Learning ในการสร้างภาพหรือวิดีโอใหม่ โดยการอ้างอิงจากภาพหรือวิดีโอต้นฉบับ อย่างเช่น การใช้ Convolutional Neural Networks (CNN) ที่เป็น Neural Network แบบหนึ่งซึ่งวิเคราะห์รูปภาพได้หลากหลายรูปแบบ อาทิ การตรวจจับวัตถุ, การเรียนรู้จดจำใบหน้า (Face Recognition) ฯลฯ
• การใช้ Generative AI เพื่อสร้างข้อความจะใช้สิ่งที่เรียกว่า โมเดลทางด้านภาษาธรรมชาติ (Natural Language Processing หรือ NLP) ที่สามารถเรียนรู้ตัวอักษรและความหมายของประโยค เพื่อสร้างข้อความใหม่ๆ ขึ้นมาได้แบบอัตโนมัติ 

Generative AI มีอยู่มากมายหลายประเภท อย่างเช่น

• Text Generation (ข้อความ)
  
• Code Generation (โค้ด)
• Image Generation (รูปภาพ)
• Speech Generation (เสียง)
• Video & 3D Generation (วิดีโอและ 3D)
• Generative AI อื่นๆ

Chat GPT ทํางานอย่างไร?

Chat GPT ทำงานโดยโครงข่ายประสาทเทียมขนาดใหญ่ เปรียบเสมือนสมองกลที่ได้รับการฝึกให้ทำความเข้าใจและตอบข้อความได้คล้ายกับมนุษย์ โดยอาศัยการวิเคราะห์คำสั่งผ่านตัวอักษรและส่งคำตอบที่ใกล้เคียง เหมาะสมสถานการณ์กลับไป Chat GPT สามารถเข้าใจรายละเอียดของภาษาซึ่งเป็นหนึ่งในฟีเจอร์สำคัญของ Chat GPT ที่ทาง OpenAI ชูเป็นจุดขายของผลิตภัณฑ์

1. Artificial Intelligence (AI) : สำหรับเทคโนโลยี ปัญญาประดิษฐ์ AI เป็นส่วนหนึ่งของวิทยาการคอมพิวเตอร์ โดยมีเป้าหมายที่จะพัฒนาระบบที่สามารถทำงานทุกอย่างได้เหมือนกับมนุษย์ รูปแบบโดยทั่วไปหลัก ๆ ก็จะประกอบไปด้วยการวิเคราะห์เสียงพูด, ทำความเข้าใจสิ่งที่ได้ยิน หรือภาพที่เห็นได้

2. Natural Language Processing (NLP) : เป็นสาขาย่อยของ AI ที่พัฒนาการสื่อสารระหว่างมนุษย์ และคอมพิวเตอร์ ให้สามารถสื่อสารเข้าใจกันได้ โดยอาศัยหลักอัลกอริทึม และโมเดลต่าง ๆ เพื่อให้ NLP สามารถวิเคราะห์ และทำความเข้าใจสิ่งที่มนุษย์สื่อสารได้

3. Neural Network : เป็นอัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่อง (Machine Learning) ที่มีโครงสร้างการทำงานเหมือนกับสมองของมนุษย์ โดย AI จะจำลองกระบวนการแก้ปัญหา, รวบรวมข้อมูล และศึกษารูปแบบวิธีคิดที่เหมือนกับมนุษย์

4.Transformer : เป็นโครงสร้างที่อยู่ภายใน Neural network สำหรับให้ NLP ใช้ในการวิเคราะห์ข้อมูลที่ถูก Input/Output

5.Generative Pre-trained Transformer (GPT) : เป็นระบบแปลงภาษาที่พัฒนาขึ้นมาโดย OpenAI สามารถสร้างข้อความที่เหมือนกับภาษามนุษย์ได้อย่างสมจริง

6. GPT-3 : เวอร์ชัน 3 ของ GPT เป็นเวอร์ชันที่ทำงานได้อย่างยืดหยุ่น และชาญฉลาดที่สุดในปัจจุบันนี้ (2/24/2023)

7. Pre-Training : เป็นการฝึกฝน Neural network แบบภายในที่ทาง OpenAI ทำไว้ก่อนที่จะเผยแพร่สู่สาธารณะ

8. Fine-Tuning : เป็นส่วนหนึ่งของการฝึกฝนที่เกิดขึ้นหลังจากผ่านการ Pre-Training เป็นที่เรียบร้อยแล้ว โดยจะเน้นฝึกฝนในงานที่เฉพาะเจาะจงมากขึ้น นี่เป็นเหตุผลที่ OpenGPT สามารถทำงานได้อย่างแม่นยำ

9. Application Programming Interface (API) : สำหรับการใช้ API เป็นวิธีที่ทำให้ตัวโปรแกรมสามารถคงรูปแบบแนวทางไว้เหมือนเดิม โดยจะเป็นไกด์ไลน์ว่าควรจะพัฒนาแบบไหน ? เพื่อให้คุณสมบัติใหม่ ที่พัฒนาขึ้นมาภายหลัง สามารถเพิ่มกับของเดิมได้อย่างสมบูรณ์

BY:FAH

ที่มา:thaiware,