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 ในองค์กรหลากหลายอุตสาหกรรมกำลังใช้โมเดล GPT และ generative AI สำหรับการใช้งาน Q&A bots, สรุปข้อความ, การสร้างเนื้อหา 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
นักการตลาดดิจิตอลได้รับความช่วยเหลือจากปัญญาประดิษฐ์ (AI) สามารถสร้างเนื้อหาสำหรับแคมเปญโซเชียลมีเดียของพวกเขา 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 วิศวกรแมชชีนเลิร์นนิงได้ป้อนรูปแบบการเรียนรู้เชิงลึกด้วยข้อมูลการฝึกอบรมที่ไม่มีป้ายกำกับ 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