1. แนวคิดของโมเดล

ในสาขาปัญญาประดิษฐ์ คำว่า "โมเดล" 通常จะหมายถึงโมเดลทางคำนวณ ซึ่งเป็นการแสดงออกในรูปแบบที่น่าสนใจของเหตุการณ์หรือข้อมูลในโลกของตัวจริง ใน machine learning และ deep learning, โมเดลจะระบุรูปแบบในข้อมูลและนำรูปแบบเหล่านี้ไปทำนายพฤติกรรมหรือแนวโน้มของข้อมูลใหม่ ความสำคัญของโมเดลเป็นสิ่งที่สำคัญมากเพราะมีผลตรงต่อประสิทธิภาพและความแม่นยำของระบบฝังอัจฉริยะ

โมเดล = ข้อมูล + โครงสร้าง + อัลกอริทึมในการเรียนรู้

สูตรนี้เปิดเผยว่าโมเดลประกอบด้วยสามส่วนหลัก: ข้อมูล (จากไหนที่มันเรียนรู้), โครงสร้าง (โครงสร้างภายใน), และอัลกอริทึมในการเรียนรู้ (วิธีที่มันเรียนรู้จากข้อมูล) การรวมเอธิลทรูลสามส่วนเหล่านี้สามารถพัฒนาโมเดลที่สามารถทำงานที่ซับซ้อน เช่น การรู้จดจำภาพและแปลภาษา

ในวิทยาการคอมพิวเตอร์, ฟังก์ชันคือการเขียนโค้ดที่ห่อหุ้มตัวด้วยชุดของปฏิบัติการต่างๆ มันพร้อมรับพารามิเตอร์ข้อมูล, ประมวลผลข้อมูลเหล่านั้น และสร้างผลลัพธ์ ในทางเดียวกัน เราสามารถคิดถึงโมเดลของ OpenAI ว่าเป็นชนิดพิเศษของ "ฟังก์ชัน" โมเดลเหล่านี้ เช่น GPT-4, สามารถมองเป็นฟังก์ชันพร้อมรับอินพุต (โปรมท์) และส่งเอาไปเป็นเอาต์พุต (การตอบกลับ) นักพัฒนาซอฟต์แวร์ให้อินพุต และโมเดลที่เรียนรู้จากข้อมูลปริมาณมหาศาล, ประมวลข้อมูลอินพุตโดยใช้อัลกอริทึมที่ซับซ้อนและคืนผลลัพธ์ที่สำคัญอย่างดี

2. โมเดลการสร้างข้อความ (GPT)

2.1 บทนำสู่โมเดล GPT

โมเดล GPT เป็นโมเดลการสร้างข้อความที่เป็นตัวแทน ที่ถูกพัฒนาโดย OpenAI, โดยที่เป็นที่รู้จัดว่ามี GPT-4 และ GPT-3.5 ที่เป็นที่รู้จัดว่ามีชื่อเสียงมากสุด โมเดลเหล่านี้ฝึกอบนข้อมูลมหาศาล สามารถเข้าใจภาษาธรรมชาติและเอกสารทางการ ในการใช้โมเดลเช่นนี้ เราจะให้มันไปทำงานจาก "โปรมท์" และมันจะสร้างข้อความขึ้นมาตามโปรมท์นั้น เช่น เมื่อคุณถาม GPT-4 คำถาม มันจะพยายามที่จะให้คำตอบที่แม่นยำและมีประโยชน์

2.2 การประยุกต์ใช้ของโมเดล GPT

โมเดล GPT สามารถนำไปประยุกต์ใช้กับหลากหลายงาน เช่น แต่ไม่จำกัดอยู่ที่:

  • การสร้างเนื้อหา: สร้างบทความข่าวอัตโนมัติ, โพสต์บล็อก และแบบเนื้อหาต้นฉบับใดๆ
  • สรุป: สร้างสรุปกระชับของบทความ, รายงาน, หรือข้อความที่ยาว
  • การสนทนา: จำลองการสนทนา, ให้การสนับสนุนลูกค้า, หรือทำการปรึกทัอย่างเสมือนจริง

3. ผู้ช่วย

ผู้ช่วย通常จะหมายถึงหน่วยงานที่สามารถทำงานแทนผู้ใช้หรือบุคคลอื่นได้ ใน OpenAI API, ผู้ช่วยเหล่านี้ใช้พลังงานจากโมเดลทางภาษาขนาดใหญ่อย่าง GPT-4 งานที่ผู้ช่วยประมวลผลขึ้นอยู่กับคำสั่งที่ฝึกอยู่ในตัวหน้าต่างของโมเดล นอกจากนี้ ผู้ช่วยยังสามารถเข้าถึงเครื่องมือที่ช่วยให้พวกเขาสามารถประมวลผลงานที่ซับซ้อนมากขึ้นเช่นกัน เช่น รันโค้ด หรือเรียกข้อมูลจากไฟล์

ตัวอย่างเช่น เราสามารถออกแบบผู้ช่วยไว้โดยสามารถตอบคำถามที่ถามบ่อยในบริการลูกคค้าอัตโนมัติ หรือสรุปจุดสำคัญของรายงานที่ยาวให้เราด้วย การใช้ผู้ช่วยสามารถเสริมประสิทธิภาพการทำงานอย่างมาก ทำให้มนุษย์สามารถให้ความสำคัญกับการทำงานที่เป็นสร้างสรรค์และช่างยกระดับโลกี้

import openai

openai.api_key = 'คีย์ API ของคุณ'

response = openai.Completion.create(
  engine="text-davinci-004",  # ใช้เวอร์ชันของโมเดล GPT-4 ที่นี่
  prompt="นี่คือตัวอย่างง่ายๆ เพื่อแสดงการใช้ผู้ช่วย คุณสามารถช่วยฉันสรุปจุดหลักของย่อหนังสือต่อไปนี้ไหม? 'ในตลาดปัจจุบันการลงทุนหลากหลายเป็นส่วนสำคัญของการวางแผนการเงินและการจัดสรรสินทรัยที่แตกต่างกันสามารถสมดุลความเสี่ยงและรายได้โดยอย่างมีประสิทธิภาพ'"
  max_tokens=150
)

print(response.choices[0].text.strip())

ในตัวอย่างนี้ เราเรียกใช้เวอร์ชันของ OpenAI API และออกแบบตัวอย่างคำร้องของขิ้พู้ช่วย เพื่อให้มีผู้ช่วยสรุปเนื้อหาหลักของย่อของข้อความที่ยาวให้เรา ในการใช้งานจริง, ความสามารถที่นี้สามารถขยายไปสู่งานประมวลข้อมูลของข้อความต่างๆ เช่น การเขียน, การแก้ไข, การแปลและอื่นๆ อีกมากมาย

4. การฝังระบบ

การฝังระบบหมายถึงการแปลงข้อมูล (เช่น ข้อความ) เป็นรูปแบบเวกเตอร์เพื่อรักษาด้านสัมพันธ์ทางความหมายและลักษณะของข้อมูล ผ่านการฝังระบบข้อมูลที่มีเนื้อหาคล้ายกันจะอยู่ใกล้กันในพื้นที่เวกเตอร์ เปิดAI มีการให้บริการระบบฝังระบบข้อความที่สามารถรับข้อความเป็นอินพุตและสร้างเวกเตอร์ฝังระบบเป็นผลลัพธ์ ระบบฝังระบบเป็นเครื่องมือที่มีประโยชน์มากสำหรับงานเช่น การค้นหา การจัดกลุ่ม ระบบแนะนำ การตรวจจับความผิดปกติ และการจำแนกประเภท

เช่น เราสามารถใช้ระบบฝังระบบเพื่อปรับปรุงระบบแนะนำ ระบบสามารถค้นหาสิ่งที่ตรงกับที่สุดโดยการเปรียบเทียบระยะห่างระหว่างเวกเตอร์ฝังระบบของคำอธิบายที่ผู้ใช้ป้อนและคำอธิบายสิ่งของ

การฝังระบบนิยมนำไปใช้ในสถานการณ์ต่อไปนี้:

  • การดึงข้อมูล (ค้นหา): เปรียบเทียบการฝังระบบของเอกสารต่างๆเพื่อค้นหาเอกสารที่เกี่ยวข้องที่สุดสำหรับคำถาม
  • การจัดกลุ่มข้อความ: จัดกลุ่มเอกสารหรือชิ้นส่วนของข้อความโดยขึ้นอยู่กับเนื้อหาหรือความคล้ายคลึงทางความหมาย
  • ระบบแนะนำ: วิเคราะห์พฤติกรรมของผู้ใช้และความชอบเพื่อค้นหาสิ่งที่น่าสนใจหรือเนื้อหาโดยเปรียบเทียบระบบฝังระบบ
  • การตรวจจับความผิดปกติ: การระบุจุดข้อมูลที่ไม่ปกติในพื้นที่เวกเตอร์ซึ่งอาจบ่งบอกข้อผิดพลาดหรือค้นพบสิ่งสำคัญ
  • การจำแนกประเภท: หลังจากที่ฝังเอกสารเป็นเวกเตอร์แล้ว สามารถใช้โมเดลการจำแนกเช่น SVM หรือเครือข่ายประสาทเทียบข้อต่องทำการจำแนกงาน

เทคโนโลยีการฝังระบบเป็นแนวคิดที่สำคัญในวงการประมวลผลภาษาธรรมชาติและการเรียนรู้เชิงลึกโดยเฉพาะเมื่อเกี่ยวข้องกับข้อมูลข้อความที่มีขนาดใหญ่ เนื่องจากมันช่วยลดขนาดมิติอย่างมีประสิทธิภาพและสกัดค้นสารสารที่มีประโยชน์ด้วยอย่างดี