ติดตามวิวัฒนาการของแนวคิดปฏิวัติ: GPT-4 และ AI หลายรูปแบบ

AI หลายรูปแบบคืออะไร? เป็นคำถามที่ได้ยินกันบ่อยในช่วงนี้ใช่หรือไม่? ไม่ว่าจะเป็นช่วงพักกลางวัน ในกลุ่มแชทในที่ทำงาน หรือขณะคุยกับเพื่อนในตอนเย็น ดูเหมือนว่าทุกคนจะตื่นเต้นกับการพูดคุยของ GPT-4

การเปิดตัว GPT-4 ล่าสุดได้จุดประกายความตื่นเต้นและการเก็งกำไรในชุมชน AI และอื่น ๆ ในฐานะที่เป็นส่วนเสริมล่าสุดของโมเดลภาษา AI ที่น่าประทับใจของ OpenAI GPT-4 มีความสามารถขั้นสูงมากมาย โดยเฉพาะอย่างยิ่งในขอบเขตของ AI หลายรูปแบบ

ด้วยความสามารถในการประมวลผลและรวมอินพุตจากรูปแบบต่างๆ เช่น ข้อความ รูปภาพ และเสียง GPT-4 แสดงถึงความก้าวหน้าครั้งสำคัญในด้าน AI และได้สร้างความสนใจและความสนใจอย่างมากจากนักวิจัย นักพัฒนา และผู้ที่ชื่นชอบ

นับตั้งแต่ GPT-4 เปิดตัว ทุกคนต่างพูดคุยกันเกี่ยวกับความเป็นไปได้ที่ AI หลายรูปแบบนำเสนอ เรามาให้ความกระจ่างเกี่ยวกับหัวข้อนี้โดยย้อนกลับไปเมื่อ 6 เดือนก่อนหน้านี้ก่อน

6 เดือนก่อนหน้านี้: พูดคุยเกี่ยวกับ AI หลายรูปแบบ

ในการสัมภาษณ์พอดแคสต์เรื่อง “AI สำหรับยุคหน้า” Sam Altman CEO ของ OpenAI แบ่งปันข้อมูลเชิงลึกของเขาเกี่ยวกับความก้าวหน้าที่กำลังจะเกิดขึ้นในเทคโนโลยี AI หนึ่งในไฮไลท์ของการสนทนาคือการเปิดเผยของ Altman ว่าโมเดลต่อเนื่องหลายรูปแบบกำลังจะเกิดขึ้น

คำว่า “หลายรูปแบบ” หมายถึงความสามารถของ AI ในการทำงานหลายโหมด รวมถึงข้อความ รูปภาพ และเสียง

การโต้ตอบของ OpenAI กับมนุษย์ถูกจำกัดไว้เพียงการป้อนข้อความ ไม่ว่าจะผ่าน Dall-E หรือ ChatGPT อย่างไรก็ตาม AI หลายรูปแบบจะสามารถโต้ตอบผ่านการพูด ทำให้สามารถฟังคำสั่ง ให้ข้อมูล และแม้แต่ปฏิบัติงานได้ ด้วยการเปิดตัว GPT-4 สิ่งนี้อาจเปลี่ยนแปลงไปในทางที่ดี

ฉันคิดว่าเราจะได้โมเดลหลายรูปแบบในอีกไม่ช้านาน และนั่นจะเป็นการเปิดสิ่งใหม่ๆ ฉันคิดว่าผู้คนกำลังทำงานที่น่าทึ่งกับตัวแทนที่สามารถใช้คอมพิวเตอร์ทำสิ่งต่างๆ ให้คุณ ใช้โปรแกรมและแนวคิดเกี่ยวกับอินเทอร์เฟซภาษาที่คุณพูดเป็นภาษาธรรมชาติ สิ่งที่คุณต้องการในบทสนทนาแบบนี้กลับไปกลับมา คุณสามารถทำซ้ำและปรับแต่งได้ และคอมพิวเตอร์จะจัดการให้คุณเอง คุณเห็นสิ่งนี้บางส่วนจาก DALL-E และ CoPilot ตั้งแต่แรกเริ่ม

-อัลท์แมน

แม้ว่า Altman จะไม่ได้ยืนยันอย่างชัดเจนว่า GPT-4 จะเป็นมัลติโมดัลในเวลานั้น แต่เขาแนะนำว่าเทคโนโลยีดังกล่าวกำลังจะเกิดขึ้นและจะมาถึงในอนาคตอันใกล้นี้ แง่มุมหนึ่งที่น่าสนใจในวิสัยทัศน์ของเขาเกี่ยวกับ AI หลายรูปแบบคือศักยภาพในการสร้างโมเดลธุรกิจใหม่ที่ไม่สามารถทำได้ในขณะนี้

Altman เข้าสู่คู่ขนานกับแพลตฟอร์มมือถือ ซึ่งสร้างโอกาสนับไม่ถ้วนสำหรับการลงทุนและงานใหม่ ในทำนองเดียวกัน แพลตฟอร์ม AI หลายรูปแบบสามารถปลดล็อกความเป็นไปได้ทางนวัตกรรมมากมาย และเปลี่ยนรูปแบบการใช้ชีวิตและการทำงานของเรา เป็นโอกาสที่น่าตื่นเต้นที่ตอกย้ำพลังแห่งการเปลี่ยนแปลงของ AI และความสามารถในการเปลี่ยนแปลงโลกของเราในแบบที่เราจินตนาการได้เท่านั้น

…ฉันคิดว่านี่จะเป็นแนวโน้มที่ยิ่งใหญ่ และธุรกิจขนาดใหญ่จะถูกสร้างขึ้นโดยใช้สิ่งนี้เป็นอินเทอร์เฟซ และโดยทั่วไป [ฉันคิดว่า] โมเดลที่ทรงพลังเหล่านี้จะเป็นหนึ่งในแพลตฟอร์มเทคโนโลยีใหม่ของแท้ ซึ่งเรามี ไม่ได้มีตั้งแต่มือถือ และหลังจากนั้นก็จะมีบริษัทใหม่ๆ เกิดขึ้นมากมาย ดังนั้นมันคงจะดีไม่น้อย ฉันคิดว่าเราจะได้รูปแบบต่อเนื่องที่แท้จริงทำงาน ดังนั้นไม่ใช่แค่ข้อความและรูปภาพเท่านั้น แต่ทุกกิริยาที่คุณมีในโมเดลเดียวจะสามารถเคลื่อนย้ายไปมาระหว่างสิ่งต่างๆ ได้อย่างลื่นไหล

-อัลท์แมน

AI ที่เรียนรู้ด้วยตนเองอย่างแท้จริง

ประเด็นหนึ่งที่ได้รับความสนใจค่อนข้างน้อยในแวดวงการวิจัย AI คือภารกิจในการสร้าง AI ที่เรียนรู้ด้วยตนเอง ในขณะที่โมเดลปัจจุบันสามารถทำความเข้าใจได้เองหรือ "เกิดขึ้น" ซึ่งความสามารถใหม่เกิดขึ้นจากข้อมูลการฝึกอบรมที่เพิ่มขึ้น AI ที่เรียนรู้ด้วยตนเองอย่างแท้จริงจะแสดงถึงก้าวกระโดดที่สำคัญ

Altman จาก OpenAI พูดถึง AI ที่สามารถเรียนรู้และอัปเกรดความสามารถได้ด้วยตัวเอง แทนที่จะขึ้นอยู่กับขนาดของข้อมูลการฝึกอบรม AI ประเภทนี้จะก้าวข้ามกระบวนทัศน์เวอร์ชันซอฟต์แวร์แบบดั้งเดิม ซึ่งบริษัทต่างๆ จะปล่อยการอัปเดตส่วนเพิ่ม แทนที่จะเติบโตและปรับปรุงด้วยตนเอง

แม้ว่า Altman ไม่ได้แนะนำว่า GPT-4 จะมีความสามารถนี้ แต่เขาแนะนำว่านี่เป็นสิ่งที่ OpenAI กำลังดำเนินการอยู่และอยู่ในขอบเขตของความเป็นไปได้ทั้งหมด แนวคิดเกี่ยวกับ AI ที่เรียนรู้ด้วยตนเองเป็นสิ่งที่น่าสนใจซึ่งอาจมีนัยยะที่กว้างไกลสำหรับอนาคตของ AI และโลกของเรา

---

Visual ChatGPT นำการสร้างภาพ AI มาสู่แชทบอทยอดนิยม

---

กลับสู่ปัจจุบัน: GPT-4 เปิดตัวแล้ว

การเปิดตัว GPT-4 ที่ได้รับการคาดหวังอย่างมากในขณะนี้มีให้บริการสำหรับสมาชิก Plus บางราย โดยมีรูปแบบภาษาต่อเนื่องหลายรูปแบบที่ยอมรับข้อความ คำพูด รูปภาพ และวิดีโอเป็นอินพุตและให้คำตอบที่เป็นข้อความ

OpenAI ยกย่องให้ GPT-4 เป็นก้าวสำคัญในความพยายามที่จะขยายขอบเขตการเรียนรู้เชิงลึก โดยสังเกตว่าแม้ว่ามันอาจไม่มีประสิทธิภาพเหนือกว่ามนุษย์ในสถานการณ์จริงหลายๆ อย่าง แต่ก็มอบประสิทธิภาพในระดับมนุษย์ตามเกณฑ์มาตรฐานทางวิชาชีพและวิชาการต่างๆ

ความนิยมของ ChatGPT ซึ่งใช้เทคโนโลยี GPT-3 AI เพื่อสร้างการตอบสนองที่เหมือนมนุษย์ต่อการค้นหาโดยอิงจากข้อมูลที่รวบรวมจากอินเทอร์เน็ตนั้นเพิ่มขึ้นตั้งแต่เปิดตัวเมื่อวันที่ 30 พฤศจิกายน

การเปิดตัว ChatGPT ซึ่งเป็นแชทบอทเชิงสนทนาได้จุดประกายการแข่งขันอาวุธ AI ระหว่าง Microsoft และ Google ซึ่งทั้งสองอย่างนี้มีเป้าหมายที่จะผสานรวมเทคโนโลยี AI ที่สร้างเนื้อหาที่สร้างเนื้อหาเข้ากับการค้นหาทางอินเทอร์เน็ตและผลิตภัณฑ์เพิ่มประสิทธิภาพในสำนักงาน การเปิดตัว GPT-4 และการแข่งขันอย่างต่อเนื่องระหว่างยักษ์ใหญ่ด้านเทคโนโลยีเน้นย้ำถึงความสำคัญที่เพิ่มขึ้นของ AI และศักยภาพของ AI ในการเปลี่ยนแปลงวิธีที่เราโต้ตอบกับเทคโนโลยี

เพื่อทำความเข้าใจหัวข้อนี้ให้ดียิ่งขึ้น เราขอเชิญคุณมาเจาะลึกการอภิปรายเชิงเทคนิคเกี่ยวกับ AI หลายรูปแบบที่ลึกซึ้งยิ่งขึ้น

AI หลายรูปแบบคืออะไร?

Multimodal AI คือปัญญาประดิษฐ์ประเภทหนึ่งที่มีความสามารถในการประมวลผลและเข้าใจอินพุตจากโหมดหรือรูปแบบต่างๆ รวมถึงข้อความ คำพูด รูปภาพ และวิดีโอ ซึ่งหมายความว่าสามารถจดจำและตีความข้อมูลได้หลายรูปแบบ ไม่ใช่ข้อมูลเพียงประเภทเดียว ซึ่งทำให้มีความหลากหลายและปรับให้เข้ากับสถานการณ์ต่างๆ ได้มากขึ้น โดยพื้นฐานแล้ว AI หลายรูปแบบสามารถ "เห็น" "ได้ยิน" และ "เข้าใจ" ได้เหมือนมนุษย์ ทำให้สามารถโต้ตอบกับโลกได้อย่างเป็นธรรมชาติและเป็นธรรมชาติมากขึ้น

การประยุกต์ใช้ AI หลายรูปแบบ

ความสามารถของ AI หลายรูปแบบนั้นมีมากมายและหลากหลาย นี่คือตัวอย่างบางส่วนของสิ่งที่ AI หลายรูปแบบสามารถทำได้:

• การรู้จำเสียง: AI หลายรูปแบบสามารถเข้าใจและถอดความภาษาพูด ทำให้สามารถโต้ตอบกับผู้ใช้ผ่านคำสั่งเสียงและการประมวลผลภาษาธรรมชาติ
• การจดจำรูปภาพและวิดีโอ: AI หลายรูปแบบสามารถวิเคราะห์และตีความข้อมูลภาพ เช่น รูปภาพและวิดีโอ เพื่อระบุวัตถุ ผู้คน และกิจกรรมต่างๆ
• การวิเคราะห์ข้อความ: AI หลายรูปแบบสามารถประมวลผลและเข้าใจข้อความที่เขียน รวมถึงการประมวลผลภาษาธรรมชาติ การวิเคราะห์ความรู้สึก และการแปลภาษา
• การรวมหลายรูปแบบ: AI หลายรูปแบบสามารถรวมอินพุตจากรูปแบบต่างๆ เพื่อสร้างความเข้าใจในสถานการณ์ที่สมบูรณ์ยิ่งขึ้น ตัวอย่างเช่น สามารถใช้สัญญาณภาพและเสียงเพื่อรับรู้อารมณ์ของบุคคล

AI หลายรูปแบบทำงานอย่างไร

โครงข่ายประสาทเทียมหลายรูปแบบโดยทั่วไปประกอบด้วยโครงข่ายประสาทเทียมรูปแบบเดียวหลายโครงข่าย โดยมีแบบจำลองภาพและเสียงเป็นตัวอย่างของโครงข่ายดังกล่าวสองแห่ง เครือข่ายหนึ่งสำหรับข้อมูลภาพและอีกเครือข่ายหนึ่งสำหรับข้อมูลเสียง เครือข่ายแต่ละเครือข่ายจะประมวลผลอินพุตของตนแยกกัน ในกระบวนการที่เรียกว่าการเข้ารหัส

เมื่อการเข้ารหัสแบบ Unimodal เสร็จสิ้น จำเป็นต้องรวมข้อมูลที่ดึงมาจากแต่ละรุ่น มีการเสนอเทคนิคการผสมที่หลากหลายเพื่อจุดประสงค์นี้ ตั้งแต่การต่อข้อมูลพื้นฐานไปจนถึงการใช้กลไกความสนใจ การหลอมรวมข้อมูลหลายรูปแบบเป็นปัจจัยสำคัญในการบรรลุความสำเร็จในแบบจำลองเหล่านี้

หลังจากการหลอมรวม ขั้นตอนสุดท้ายจะเกี่ยวข้องกับเครือข่าย "การตัดสินใจ" ที่ยอมรับข้อมูลที่เข้ารหัสและหลอมรวมกัน และได้รับการฝึกอบรมเกี่ยวกับงานเฉพาะ

โดยพื้นฐานแล้ว สถาปัตยกรรมหลายรูปแบบประกอบด้วยส่วนประกอบที่สำคัญสามส่วน ได้แก่ ตัวเข้ารหัสแบบยูนิโมดอลสำหรับแต่ละรูปแบบอินพุต เครือข่ายฟิวชันที่รวมคุณลักษณะของรูปแบบต่างๆ และตัวแยกประเภทที่คาดการณ์ตามข้อมูลที่หลอมรวมกัน

เปรียบเทียบกับโมเดล AI ปัจจุบัน

เมื่อเทียบกับโมเดล AI แบบดั้งเดิมที่สามารถจัดการข้อมูลได้ครั้งละประเภทเท่านั้น AI หลายรูปแบบมีข้อดีหลายอย่าง ได้แก่:

• เก่งกาจ: AI หลายรูปแบบสามารถจัดการข้อมูลได้หลายประเภท ทำให้สามารถปรับให้เข้ากับสถานการณ์และกรณีการใช้งานต่างๆ ได้มากขึ้น
• ปฏิสัมพันธ์ตามธรรมชาติ: ด้วยการผสานรวมหลายรูปแบบ AI หลายรูปแบบสามารถโต้ตอบกับผู้ใช้ได้อย่างเป็นธรรมชาติและเป็นธรรมชาติมากขึ้น คล้ายกับวิธีการสื่อสารของมนุษย์
• ปรับปรุงความแม่นยำ: ด้วยการรวมอินพุตจากรูปแบบที่แตกต่างกัน AI หลายรูปแบบสามารถปรับปรุงความแม่นยำของการคาดคะเนและการจำแนกประเภทได้

นี่คือตารางสรุปเปรียบเทียบโมเดล AI ต่างๆ:

โมเดล AI	ประเภทข้อมูล	การใช้งาน
AI แบบข้อความ	ข้อความ	การประมวลผลภาษาธรรมชาติ แชทบอท การวิเคราะห์ความรู้สึก
AI ที่ใช้รูปภาพ	ภาพ	การตรวจจับวัตถุ การจำแนกภาพ การจดจำใบหน้า
AI ที่ใช้คำพูด	เสียง	ผู้ช่วยเสียง การรู้จำเสียง การถอดความ
AI หลายรูปแบบ	ข้อความ รูปภาพ เสียง วิดีโอ	ปฏิสัมพันธ์ที่เป็นธรรมชาติ การเข้าใจบริบท ความแม่นยำที่ดีขึ้น

เหตุใด AI หลายรูปแบบจึงมีความสำคัญ

AI หลายรูปแบบมีความสำคัญเนื่องจากมีศักยภาพในการเปลี่ยนแปลงวิธีที่เราโต้ตอบกับเทคโนโลยีและเครื่องจักร ด้วยการเปิดใช้งานการโต้ตอบที่เป็นธรรมชาติและเป็นธรรมชาติมากขึ้นผ่านรูปแบบที่หลากหลาย AI หลายรูปแบบสามารถสร้างประสบการณ์ผู้ใช้ที่ราบรื่นและเป็นส่วนตัวมากขึ้น ซึ่งจะเป็นประโยชน์อย่างยิ่งในด้านต่างๆ เช่น:

• ดูแลสุขภาพ: AI หลายรูปแบบสามารถช่วยให้แพทย์และผู้ป่วยสื่อสารได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น โดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับผู้ที่มีข้อจำกัดในการเคลื่อนไหวหรือไม่ได้เป็นเจ้าของภาษา
• การศึกษา: AI หลายรูปแบบสามารถปรับปรุงผลการเรียนรู้ได้โดยการจัดเตรียมการเรียนการสอนแบบอินเทอร์แอคทีฟที่เป็นส่วนตัวมากขึ้น ซึ่งปรับให้เข้ากับความต้องการและรูปแบบการเรียนรู้ของนักเรียนแต่ละคน
• บันเทิง: AI หลายรูปแบบสามารถสร้างประสบการณ์ที่ดื่มด่ำและมีส่วนร่วมมากขึ้นในวิดีโอเกม ภาพยนตร์ และสื่อรูปแบบอื่นๆ

ข้อดีของ AI หลายรูปแบบ

ต่อไปนี้เป็นข้อได้เปรียบที่สำคัญบางประการของ AI หลายรูปแบบ:

• ความเข้าใจบริบท: ด้วยการรวมอินพุตจากหลายรูปแบบ AI หลายรูปแบบจะได้รับความเข้าใจที่สมบูรณ์ยิ่งขึ้นเกี่ยวกับสถานการณ์ รวมถึงบริบทและความหมายที่อยู่เบื้องหลังข้อมูล
• ปฏิสัมพันธ์ตามธรรมชาติ: ด้วยการเปิดใช้งานการโต้ตอบที่เป็นธรรมชาติและเป็นธรรมชาติมากขึ้นผ่านรูปแบบที่หลากหลาย AI หลายรูปแบบสามารถสร้างประสบการณ์ผู้ใช้ที่ราบรื่นและเป็นส่วนตัวมากขึ้น
• ปรับปรุงความแม่นยำ: ด้วยการผสานรวมแหล่งข้อมูลหลายแหล่ง AI หลายรูปแบบสามารถปรับปรุงความแม่นยำของการคาดคะเนและการจำแนกประเภทได้

---

การสร้างปัญญาประดิษฐ์101

---

ศักยภาพในการสร้างโมเดลธุรกิจใหม่

AI หลายรูปแบบยังมีศักยภาพในการสร้างรูปแบบธุรกิจและแหล่งรายได้ใหม่ๆ นี่คือตัวอย่างบางส่วน:

• ผู้ช่วยเสียง: AI หลายรูปแบบสามารถเปิดใช้งานผู้ช่วยเสียงที่ซับซ้อนและเป็นส่วนตัวมากขึ้น ซึ่งสามารถโต้ตอบกับผู้ใช้ผ่านเสียงพูด ข้อความ และการแสดงภาพ
• บ้านอัจฉริยะ: AI หลายรูปแบบสามารถสร้างบ้านที่ชาญฉลาดและตอบสนองได้มากขึ้น ซึ่งสามารถเข้าใจและปรับให้เข้ากับความชอบและพฤติกรรมของผู้ใช้
• ผู้ช่วยช้อปปิ้งเสมือนจริง: AI หลายรูปแบบสามารถช่วยลูกค้านำทางและปรับแต่งประสบการณ์การช็อปปิ้งของพวกเขาผ่านการโต้ตอบด้วยเสียงและภาพ

อนาคตของเทคโนโลยี AI

อนาคตของเทคโนโลยี AI นั้นน่าตื่นเต้น โดยนักวิจัยกำลังสำรวจวิธีใหม่ๆ ในการสร้างโมเดล AI ขั้นสูงและซับซ้อนยิ่งขึ้น นี่คือประเด็นสำคัญบางประการที่ควรเน้น:

• AI การเรียนรู้ด้วยตนเอง: นักวิจัยด้าน AI ตั้งเป้าที่จะสร้าง AI ที่สามารถเรียนรู้และปรับปรุงได้ด้วยตัวเอง โดยไม่จำเป็นต้องอาศัยการแทรกแซงจากมนุษย์ สิ่งนี้อาจนำไปสู่โมเดล AI ที่ปรับเปลี่ยนได้และยืดหยุ่นมากขึ้น ซึ่งสามารถจัดการกับงานและสถานการณ์ได้หลากหลาย
• AI หลายรูปแบบ: ตามที่กล่าวไว้ก่อนหน้านี้ AI หลายรูปแบบมีศักยภาพในการเปลี่ยนแปลงวิธีที่เราโต้ตอบกับเทคโนโลยีและเครื่องจักร ผู้เชี่ยวชาญด้าน AI กำลังทำงานเพื่อสร้างแบบจำลอง AI หลายรูปแบบที่ซับซ้อนและหลากหลายมากขึ้น ซึ่งสามารถเข้าใจและประมวลผลอินพุตจากหลายรูปแบบ
• จริยธรรมและการกำกับดูแล: เมื่อ AI มีประสิทธิภาพมากขึ้นและแพร่หลายมากขึ้น จึงจำเป็นอย่างยิ่งที่จะต้องแน่ใจว่ามีการใช้งานอย่างมีจริยธรรมและมีความรับผิดชอบ นักวิจัยด้าน AI กำลังสำรวจวิธีสร้างระบบ AI ที่โปร่งใสและตรวจสอบได้ ซึ่งสอดคล้องกับคุณค่าและลำดับความสำคัญของมนุษย์

นักวิจัย AI มุ่งสร้าง AI ที่เรียนรู้ด้วยตัวเองได้อย่างไร?

นักวิจัยด้าน AI กำลังสำรวจแนวทางต่างๆ ในการสร้าง AI ที่สามารถเรียนรู้ได้ด้วยตัวเอง การวิจัยที่มีแนวโน้มด้านหนึ่งเรียกว่าการเรียนรู้แบบเสริมแรง ซึ่งเกี่ยวข้องกับการสอนแบบจำลอง AI เพื่อตัดสินใจและดำเนินการตามข้อเสนอแนะจากสภาพแวดล้อม อีกวิธีหนึ่งเรียกว่าการเรียนรู้แบบไม่มีผู้ดูแล ซึ่งเกี่ยวข้องกับการฝึกโมเดล AI เกี่ยวกับข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างและปล่อยให้ค้นหารูปแบบและความสัมพันธ์ด้วยตัวเอง ด้วยการรวมแนวทางเหล่านี้เข้ากับแนวทางอื่นๆ นักวิจัย AI หวังว่าจะสร้างโมเดล AI ขั้นสูงและเป็นอิสระมากขึ้น ซึ่งสามารถปรับปรุงและปรับเปลี่ยนได้ตลอดเวลา

---

ข้อมูลทั้งหมดเกี่ยวกับหน่วยข่าวกรองอิสระ: ภาพรวมที่ครอบคลุม

---

ศักยภาพสำหรับโมเดล AI ที่ได้รับการปรับปรุง

โมเดล AI ที่ได้รับการปรับปรุงมีศักยภาพในการเปลี่ยนแปลงวิถีชีวิตและการทำงานของเรา ต่อไปนี้เป็นประโยชน์บางประการของโมเดล AI ที่ปรับปรุงแล้ว:

• ปรับปรุงความแม่นยำ: เนื่องจากโมเดล AI มีความซับซ้อนและก้าวหน้ามากขึ้น จึงสามารถปรับปรุงความแม่นยำและลดข้อผิดพลาดในด้านต่างๆ เช่น การวินิจฉัยทางการแพทย์ การพยากรณ์ทางการเงิน และการประเมินความเสี่ยง
• ประสบการณ์ที่เป็นส่วนตัวมากขึ้น: โมเดล AI ขั้นสูงสามารถปรับแต่งประสบการณ์ของผู้ใช้โดยทำความเข้าใจความชอบและพฤติกรรมส่วนบุคคล ตัวอย่างเช่น บริการสตรีมเพลงสามารถแนะนำเพลงตามประวัติการฟังและอารมณ์ของผู้ใช้
• การทำงานอัตโนมัติของงานที่น่าเบื่อ: AI สามารถทำให้งานที่น่าเบื่อและซ้ำซากเป็นไปโดยอัตโนมัติ ทำให้มนุษย์มีเวลาไปโฟกัสกับงานที่สร้างสรรค์และระดับสูงมากขึ้น

GPT-4 และ AI หลายรูปแบบ

หลังจากคาดหวังและคาดเดากันมานาน OpenAI ได้เปิดเผยในที่สุด ส่วนเสริมล่าสุดของโมเดลภาษา AI ที่น่าประทับใจ ระบบนี้มีชื่อว่า GPT-4 ซึ่งสัญญาว่าจะส่งมอบความก้าวหน้าที่ก้าวล้ำใน AI หลายรูปแบบ แม้ว่าจะมีช่วงของรูปแบบการป้อนข้อมูลที่จำกัดมากกว่าที่คาดการณ์ไว้

ประกาศ GPT-4 ซึ่งเป็นโมเดลต่อเนื่องหลายรูปแบบขนาดใหญ่ พร้อมผลลัพธ์ด้านความสามารถและการจัดตำแหน่งที่ดีที่สุดเท่าที่เคยมีมา: https://t.co/TwLFssyALF pic.twitter.com/lYWwPjZbSg

—OpenAI (@OpenAI) March 14, 2023

จากข้อมูลของ OpenAI แบบจำลองสามารถประมวลผลทั้งอินพุตที่เป็นข้อความและภาพ โดยให้เอาต์พุตแบบข้อความที่แสดงให้เห็นถึงระดับความเข้าใจที่ซับซ้อน ด้วยความสามารถในการตีความและผสานรวมโหมดอินพุตหลายโหมดพร้อมกัน GPT-4 ถือเป็นหลักชัยสำคัญในการพัฒนาโมเดลภาษา AI ที่สร้างโมเมนตัมมานานหลายปีก่อนจะได้รับความสนใจจากกระแสหลักในช่วงหลายเดือนที่ผ่านมา

โมเดล GPT ที่ก้าวล้ำของ OpenAI ได้ดึงดูดจินตนาการของชุมชน AI นับตั้งแต่มีการเผยแพร่งานวิจัยต้นฉบับในปี 2018 หลังจากการประกาศของ GPT-2 ในปี 2019 และ GPT-3 ในปี 2020 โมเดลเหล่านี้ได้รับการฝึกอบรมเกี่ยวกับชุดข้อมูลข้อความจำนวนมหาศาล แหล่งที่มาหลักจากอินเทอร์เน็ตซึ่งวิเคราะห์แล้วสำหรับรูปแบบทางสถิติ วิธีการที่เรียบง่ายแต่มีประสิทธิภาพสูงนี้ทำให้โมเดลสามารถสร้างและสรุปการเขียนได้ ตลอดจนดำเนินการงานประเภทข้อความต่างๆ เช่น การแปลและการสร้างรหัส

แม้จะมีความกังวลเกี่ยวกับการใช้โมเดล GPT ในทางที่ผิด แต่ในที่สุด OpenAI ก็เปิดตัวแชทบอท ChatGPT ที่ใช้ GPT-3.5 ในช่วงปลายปี 2022 ทำให้ผู้ชมในวงกว้างสามารถเข้าถึงเทคโนโลยีนี้ได้ ความเคลื่อนไหวนี้ก่อให้เกิดกระแสแห่งความตื่นเต้นและความคาดหวังในอุตสาหกรรมเทคโนโลยี โดยมีผู้เล่นหลักรายอื่นๆ เช่น Microsoft และ Google ตามมาอย่างรวดเร็วด้วยแชทบ็อต AI ของตนเอง ซึ่งรวมถึง Bing ที่เป็นส่วนหนึ่งของเครื่องมือค้นหา Bing การเปิดตัวแชทบอทเหล่านี้แสดงให้เห็นถึงความสำคัญที่เพิ่มขึ้นของโมเดล GPT ในการกำหนดอนาคตของ AI และศักยภาพของพวกมันในการเปลี่ยนแปลงวิธีที่เราสื่อสารและโต้ตอบกับเทคโนโลยี

ตามที่คาดไว้ การเข้าถึงที่เพิ่มขึ้นของโมเดลภาษา AI ได้นำเสนอปัญหาและความท้าทายมากมายสำหรับภาคส่วนต่างๆ ตัวอย่างเช่น ระบบการศึกษาประสบปัญหาในการรับมือกับการเกิดขึ้นของซอฟต์แวร์ที่สามารถสร้างเรียงความระดับวิทยาลัยคุณภาพสูงได้ ในทำนองเดียวกัน แพลตฟอร์มออนไลน์ เช่น Stack Overflow และ Clarkesworld ถูกบังคับให้หยุดการส่งผลงาน เนื่องจากเนื้อหาที่สร้างโดย AI หลั่งไหลเข้ามาอย่างท่วมท้น แม้แต่การประยุกต์ใช้เครื่องมือการเขียน AI ในยุคแรกๆ ในวารสารศาสตร์ก็ยังพบปัญหา

แม้จะมีความท้าทายเหล่านี้ แต่ผู้เชี่ยวชาญบางคนยืนยันว่าผลกระทบด้านลบค่อนข้างรุนแรงน้อยกว่าที่คาดการณ์ไว้ในตอนแรก เช่นเดียวกับเทคโนโลยีใหม่ๆ การเปิดตัวโมเดลภาษา AI จำเป็นต้องได้รับการพิจารณาอย่างรอบคอบและปรับตัวเพื่อให้แน่ใจว่าประโยชน์ของเทคโนโลยีจะสูงสุดในขณะที่ลดผลกระทบใดๆ ให้เหลือน้อยที่สุด

จากข้อมูลของ OpenAI GPT-4 ได้ผ่านการฝึกอบรมด้านความปลอดภัยเป็นเวลา 82 เดือน และจากการทดสอบภายในพบว่า "มีโอกาสน้อยกว่า 40 เปอร์เซ็นต์ที่จะตอบสนองต่อคำขอสำหรับเนื้อหาที่ไม่ได้รับอนุญาต และ 3.5 เปอร์เซ็นต์มีแนวโน้มที่จะให้คำตอบที่เป็นข้อเท็จจริงมากกว่า GPT-XNUMX ”

บรรทัดล่าง

ย้อนกลับไปที่หัวข้อเริ่มต้นของเรา: AI หลายรูปแบบคืออะไร เมื่อ 4 เดือนที่แล้ว แนวคิดของ AI หลายรูปแบบยังคงจำกัดอยู่แต่ในขอบเขตของการเก็งกำไรและการวิจัยทางทฤษฎีเป็นส่วนใหญ่ อย่างไรก็ตาม ด้วยการเปิดตัว GPT-4 เมื่อเร็ว ๆ นี้ เรากำลังเห็นการเปลี่ยนแปลงครั้งสำคัญในการพัฒนาและการนำเทคโนโลยีนี้ไปใช้ ความสามารถของ GPT-XNUMX โดยเฉพาะอย่างยิ่งในความสามารถในการประมวลผลและรวมอินพุตจากหลายรูปแบบ ได้เปิดโลกใหม่แห่งความเป็นไปได้และโอกาสสำหรับด้าน AI และอื่น ๆ

เราจะเห็นการขยายตัวอย่างรวดเร็วของแอปพลิเคชั่น AI หลายรูปแบบในอุตสาหกรรมและภาคส่วนต่าง ๆ ที่หลากหลาย ตั้งแต่การดูแลสุขภาพและการศึกษาไปจนถึงความบันเทิงและเกม ความสามารถของโมเดล AI ในการทำความเข้าใจและตอบสนองต่ออินพุตจากรูปแบบต่างๆ กำลังเปลี่ยนวิธีที่เรามีปฏิสัมพันธ์กับเทคโนโลยีและเครื่องจักร เทคโนโลยีนี้ช่วยให้เราสามารถสื่อสารและทำงานร่วมกับเครื่องจักรในลักษณะที่เป็นธรรมชาติและเป็นธรรมชาติมากขึ้น โดยมีนัยสำคัญสำหรับอนาคตของการทำงานและประสิทธิภาพการทำงาน

• เนื้อหาที่ขับเคลื่อนด้วย SEO และการเผยแพร่ประชาสัมพันธ์ รับการขยายวันนี้
• เพลโตบล็อคเชน Web3 Metaverse ข่าวกรอง ขยายความรู้. เข้าถึงได้ที่นี่.
• ที่มา: https://dataconomy.com/2023/03/what-is-multimodal-ai-gpt-4/