07 ส.ค. 2568·3 นาที
จาก GPT-1 ถึง GPT-4: ประวัติของโมเดล GPT ของ OpenAI
สำรวจประวัติของโมเดล GPT ของ OpenAI ตั้งแต่ GPT-1 ถึง GPT-4o และดูว่าทุกยุคสมัยพัฒนาความเข้าใจภาษา การใช้งาน และความปลอดภัยอย่างไร
สำรวจประวัติของโมเดล GPT ของ OpenAI ตั้งแต่ GPT-1 ถึง GPT-4o และดูว่าทุกยุคสมัยพัฒนาความเข้าใจภาษา การใช้งาน และความปลอดภัยอย่างไร
โมเดล GPT เป็นตระกูลของโมเดลภาษาขนาดใหญ่ที่สร้างขึ้นมาเพื่อทำนายคำถัดไปในลำดับข้อความ พวกมันอ่านข้อความจำนวนมหาศาล เรียนรู้รูปแบบการใช้ภาษา และใช้รูปแบบเหล่านั้นเพื่อสร้างข้อความใหม่ ตอบคำถาม เขียนโค้ด สรุปเอกสาร และอีกมากมาย
ตัวย่อชี้ให้เห็นแนวคิดหลัก:
การเข้าใจการพัฒนาเหล่านี้ช่วยให้เห็นว่าพวกมันทำอะไรได้และทำไม่ได้ และทำไมแต่ละรุ่นถึงเป็นก้าวกระโดดด้านความสามารถ แต่ละเวอร์ชันสะท้อนการเลือกเชิงเทคนิคและการประนีประนอมเกี่ยวกับขนาดโมเดล ข้อมูลการฝึก วัตถุประสงค์ และงานด้านความปลอดภัย
บทความนี้เป็นภาพรวมเชิงลำดับเหตุการณ์ระดับสูง: จากโมเดลภาษาเริ่มแรกและ GPT-1 ผ่าน GPT-2 และ GPT-3 ไปจนถึงการปรับคำสั่งและ ChatGPT และท้ายที่สุด GPT-3.5, GPT-4 และตระกูล GPT-4o พร้อมมองแนวโน้มทางเทคนิคหลัก การเปลี่ยนแปลงการใช้งาน และสิ่งที่การเปลี่ยนแปลงเหล่านี้บอกเป็นนัยถึงอนาคตของโมเดลภาษาใหญ่
ก่อน GPT โมเดลภาษาเป็นส่วนสำคัญของงานวิจัย NLP อยู่แล้ว ระบบแรก ๆ เป็น n‑gram models ที่ทำนายคำถัดไปจากหน้าต่างคำก่อนหน้าโดยใช้การนับอย่างง่าย มันช่วยงานแก้คำสะกดและเติมคำอัตโนมัติพื้นฐาน แต่มีปัญหาเรื่องบริบทระยะยาวและข้อมูลเบาบาง
ก้าวต่อไปคือ neural language models เครือข่ายแบบ feed‑forward และต่อมาคือ recurrent neural networks (RNNs) โดยเฉพาะ LSTMs และ GRUs เรียนรู้การแสดงคำแบบกระจายตัวและสามารถจัดการลำดับที่ยาวขึ้น ในช่วงเดียวกัน โมเดลอย่าง word2vec และ GloVe ก็ทำให้การฝังคำเป็นที่นิยม แสดงให้เห็นว่าการเรียนรู้แบบไม่ต้องมีป้ายกำกับจากข้อความดิบสามารถจับโครงสร้างความหมายได้ดี
อย่างไรก็ตาม RNN ช้าในการฝึก ยากต่อการขนาน และยังคงมีปัญหาเมื่อบริบทยาวมาก การเปลี่ยนแปลงครั้งสำคัญมาจากบทความปี 2017 “Attention Is All You Need” ซึ่งแนะนำสถาปัตยกรรม transformer Transformers แทนที่การวนซ้ำด้วย self‑attention ทำให้โมเดลสามารถเชื่อมตำแหน่งใด ๆ ในลำดับเข้าด้วยกันโดยตรง และทำให้การฝึกขนานได้มากขึ้น
สิ่งนี้เปิดทางให้ขยายโมเดลภาษาได้ไกลกว่าที่ RNN จะทำได้ เมื่อนักวิจัยพบว่าทรานส์ฟอร์เมอร์ขนาดใหญ่ที่ฝึกทำนาย token ถัดไปบนคอร์ปุสข้อความขนาดใหญ่ สามารถเรียนรู้ไวยากรณ์ ความหมาย และทักษะการให้เหตุผลบางอย่างได้โดยไม่ต้องมีการสอนเฉพาะงาน
แนวคิดหลักของ OpenAI คือการทำให้สิ่งนี้เป็น generative pre‑training: ฝึกทรานส์ฟอร์เมอร์ decoder‑only ขนาดใหญ่บนคอร์ปุสดังกล่าวก่อน แล้วปรับโมเดลเดียวกันให้เข้ากับงานลงท้ายด้วยการฝึกเพิ่มเติมเล็กน้อย แนวทางนี้สัญญาว่าจะได้โมเดลอเนกประสงค์ตัวเดียวแทนที่จะมีโมเดลเฉพาะงานหลายตัว
การเปลี่ยนมุมมองนี้—จากระบบเล็กๆ เฉพาะงานไปสู่ทรานส์ฟอร์เมอร์ขนาดใหญ่ที่ผ่านการ pre‑train—คือที่มาของ GPT รุ่นแรกและตระกูล GPT ที่ตามมา
GPT-1 เป็นก้าวแรกของ OpenAI สู่ตระกูล GPT ที่เรารู้จัก ปล่อยในปี 2018 มีพารามิเตอร์ 117 ล้านตัวและสร้างบนสถาปัตยกรรม Transformer ที่ Vaswani และคณะเสนอใน 2017 แม้จะเล็กเมื่อเทียบกับรุ่นหลัง แต่มันกลายเป็นสูตรสำคัญที่ GPT รุ่นต่อมาทุกตัวปฏิบัติตาม
GPT-1 ฝึกด้วยแนวคิดง่ายแต่ทรงพลัง:
สำหรับการฝึกล่วงหน้า GPT-1 เรียนรู้การทำนาย token ถัดไปจากข้อความส่วนใหญ่ที่ดึงจาก BooksCorpus และแหล่งสไตล์วิกิพีเดีย วัตถุประสงค์นี้ไม่ต้องการป้ายกำกับจากมนุษย์ ทำให้โมเดลซึมซับความรู้กว้างเกี่ยวกับภาษา สไตล์ และข้อเท็จจริง
หลังการฝึกล่วงหน้า โมเดลเดียวกันถูก fine‑tune ด้วยการเรียนรู้แบบมีผู้สอนบนเกณฑ์มาตรฐาน NLP คลาสสิก: การวิเคราะห์ความรู้สึก การตอบคำถาม ความเท็จจริงเชิงตรรกะ และอื่น ๆ หัวข้อจำแนกเล็ก ๆ ถูกต่อด้านบนและฝึกแบบ end‑to‑end บนแต่ละชุดข้อมูลที่มีป้ายกำกับ
จุดสำคัญคือ โมเดลที่ผ่านการฝึกล่วงหน้าเดียวกัน สามารถปรับได้เล็กน้อยให้กับหลายงาน แทนที่จะฝึกโมเดลแยกสำหรับแต่ละงานตั้งแต่ต้น
แม้จะขนาดค่อนข้างเล็ก GPT-1 ก็ให้ข้อค้นพบที่มีอิทธิพลหลายประการ:
GPT-1 แสดงร่องรอยแรกของการทำงานแบบ zero‑shot และ few‑shot แม้จะยังไม่เป็นธีมหลัก การประเมินส่วนใหญ่ยังพึ่งพาการปรับแต่งแบบแยกโมเดลสำหรับแต่ละงาน
GPT-1 ไม่ได้ตั้งใจให้เป็นผลิตภัณฑ์สำหรับผู้บริโภคหรือ API หลายปัจจัยทำให้มันยังอยู่ในวงงานวิจัย:
แม้จะเป็นเช่นนั้น GPT-1 ก็วางแม่แบบ: การฝึกล่วงหน้าเชิงสร้างบนคอร์ปุสข้อความขนาดใหญ่ ตามด้วยการปรับแต่งเฉพาะงานอย่างง่าย ทุก GPT รุ่นถัดมาสามารถมองเห็นเป็นทายาทที่ขยาย ปรับปรุง และมีความสามารถมากขึ้นของทรานส์ฟอร์เมอร์เชิงการฝึกล่วงหน้าแรกนี้
GPT-2 ที่ออกในปี 2019 เป็นรุ่นแรกที่ดึงความสนใจระดับโลก มันขยายสถาปัตยกรรมจาก 117 ล้านพารามิเตอร์เป็น 1.5 พันล้าน แสดงให้เห็นว่าการขยายเพียงอย่างเดียวของทรานส์ฟอร์เมอร์สามารถไปได้ไกลเพียงใด
ในเชิงสถาปัตยกรรม GPT-2 คล้ายกับ GPT-1 มาก: ตัวถอดรหัสทรานส์ฟอร์เมอร์ฝึกด้วยการทำนาย token ถัดไปบนคอร์ปุสเว็บขนาดใหญ่ ความแตกต่างสำคัญคือสเกล:
การกระโดดขนาดนี้ปรับปรุงความลื่นไหล ความต่อเนื่องในข้อความยาว และความสามารถในการทำตามพรอมต์โดยไม่ต้องฝึกงานเฉพาะมาก
GPT-2 ทำให้นักวิจัยหลายคนคิดใหม่ว่าการทำนาย token ถัดไปเพียงอย่างเดียวทำอะไรได้บ้าง
โดยไม่ต้องปรับแต่งเลย GPT-2 สามารถทำงาน zero-shot ได้ เช่น:
เมื่อมีตัวอย่างไม่กี่ชิ้นในพรอมต์ (few-shot) ประสิทธิภาพมักดีขึ้น นี่บ่งชี้ว่าโมเดลขนาดใหญ่สามารถแทนงานต่าง ๆ ภายในตัวเองได้ โดยใช้ตัวอย่างในบริบทเป็นอินเทอร์เฟซโปรแกรมมิงชั่วคราว
คุณภาพการสร้างที่น่าประทับใจทำให้เกิดการถกเถียงสาธารณะครั้งแรก ๆ เกี่ยวกับโมเดลภาษาใหญ่ OpenAI ในตอนแรกงดปล่อยโมเดลขนาดเต็ม 1.5B อ้างเหตุผลเรื่องความเสี่ยง เช่น:
OpenAI จึงใช้แนวทาง การปล่อยแบบเป็นขั้นตอน:
แนวทางค่อยเป็นค่อยไปนี้เป็นตัวอย่างแรก ๆ ของนโยบายการปรับใช้ AI ที่ชัดเจนโดยอาศัยการประเมินความเสี่ยงและการติดตาม
แม้แต่เช็คพอยต์ GPT-2 ขนาดเล็กก็สร้างคลื่นของโปรเจกต์โอเพนซอร์ส นักพัฒนาปรับแต่งโมเดลเพื่อการเขียนเชิงสร้างสรรค์ การเติมโค้ด และแชทบอททดลอง นักวิจัยตรวจสอบอคติ ข้อผิดพลาดเชิงข้อเท็จจริง และโหมดล้มเหลว
การทดลองเหล่านี้เปลี่ยนมุมมองของหลายคน: จากวัตถุวิจัยเฉพาะทางเป็นเครื่องยนต์ข้อความอเนกประสงค์ ผลกระทบของ GPT-2 สร้างความคาดหวังและความกังวลที่กำหนดการตอบรับต่อ GPT-3, ChatGPT และโมเดลคลาส GPT-4 ในวิวัฒนาการของตระกูล GPT ของ OpenAI
GPT-3 มาในปี 2020 ด้วยตัวเลข 175 พันล้านพารามิเตอร์ ซึ่งมากกว่า GPT-2 กว่า 100 เท่า ตัวเลขนี้บอกถึงพลังการจำ แต่ที่สำคัญกว่านั้น มันปลดล็อกพฤติกรรมที่ไม่ค่อยเห็นในสเกลก่อนหน้า
การค้นพบสำคัญกับ GPT-3 คือ in‑context learning แทนที่จะปรับแต่งโมเดลเพื่อทำงานใหม่ คุณสามารถวางตัวอย่างไม่กี่ชิ้นเข้าไปในพรอมต์:
โมเดลไม่ได้อัปเดตน้ำหนัก แต่ใช้พรอมต์เป็นชุดฝึกชั่วคราว แนวคิดเช่น zero‑shot, one‑shot และ few‑shot prompting เกิดขึ้น และจุดประกายคลื่นแรกของ prompt engineering: การออกแบบคำสั่ง ตัวอย่าง และรูปแบบเพื่อผลักดันพฤติกรรมที่ต้องการโดยไม่แตะต้องโมเดล
ต่างจาก GPT-2 ที่มีน้ำหนักให้ดาวน์โหลดได้ GPT-3 ให้บริการเป็นหลักผ่าน API เชิงพาณิชย์ OpenAI เปิดตัวเบต้าเอกชนของ OpenAI API ใน 2020 วางตำแหน่ง GPT-3 เป็นเครื่องยนต์ข้อความอเนกประสงค์ที่นักพัฒนาสามารถเรียกผ่าน HTTP
สิ่งนี้เปลี่ยนโมเดลภาษาใหญ่จากวัตถุวิจัยเฉพาะทางเป็นแพลตฟอร์มกว้าง แทนที่จะฝึกโมเดลเอง สตาร์ทอัพและองค์กรสามารถทำต้นแบบด้วย API เดียว จ่ายตามการใช้โทเค็น
ผู้ใช้งานกลุ่มแรกสำรวจรูปแบบที่ต่อมาดูเป็นมาตรฐาน:
GPT-3 พิสูจน์ว่าโมเดลทั่วไปตัวเดียวที่เข้าถึงผ่าน API สามารถขับเคลื่อนแอปหลากหลายได้ กำหนดเวทีให้ ChatGPT และ GPT-3.5/GPT-4 ในภายหลัง
GPT-3 พื้นฐานฝึกมาเพียงทำนาย token ถัดไปบนข้อความขนาดใหญ่ วัตถุประสงค์นี้ทำให้มันเก่งในการต่อข้อความ แต่ไม่จำเป็นต้องทำสิ่งที่ผู้ใช้ต้องการเสมอ ผู้ใช้มักต้องออกแบบพรอมต์อย่างพิถีพิถัน และโมเดลอาจ:
นักวิจัยเรียกช่องว่างนี้ว่า ปัญหาการจัดแนว (alignment problem): พฤติกรรมของโมเดลไม่ได้สอดคล้องกับเจตนา ค่านิยม หรือความคาดหวังด้านความปลอดภัยของมนุษย์อย่างสม่ำเสมอ
OpenAI’s InstructGPT (2021–2022) เป็นจุดเปลี่ยน แทนที่จะฝึกเพียงบนข้อความดิบ พวกเขาเพิ่มสองขั้นตอนสำคัญเหนือ GPT-3:
ผลลัพธ์คือโมเดลที่:
ในการทดลอง ผู้ใช้ชอบโมเดล InstructGPT ขนาดเล็กกว่าตัว GPT-3 ขนาดใหญ่ที่ยังไม่ปรับพฤติกรรม แสดงให้เห็นว่า การจัดแนวและคุณภาพอินเทอร์เฟซสำคัญกว่าแค่ขนาดดิบ
ChatGPT (ปลาย 2022) ขยายแนวทาง InstructGPT ไปสู่บทสนทนาหลายเทิร์น มันเป็นโมเดลระดับ GPT-3.5‑class ที่ปรับแต่งด้วย SFT และ RLHF บนข้อมูลการสนทนาแทนที่จะเป็นการสอนแบบช็อตเดียว
แทนที่จะเป็น API หรือ playground สำหรับนักพัฒนา OpenAI เปิดตัว อินเทอร์เฟซแชทเรียบง่าย:
สิ่งนี้ลดอุปสรรคสำหรับผู้ใช้ที่ไม่เชี่ยวชาญทางเทคนิค ไม่ต้องมีทักษะ prompt engineering ไม่ต้องเขียนโค้ด—เพียงพิมพ์แล้วรับคำตอบ
ผลคือ การทะลุสู่กระแสหลัก: เทคโนโลยีที่สร้างบนงานวิจัยทรานส์ฟอร์เมอร์และการจัดแนวหลายปี กลายเป็นเครื่องมือที่ใครก็เข้าถึงได้ การปรับคำสั่งและ RLHF ทำให้ระบบรู้สึกร่วมมือและปลอดภัยพอสำหรับการปล่อยสู่สาธารณะ อินเทอร์เฟซแชทเปลี่ยนโมเดลวิจัยให้เป็นผลิตภัณฑ์ระดับโลกและเครื่องมือประจำวัน
GPT-3.5 เป็นช่วงเวลาที่โมเดลภาษาใหญ่หยุดเป็นข้อสงสัยในงานวิจัยและเริ่มรู้สึกเหมือนสาธารณูปโภคประจำวัน มันอยู่ระหว่าง GPT-3 และ GPT-4 ในด้านความสามารถ แต่ความสำคัญจริง ๆ อยู่ที่การเข้าถึงและความใช้งานได้
ทางเทคนิค GPT-3.5 ปรับปรุงสถาปัตยกรรม GPT-3 ด้วยข้อมูลการฝึกที่ดีขึ้น การปรับจูนออปติไมเซชัน และการปรับคำสั่งอย่างกว้างขวาง รุ่นในซีรีส์—รวมถึง text-davinci-003 และต่อมา gpt-3.5-turbo—ถูกฝึกให้ปฏิบัติตามคำสั่งภาษาธรรมชาติโดยเชื่อถือได้มากกว่า GPT-3 ตอบสนองปลอดภัยขึ้น และรักษาบทสนทนาแบบหลายเทิร์นได้ดี
สิ่งนี้ทำให้ GPT-3.5 เป็นก้าวธรรมชาติสู่ GPT-4 โดยแสดงรูปแบบที่จะกำหนดรุ่นต่อไป: การให้เหตุผลที่ดีกว่าในงานประจำวัน การจัดการพรอมต์ที่ยาวขึ้น และพฤติกรรมการคุยที่เสถียรกว่า ทั้งหมดนี้โดยไม่ต้องกระโดดค่าใช้จ่ายและความซับซ้อนเทียบเท่า GPT-4
การเปิดตัวสาธารณะครั้งแรกของ ChatGPT ปลาย 2022 ขับเคลื่อนด้วยโมเดลระดับ GPT-3.5 ที่ปรับแต่งด้วย RLHF ซึ่งปรับปรุงอย่างมากว่ามัน:
สำหรับหลายคน ChatGPT เป็นประสบการณ์ใช้งานครั้งแรกกับโมเดลภาษาใหญ่ และตั้งความคาดหวังว่าการแชท AI ควรรู้สึกอย่างไร
gpt-3.5-turbo และเหตุผลที่กลายเป็นค่าเริ่มต้นเมื่อ OpenAI ปล่อย gpt-3.5-turbo ผ่าน API มันเสนอส่วนผสมที่น่าสนใจของราคา ความเร็ว และความสามารถ มันถูกกว่าและเร็วกว่า GPT-3 เดิม แต่ให้การปฏิบัติตามคำสั่งและคุณภาพบทสนทนาดีขึ้น
ความสมดุลนี้ทำให้ gpt-3.5-turbo เป็นตัวเลือกเริ่มต้นสำหรับการใช้งานหลายประเภท:
ดังนั้น GPT-3.5 จึงมีบทบาทเปลี่ยนผ่าน: เพียงพอที่จะปลดล็อกผลิตภัณฑ์จริงในระดับกว้าง ประหยัดพอที่จะนำไปใช้แพร่หลาย และปรับพฤติกรรมได้ดีพอที่จะรู้สึกมีประโยชน์ในงานประจำวัน
GPT-4 ที่ออกโดย OpenAI ใน 2023 เป็นการเปลี่ยนจาก “โมเดลข้อความขนาดใหญ่” สู่ผู้ช่วยอเนกประสงค์ที่มีทักษะการให้เหตุผลดีขึ้นและรองรับอินพุตมัลติโมดอล
เมื่อเทียบกับ GPT-3 และ GPT-3.5 GPT-4 มุ่งเน้นน้อยลงที่แค่จำนวนพารามิเตอร์และมากขึ้นที่:
ตระกูลชั้นนำรวมถึง gpt-4 และต่อมาคือ gpt-4-turbo ที่มุ่งลดต้นทุนและเวลาแฝงขณะให้คุณภาพเทียบเท่าหรือดีกว่า
ความสามารถเด่นของ GPT-4 คือความสามารถ มัลติโมดอล: นอกเหนือจากอินพุตข้อความ มันสามารถรับ รูปภาพ ได้ ผู้ใช้สามารถ:
สิ่งนี้ทำให้ GPT-4 รู้สึกไม่ใช่แค่อแค่โมเดลข้อความ แต่เป็นเครื่องยนต์การให้เหตุผลทั่วไปที่สื่อสารผ่านภาษา
GPT-4 ถูกฝึกและปรับจูนโดยให้ความสำคัญกับ ความปลอดภัยและการจัดแนว มากขึ้น:
โมเดลเช่น gpt-4 และ gpt-4-turbo กลายเป็นตัวเลือกมาตรฐานสำหรับการใช้งานในระบบผลิตจริง: อัตโนมัติฝ่ายบริการลูกค้า ผู้ช่วยเขียนโค้ด เครื่องมือการศึกษา และการค้นหาความรู้ GPT-4 เตรียมทางให้กับตัวแปรต่อ ๆ ไป เช่น GPT-4o และ GPT-4o mini ที่เน้นประสิทธิภาพและการโต้ตอบแบบเรียลไทม์ในขณะที่รับมรดกด้านการให้เหตุผลและความปลอดภัยของ GPT-4
GPT-4o ("omni") แสดงการเปลี่ยนจาก “มุ่งความสามารถสูงสุดโดยไม่คำนึงต้นทุน” ไปสู่ “เร็ว ถูก และพร้อมใช้งานตลอดเวลา” มันออกแบบมาเพื่อให้คุณภาพระดับ GPT-4 ขณะที่ราคาถูกลงและเร็วพอสำหรับประสบการณ์แบบโต้ตอบสด
GPT-4o รวมข้อความ ภาพ และเสียงไว้ในโมเดลเดียว แทนที่จะต่อส่วนประกอบแยกกัน มันรองรับโดยกำเนิด:
การรวมกันนี้ลดความหน่วงและความซับซ้อน GPT-4o ตอบได้เกือบเรียลไทม์ สตรีมคำตอบขณะคิด และสลับระหว่างโหมดต่าง ๆ ในการสนทนาได้อย่างไร้รอยต่อ
เป้าหมายสำคัญของ GPT-4o คือประสิทธิภาพ: ให้ประสิทธิภาพต่อดอลลาร์และความหน่วงที่ดีขึ้น ทำให้ OpenAI และนักพัฒนาสามารถ:
ผลลัพธ์คือความสามารถบางอย่างที่เคยสงวนไว้ให้ API ราคาสูง ตอนนี้เข้าถึงได้สำหรับนักเรียน ผู้ชื่นชอบ สตาร์ทอัพขนาดเล็ก และทีมที่ทดลองใช้ AI เป็นครั้งแรก
GPT-4o mini เพิ่มการเข้าถึงโดยการแลกความสามารถสูงสุดบางส่วนเพื่อความเร็วและต้นทุนต่ำมาก เหมาะกับ:
เพราะ 4o mini ประหยัด นักพัฒนาสามารถฝังมันในแอปหลายแห่ง พอร์ทัลลูกค้า หรือบริการงบประมาณต่ำได้โดยไม่ต้องกังวลเรื่องค่าใช้จ่ายมากนัก
ร่วมกัน GPT-4o และ GPT-4o mini ขยายฟีเจอร์ GPT ขั้นสูงสู่กรณีการใช้งานแบบเรียลไทม์ การสนทนา และมัลติโมดอล พร้อมขยายกลุ่มผู้ที่สามารถสร้างและได้รับประโยชน์จากโมเดลสมัยใหม่
มีกระแสเทคนิคหลายประการไหลผ่านทุกยุคของ GPT: การขยายขนาด ข้อเสนอแนะ ความปลอดภัย และการเฉพาะทาง รวมกันอธิบายว่าทำไมแต่ละการเปิดตัวใหม่จึงให้ความรู้สึกต่างกันในเชิงคุณภาพ ไม่ใช่แค่ขนาดใหญ่ขึ้น
การค้นพบสำคัญเบื้องหลังความก้าวหน้าของ GPT คือ scaling laws: เมื่อเพิ่มจำนวนพารามิเตอร์ ขนาดชุดข้อมูล และคอมพิวต์อย่างสมดุล ประสิทธิภาพมักดีขึ้นอย่างราบรื่นและคาดเดาได้ในหลายงาน
โมเดลแรก ๆ แสดงให้เห็นว่า:
นี่นำไปสู่แนวทางเป็นระบบ:
โมเดล GPT ดิบทรงพลังแต่ไม่สนใจความคาดหวังของผู้ใช้ RLHF ปรับรูปให้เป็นผู้ช่วยที่มีประโยชน์:
เมื่อเวลาผ่านไป สิ่งนี้พัฒนาเป็น instruction tuning + RLHF: ปรับแต่งบนคูคำสั่ง–คำตอบจำนวนมาก แล้วใช้ RLHF เพื่อขัดเกลา พันธกิจนี้เป็นพื้นฐานของการโต้ตอบสไตล์ ChatGPT
เมื่อความสามารถเติบโตขึ้น ความจำเป็นสำหรับ การประเมินความปลอดภัยอย่างเป็นระบบ และ การบังคับใช้นโยบาย ก็เพิ่มขึ้น
รูปแบบทางเทคนิครวมถึง:
กลไกเหล่านี้ถูกวนซ้ำบ่อยครั้ง: การประเมินใหม่ค้นพบจุดอ่อน ซึ่งกลับไปปรับข้อมูลการฝึก โมเดลรางวัล และฟิลเตอร์
การเปิดตัวแรก ๆ มุ่งที่โมเดล “ตัวเรือธง” หนึ่งตัวกับตัวแปรเล็กๆ แต่เมื่อเวลาผ่านไป เทรนด์เปลี่ยนไปสู่ ตระกูลโมเดล ที่เหมาะกับข้อจำกัดและกรณีใช้งานต่าง ๆ:
เบื้องหลัง นี่สะท้อนสแตกที่เติบโตขึ้น: สถาปัตยกรรมพื้นฐานและ pipeline การฝึกที่ใช้ร่วมกัน แล้วตามด้วย การปรับแต่งเฉพาะเป้าหมายและชั้นความปลอดภัย เพื่อสร้างพอร์ตโฟลิโอแทนโมเดลก้อนเดียว กลยุทธ์หลายโมเดลนี้กลายเป็นแนวโน้มทางเทคนิคและผลิตภัณฑ์ที่กำหนดวิวัฒนาการของ GPT
โมเดล GPT เปลี่ยน AI ที่ใช้ภาษา จากเครื่องมือวิจัยเฉพาะทางเป็นโครงสร้างพื้นฐานที่ผู้คนและองค์กรมากมายสร้างบนมัน
สำหรับนักพัฒนา GPT ทำหน้าที่เหมือน “เครื่องยนต์ภาษา” ยืดหยุ่น แทนที่จะเขียนกฎเอง พวกเขาส่งพรอมต์ภาษาธรรมชาติและรับข้อความ โค้ด หรือเอาต์พุตเชิงโครงสร้างกลับมา
สิ่งนี้เปลี่ยนวิธีออกแบบซอฟต์แวร์:
ส่งผลให้หลายผลิตภัณฑ์ใช้ GPT เป็นส่วนประกอบหลัก แทนที่จะเป็นฟีเจอร์เสริม
บริษัทใช้ GPT ทั้งภายในและในผลิตภัณฑ์ต่อหน้าลูกค้า
ภายใน ทีมออโตเมตงานคัดแยกการสนับสนุน ร่างอีเมลและรายงาน ช่วยการเขียนโปรแกรมและ QA วิเคราะห์เอกสารและล็อก ขณะที่ภายนอก GPT ขับเคลื่อนแชทบอท โคไพล็อตในชุดโปรดักทีฟิโต๊ะ ผู้ช่วยเขียนโค้ด เครื่องมือคอนเทนต์ และโคไพล็อตเฉพาะโดเมนสำหรับการเงิน กฎหมาย การดูแลสุขภาพ ฯลฯ
API และผลิตภัณฑ์โฮสต์ทำให้เพิ่มฟีเจอร์ภาษาแบบขั้นสูงได้โดยไม่ต้องจัดการโครงสร้างพื้นฐานหรือฝึกโมเดลเอง ลดอุปสรรคสำหรับองค์กรขนาดเล็กและกลาง
นักวิจัยใช้ GPT ระดมความคิด สร้างโค้ดสำหรับการทดลอง ร่างบทความ และสำรวจแนวคิดในภาษาธรรมชาติ ครูและนักเรียนใช้ GPT เพื่อคำอธิบาย แบบฝึกหัด การติว และสนับสนุนภาษาต่างประเทศ
นักเขียน นักออกแบบ และครีเอเตอร์ใช้ GPT ในการวางโครงร่าง ไอเดีย สร้างโลก และขัดเกลาร่าง งานสร้างสรรค์มากขึ้นเป็นการร่วมงาน มากกว่าการแทนที่
การแพร่หลายของ GPT ยกความกังวลอย่างจริงจัง การอัตโนมัติอาจเปลี่ยนหรือแทนที่บางงาน ในขณะที่สร้างความต้องการทักษะใหม่ ๆ
เพราะ GPT ฝึกจากข้อมูลมนุษย์ มันอาจสะท้อนและขยายอคติสังคมได้หากไม่ควบคุมอย่างเหมาะสม นอกจากนี้ยังสามารถสร้างข้อมูลที่สมจริงแต่ไม่ถูกต้อง หรือถูกนำไปใช้สร้างสแปม โฆษณาชวนเชื่อ และเนื้อหาที่ผิดได้ในวงกว้าง
ความเสี่ยงเหล่านี้ผลักดันงานด้านเทคนิคการจัดแนว นโยบายการใช้งาน การติดตาม และเครื่องมือสำหรับการตรวจจับและการพิสูจน์แหล่งที่มา การหาจุดสมดุลระหว่างแอปพลิเคชันใหม่กับความปลอดภัย ความเป็นธรรม และความน่าเชื่อถือยังคงเป็นความท้าทายเปิดเมื่อ GPT พัฒนาต่อไป
เมื่อ GPT มีความสามารถมากขึ้น คำถามหลักเปลี่ยนจาก "เราสร้างได้ไหม?" เป็น "เราควรสร้าง ปรับใช้ และกำกับมันอย่างไร?"
ประสิทธิภาพและการเข้าถึง. GPT-4o และ GPT-4o mini ชี้ไปสู่อนาคตที่โมเดลคุณภาพสูงทำงานได้ถูกลง บนเซิร์ฟเวอร์เล็กลง และท้ายที่สุดอาจรันบนอุปกรณ์ส่วนบุคคล คำถามสำคัญ:
การปรับให้เป็นบุคคลโดยไม่ overfit. ผู้ใช้ต้องการโมเดลที่จำความชอบ สไตล์ และเวิร์กโฟลว์โดยไม่รั่วไหลข้อมูลหรือเบ้ไปมุมมองของคนคนเดียว คำถามเปิดรวมไปถึง:
ความเชื่อถือได้และการให้เหตุผล. แม้โมเดลระดับบนยังคงสร้าง hallucination ล้มเหลวเงียบ หรือพฤติกรรมไม่คาดคิดเมื่อเผชิญกับการเปลี่ยนแปลงการแจกแจง การวิจัยกำลังสำรวจ:
ความปลอดภัยและการจัดแนวในระดับใหญ่. เมื่อโมเดลมีหน่วยงานผ่านเครื่องมือและระบบอัตโนมัติ การจัดแนวให้เข้ากับค่านิยมมนุษย์และรักษาการจัดแนวนั้นภายใต้การอัปเดตต่อเนื่องยังคงเป็นความท้าทาย รวมถึงความหลากหลายทางวัฒนธรรม: ค่านิยมและบรรทัดฐานของใครถูกเข้ารหัส และจะแก้ไขความขัดแย้งอย่างไร?
ข้อบังคับและมาตรฐาน. รัฐบาลและกลุ่มอุตสาหกรรมกำลังร่างกฎความโปร่งใส การใช้ข้อมูล การติดลายน้ำ และการรายงานเหตุการณ์ คำถามเปิด:
ระบบ GPT ในอนาคตน่าจะมีประสิทธิภาพมากขึ้น ปรับให้เป็นส่วนตัวได้ดีขึ้น และรวมเข้ากับเครื่องมือและองค์กรอย่างแนบชิดขึ้น ควบคู่กับความสามารถใหม่ ๆ คาดว่าจะมีแนวปฏิบัติความปลอดภัยที่เป็นทางการมากขึ้น การประเมินอิสระ และการควบคุมผู้ใช้ที่ชัดเจน ประวัติจาก GPT-1 ถึง GPT-4 แสดงให้เห็นความก้าวหน้าอย่างต่อเนื่อง แต่ก็ชี้ว่าเทคนิคต้องก้าวไปพร้อมกับการกำกับดูแล ข้อเสนอแนะจากสังคม และการวัดผลกระทบในโลกจริงอย่างรอบคอบ
GPT (Generative Pre-trained Transformer) เป็นเครือข่ายประสาทขนาดใหญ่ที่ถูกฝึกให้ทำนายคำถัดไปในลำดับ โดยการฝึกด้วยข้อมูลจำนวนมาก โมเดลจะเรียนรู้ไวยากรณ์ สไตล์ ข้อเท็จจริง และรูปแบบการให้เหตุผล เมื่อถูกฝึกเสร็จแล้ว มันสามารถทำได้หลายอย่างเช่น:
การรู้ประวัติช่วยให้เข้าใจว่า:
ข้อมูลนี้ยังช่วยตั้งความคาดหวังอย่างสมจริง: GPT เป็นเครื่องมือเรียนรู้รูปแบบที่ทรงพลัง แต่ไม่ใช่แหล่งข้อมูลที่ไม่มีข้อผิดพลาด
เหตุการณ์สำคัญได้แก่:
Instruction tuning และ RLHF เปลี่ยนพฤติกรรมของโมเดลให้สอดคล้องกับสิ่งที่ผู้คนต้องการมากขึ้น:
ทั้งสองอย่างร่วมกันช่วยให้:
GPT-4 แตกต่างจากโมเดลก่อนหน้าในหลายด้าน:
การเปลี่ยนแปลงเหล่านี้ผลักดัน GPT-4 ให้เป็นผู้ช่วยทั่วไปมากขึ้น ไม่ใช่แค่เครื่องสร้างข้อความ
GPT-4o และ GPT-4o mini ถูกออกแบบมาสำหรับ ความเร็ว ต้นทุน และการใช้งานแบบเรียลไทม์ มากกว่าการแสวงหาความสามารถสูงสุดเพียงอย่างเดียว:
นักพัฒนาใช้ GPT เพื่อ:
เพราะเข้าถึงผ่าน API ทีมงานจึงผนวกรวมความสามารถเหล่านี้ได้โดยไม่ต้องฝึกหรือโฮสต์โมเดลขนาดใหญ่เอง
โมเดล GPT ปัจจุบันมีข้อจำกัดที่สำคัญ:
สำหรับการใช้งานที่สำคัญ ควรตรวจสอบผลลัพธ์ ใช้เครื่องมือเสริม (เช่น การดึงข้อมูลเพื่อยืนยัน) และมีการทบทวนโดยมนุษย์
แนวโน้มที่น่าจะกำหนดอนาคตของระบบ GPT ได้แก่:
คำแนะนำเชิงปฏิบัติรวมถึง:
ทั้งคู่ทำให้ฟีเจอร์ GPT ขั้นสูงเข้าถึงได้ในเชิงเศรษฐกิจมากขึ้นสำหรับการใช้งานในชีวิตประจำวัน
ทิศทางคือระบบที่มีความสามารถสูงขึ้นแต่ควบคุมและรับผิดชอบได้มากขึ้น
การใช้ GPT อย่างมีประสิทธิภาพหมายถึงการนำจุดแข็งของมันมาจับคู่กับมาตรการป้องกันและการออกแบบผลิตภัณฑ์ที่ดี