ก้าวเข้าสู่อนาคตด้วย GPT-4.5
หัวใจสำคัญของความก้าวหน้าเหล่านี้คือการเปิดตัว GPT-4.5 ซึ่งขณะนี้อยู่ในช่วงพรีวิวบน Azure OpenAI Service การทำซ้ำครั้งล่าสุดนี้สร้างขึ้นจากความสำเร็จของรุ่นก่อน ๆ ซึ่งแสดงถึงแบบจำลองวัตถุประสงค์ทั่วไปที่มีศักยภาพสูงสุดเท่าที่มีอยู่ การพัฒนาแสดงถึงก้าวย่างที่สำคัญในเทคนิคการเรียนรู้แบบไม่มีผู้สอน (unsupervised learning) ซึ่งทำได้โดยการปรับขนาดทั้งก่อนและหลังการฝึกอบรม
GPT-4.5 ยกระดับประสบการณ์ผู้ใช้ด้วย การโต้ตอบที่เป็นธรรมชาติมากขึ้น ฐานความรู้ที่ขยายกว้างขึ้นและ ‘EQ’ ที่ได้รับการปรับปรุงมีส่วนช่วยในการปรับปรุงประสิทธิภาพในการเขียนโค้ด การเขียน และงานแก้ปัญหา ความสามารถของแบบจำลองเปล่งประกายผ่าน:
- ความแม่นยำที่เพิ่มขึ้น: นักพัฒนาสามารถพึ่งพา GPT-4.5 เพื่อการตอบสนองที่แม่นยำและเกี่ยวข้องมากขึ้น ดังที่เห็นได้จากอัตราการหลอน (hallucination rate) ที่ลดลงอย่างมีนัยสำคัญ (37.1% เทียบกับ 61.8%) และความแม่นยำที่สูงขึ้น (62.5% เทียบกับ 38.2%) เมื่อเทียบกับ GPT-4o
- การจัดตำแหน่งของมนุษย์ที่ดีขึ้น: เทคนิคการจัดตำแหน่งที่ได้รับการปรับปรุงช่วยให้ GPT-4.5 ปฏิบัติตามคำแนะนำ เข้าใจความแตกต่างเล็กน้อย และมีส่วนร่วมในการสนทนาที่เป็นธรรมชาติได้ดียิ่งขึ้น ทำให้เป็นเครื่องมือที่มีประสิทธิภาพมากขึ้นสำหรับงานต่างๆ เช่น การเขียนโค้ดและการจัดการโครงการ
ความสามารถรอบด้านของ GPT-4.5 เปิดประตูสู่การใช้งานที่หลากหลาย เพิ่มทั้งประสิทธิภาพการทำงานและความคิดสร้างสรรค์:
- การปรับปรุงการสื่อสาร: ผู้ใช้สามารถใช้ประโยชน์จาก GPT-4.5 เพื่อร่างอีเมล ข้อความ และเอกสารที่ชัดเจนและมีประสิทธิภาพ
- การเรียนรู้ส่วนบุคคล: แบบจำลองอำนวยความสะดวกในการเรียนรู้ส่วนบุคคลและประสบการณ์การฝึกสอน ช่วยให้ผู้ใช้ได้รับทักษะใหม่ ๆ หรือเพิ่มพูนความรู้ในด้านใดด้านหนึ่ง
- การสร้างสรรค์ไอเดีย: ในระหว่างการระดมสมอง GPT-4.5 ทำหน้าที่เป็นเครื่องมือที่มีค่าสำหรับการสร้างสรรค์ไอเดียและแนวทางแก้ไขที่เป็นนวัตกรรมใหม่
- ความช่วยเหลือด้านการจัดการโครงการ: GPT-4.5 ช่วยในการจัดระเบียบงาน ทำให้มั่นใจได้ถึงแนวทางที่ละเอียดถี่ถ้วนและมีประสิทธิภาพในการวางแผนและดำเนินโครงการ
- ระบบอัตโนมัติสำหรับงานที่ซับซ้อน: แบบจำลองทำให้กระบวนการและเวิร์กโฟลว์ที่ซับซ้อนง่ายขึ้นโดยการจัดการระบบอัตโนมัติสำหรับงานที่ซับซ้อน
- เวิร์กโฟลว์การเขียนโค้ดที่มีประสิทธิภาพ: นักพัฒนาสามารถได้รับประโยชน์จากคำแนะนำทีละขั้นตอนและระบบอัตโนมัติของงานที่ซ้ำซาก ช่วยประหยัดเวลาและลดข้อผิดพลาด
ลูกค้าองค์กรสามารถเข้าถึง GPT-4.5 ได้ภายใน Azure AI Foundry ปลดล็อกศักยภาพในการปรับเปลี่ยนรูปแบบการดำเนินงานต่างๆ
คลื่นลูกใหม่ของแบบจำลอง AI เฉพาะทาง
ความก้าวหน้าล่าสุดในแบบจำลอง AI มีจุดร่วมกัน: การมุ่งเน้นไปที่การส่งมอบความสามารถเฉพาะทางพร้อมประสิทธิภาพที่เพิ่มขึ้น แนวโน้มนี้ส่งสัญญาณถึงการเปลี่ยนแปลงไปสู่ AI ที่สร้างขึ้นตามวัตถุประสงค์ ซึ่งออกแบบมาเพื่อให้เป็นเลิศในโดเมนเฉพาะในขณะที่ลดความต้องการทรัพยากรการคำนวณ Azure AI Foundry นำเสนอการเปิดตัวที่โดดเด่นหลายรายการ:
แบบจำลอง Phi ของ Microsoft: ผลักดันขอบเขตของประสิทธิภาพ
แบบจำลอง Phi ของ Microsoft ยังคงกำหนดนิยามใหม่ของสิ่งที่เป็นไปได้ด้วยสถาปัตยกรรมที่เล็กลงและมีประสิทธิภาพมากขึ้น:
- Phi-4-multimodal: แบบจำลองนี้รวมข้อความ คำพูด และการมองเห็นเข้าด้วยกันอย่างราบรื่น ทำให้สามารถโต้ตอบตามบริบทได้ ลองนึกภาพตู้ค้าปลีกที่วินิจฉัยปัญหาผลิตภัณฑ์ผ่านกล้องและอินพุตเสียง โดยไม่จำเป็นต้องมีคำอธิบายด้วยตนเองที่ยุ่งยาก
- Phi-4-mini: เหนือกว่าแบบจำลองขนาดใหญ่ในงานเขียนโค้ดและคณิตศาสตร์ Phi-4-mini มีความเร็วในการอนุมาน (inference speed) เพิ่มขึ้น 30% เมื่อเทียบกับรุ่นก่อน
Stability AI: พัฒนาการสร้างภาพ
Stability AI ขับเคลื่อนเวิร์กโฟลว์ที่สร้างสรรค์ไปข้างหน้าด้วยแบบจำลองที่ออกแบบมาเพื่อการสร้างสินทรัพย์ที่รวดเร็ว:
- Stable Diffusion 3.5 Large: แบบจำลองนี้สร้างเนื้อหาทางการตลาดที่มีความเที่ยงตรงสูงด้วยความเร็วที่มากกว่ารุ่นก่อน ๆ ทำให้มั่นใจได้ถึงความสอดคล้องของแบรนด์ในรูปแบบภาพที่หลากหลาย
- Stable Image Ultra: บรรลุความสมจริงในภาพผลิตภัณฑ์ ลดความจำเป็นในการถ่ายภาพที่มีค่าใช้จ่ายสูงผ่านการแสดงผลวัสดุและความเที่ยงตรงของสีที่แม่นยำ
- Stable Image Core: การทำซ้ำที่ได้รับการปรับปรุงของ SDXL (แบบจำลอง AI เชิงสร้างสรรค์แบบข้อความเป็นรูปภาพของ Stability AI) Stable Image Core ให้ผลลัพธ์คุณภาพสูงด้วยความเร็วและประสิทธิภาพที่ยอดเยี่ยม
Cohere: ปรับปรุงการดึงข้อมูล
Cohere ยกระดับการดึงข้อมูลด้วยเทคโนโลยีการจัดอันดับล่าสุด:
- Cohere ReRank v3.5: แบบจำลองนี้ให้ผลการค้นหาที่แม่นยำยิ่งขึ้น โดยใช้หน้าต่างบริบท 4,096 โทเค็น และรองรับมากกว่า 100 ภาษา เป็นเลิศในการแสดงเนื้อหาที่เกี่ยวข้องแม้ไม่มีการจับคู่คำหลักที่ตรงกัน
การขยายตระกูล GPT-4o
ตระกูล GPT-4o เติบโตขึ้นด้วยตัวแปรเฉพาะสองแบบ:
- GPT-4o-Audio-Preview: แบบจำลองนี้จัดการข้อความเสียงและสร้างการตอบสนองด้วยคำพูดด้วยอารมณ์และการเน้นที่เหมาะสม ทำให้เหมาะสำหรับผู้ช่วยดิจิทัลและแอปพลิเคชันการบริการลูกค้า
- GPT-4o-Realtime-Preview: สัมผัสประสบการณ์การโต้ตอบที่เหมือนมนุษย์อย่างแท้จริงด้วยการลดเวลาแฝง (latency) ที่ก้าวล้ำ ขจัดความล่าช้าในการสนทนา
ความก้าวหน้าร่วมกันเหล่านี้ถือเป็นวิวัฒนาการที่สำคัญใน AI ส่งเสริมการโต้ตอบที่เป็นธรรมชาติ ตอบสนอง และมีประสิทธิภาพมากขึ้นในหลากหลายกรณีการใช้งานและสภาพแวดล้อมการปรับใช้
เพิ่มขีดความสามารถในการปรับแต่งด้วยเครื่องมือขั้นสูง
ในขณะที่ไลบรารีแบบจำลองขยายเกินกว่า 1,800 รายการ Azure AI Foundry ยังคงเป็นผู้นำในการทดลองและการสังเกต ชุดเครื่องมือปรับแต่ง (fine-tuning) ใหม่ช่วยเสริมการเพิ่มขึ้นของเทคนิคการเรียนรู้แบบไม่มีผู้สอน:
- Distillation Workflows: Azure OpenAI Service แนะนำแนวทาง code-first สำหรับการกลั่นแบบจำลอง (model distillation) ด้วย Stored Completions API และ SDK สิ่งนี้ช่วยให้แบบจำลองขนาดเล็กสามารถสืบทอดความรู้จากแบบจำลองขนาดใหญ่ เช่น GPT-4.5 ผลลัพธ์ที่ได้คือต้นทุนและความหน่วงที่ลดลงในขณะที่ยังคงประสิทธิภาพสูงสำหรับงานเฉพาะ
- Reinforcement Fine-tuning: ขณะนี้อยู่ในการแสดงตัวอย่างแบบส่วนตัว เทคนิคนี้สอนแบบจำลองให้ใช้เหตุผลในรูปแบบใหม่ ให้รางวัลแก่เส้นทางตรรกะที่ถูกต้องในขณะที่ลงโทษการให้เหตุผลที่ไม่ถูกต้อง นำไปสู่ความสามารถในการแก้ปัญหาที่เพิ่มขึ้น
- Provisioned Deployment for Fine-tuning: Azure OpenAI Service เสนอ Provisioned Deployments สำหรับแบบจำลองที่ปรับแต่งแล้ว สิ่งนี้ทำให้มั่นใจได้ถึงประสิทธิภาพและต้นทุนที่คาดการณ์ได้ผ่าน Provisioned Throughput Units (PTUs) นอกเหนือจากการเรียกเก็บเงินตามโทเค็น
- Fine-tuning for Mistral Models: มีเฉพาะใน Azure AI Foundry เท่านั้น Mistral Large 2411 และ Ministral 3B รองรับการปรับแต่งสำหรับงานเฉพาะอุตสาหกรรมแล้ว ตัวอย่างของงานเฉพาะดังกล่าวคือการแก้ไขเอกสารด้านการดูแลสุขภาพ
เสริมความแข็งแกร่งให้กับ Enterprise Agents ด้วยความปลอดภัยและความสามารถในการปรับขนาด
ในภูมิทัศน์ขององค์กรในปัจจุบัน ความปลอดภัยและความสามารถในการปรับขนาดไม่ได้เป็นเพียงคุณสมบัติที่พึงประสงค์ แต่เป็นสิ่งจำเป็นเชิงกลยุทธ์ Azure AI Foundry ขอแนะนำคุณสมบัติอันทรงพลังสองประการเพื่อควบคุม AI อย่างปลอดภัยสำหรับงานที่มีความสำคัญต่อภารกิจ:
- Bring Your Own VNet: ขณะนี้ Azure AI Agent Service ช่วยให้การโต้ตอบของ AI agent ทั้งหมด การประมวลผลข้อมูล และการเรียก API ยังคงอยู่อย่างปลอดภัยภายในเครือข่ายเสมือนขององค์กรเอง สิ่งนี้ช่วยลดการสัมผัสกับอินเทอร์เน็ตสาธารณะ ปกป้องข้อมูลที่ละเอียดอ่อน ผู้ใช้งานในช่วงต้น เช่น Fujitsu กำลังใช้ประโยชน์จากความสามารถนี้เพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพการขายอย่างมีนัยสำคัญ Agent การสร้างข้อเสนอการขายของพวกเขา ซึ่งขับเคลื่อนโดยคุณสมบัตินี้ ได้เพิ่มยอดขายขึ้น 67% ในขณะที่ประหยัดเวลาได้นับไม่ถ้วน สิ่งนี้ช่วยให้สามารถเปลี่ยนเส้นทางทรัพยากรไปสู่การมีส่วนร่วมของลูกค้าและการวางแผนเชิงกลยุทธ์ ทั้งหมดนี้ในขณะที่ยังคงรักษาความสมบูรณ์ของข้อมูล
- Magma (Multi-Agent Goal Management Architecture): พร้อมใช้งานผ่าน Azure AI Foundry Labs, Magma ปฏิวัติการจัดการเวิร์กโฟลว์ที่ซับซ้อน ทำได้โดยการประสานงาน AI agents หลายร้อยตัวพร้อมกัน สถาปัตยกรรมนี้ช่วยให้สามารถจัดการกับความท้าทายขนาดใหญ่ เช่น การเพิ่มประสิทธิภาพห่วงโซ่อุปทาน ด้วยความเร็วและความแม่นยำที่ไม่เคยมีมาก่อน เชื่อมโยงโลกแห่งความเป็นจริงและโลกดิจิทัลได้อย่างมีประสิทธิภาพ Magma พร้อมสำหรับการทดลองภายใน Azure AI Foundry
การเปิดตัวคุณสมบัติที่ระบุไว้ข้างต้น และการปรับปรุงคุณสมบัติที่มีอยู่แล้ว เป็นข้อพิสูจน์ถึงความมุ่งมั่นของ Microsoft ในการพัฒนา AI วิวัฒนาการอย่างต่อเนื่องของ AI เป็นประโยชน์ต่อหลายอุตสาหกรรม และเป็นพลังที่คงอยู่ตลอดไป