Baidu ได้เปิดตัวโมเดลที่ได้รับการปรับปรุงสองรุ่น ได้แก่ ERNIE X1 Turbo และ ERNIE 4.5 Turbo ซึ่งสัญญาว่าจะผสมผสานประสิทธิภาพที่สูงขึ้นและลดต้นทุนการดำเนินงานอย่างมาก โมเดลเหล่านี้ได้รับการออกแบบมาเพื่อปรับปรุงรุ่นก่อนหน้า ERNIE X1 และ ERNIE 4.5 โดยเน้นที่การประมวลผลแบบมัลติโมดอล ความสามารถในการให้เหตุผลที่แข็งแกร่ง และกลยุทธ์การกำหนดราคาที่แข่งขันได้ เป้าหมายคือการดึงดูดนักพัฒนาและเพิ่มส่วนแบ่งการตลาดในภูมิทัศน์ AI ที่มีการพัฒนาอย่างรวดเร็ว
ERNIE X1 Turbo: การให้เหตุผลเชิงลึกด้วยประสิทธิภาพด้านต้นทุนที่ไม่มีใครเทียบได้
ERNIE X1 Turbo ได้รับการออกแบบมาให้มีความเป็นเลิศในงานที่ซับซ้อนซึ่งต้องใช้ความเข้าใจขั้นสูงและการแก้ปัญหาเชิงตรรกะ โมเดลนี้มีเป้าหมายที่จะแข่งขันกับระบบ AI ขั้นสูงอื่น ๆ โดยอ้างว่ามีประสิทธิภาพที่เหนือกว่าในเกณฑ์มาตรฐานเฉพาะเมื่อเทียบกับคู่แข่ง เช่น DeepSeek R1, V3 และ OpenAI’s o1
ความสามารถที่ได้รับการปรับปรุงของ ERNIE X1 Turbo ส่วนใหญ่มาจากกระบวนการ ‘ห่วงโซ่ความคิด’ ขั้นสูง กลไกนี้ช่วยให้โมเดลเข้าถึงการแก้ปัญหาในลักษณะที่มีโครงสร้างและมีเหตุผลมากขึ้น โดยสะท้อนถึงการให้เหตุผลแบบมนุษย์อย่างใกล้ชิดมากขึ้น แนวทาง ‘ห่วงโซ่ความคิด’ เกี่ยวข้องกับการแบ่งปัญหาที่ซับซ้อนออกเป็นขั้นตอนที่เล็กลงและจัดการได้ง่ายขึ้น ซึ่งโมเดลจะจัดการตามลำดับ สิ่งนี้แตกต่างจากโมเดล AI แบบดั้งเดิมที่อาจพยายามแก้ปัญหาที่ซับซ้อนในขั้นตอนเดียว ซึ่งมักจะนำไปสู่ผลลัพธ์ที่ไม่ถูกต้องหรือไม่น่าเชื่อถือน้อยกว่า
นอกเหนือจากความสามารถในการให้เหตุผลที่ได้รับการปรับปรุงแล้ว ERNIE X1 Turbo ยังมีฟังก์ชันมัลติโมดอลที่ดีขึ้น ซึ่งหมายความว่าโมเดลสามารถเข้าใจและประมวลผลข้อมูลจากแหล่งต่าง ๆ นอกเหนือจากข้อความ รวมถึงรูปภาพและประเภทข้อมูลอื่น ๆ ความสามารถในการประมวลผลแบบมัลติโมดอลนี้ขยายช่วงของการใช้งานที่ ERNIE X1 Turbo เหมาะสม ทำให้สามารถจัดการกับงานที่ต้องรวมข้อมูลจากรูปแบบต่าง ๆ ได้
โมเดลยังมีความสามารถในการใช้เครื่องมือที่ได้รับการปรับปรุง ซึ่งช่วยให้สามารถโต้ตอบกับและใช้ประโยชน์จากเครื่องมือภายนอกและ API ได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น ความสามารถนี้ช่วยเพิ่มความสามารถรอบด้านของโมเดล ทำให้สามารถรวมเข้ากับระบบและเวิร์กโฟลว์ที่มีอยู่ และทำงานที่เกินความสามารถ
คุณสมบัติของ ERNIE X1 Turbo ทำให้เหมาะสำหรับแอปพลิเคชันที่ต้องการความเข้าใจและการให้เหตุผลที่แตกต่างกันเล็กน้อย ซึ่งรวมถึง:
- การสร้างสรรค์วรรณกรรม: โมเดลสามารถสร้างเนื้อหาที่สร้างสรรค์และมีส่วนร่วม เช่น บทกวี เรื่องราว และสคริปต์ โดยการทำความเข้าใจบริบท สไตล์ และอารมณ์
- ความท้าทายในการให้เหตุผลเชิงตรรกะที่ซับซ้อน: ERNIE X1 Turbo สามารถจัดการกับปัญหาเชิงตรรกะที่ซับซ้อน เช่น ปัญหาที่พบในการทดสอบมาตรฐานหรือสถานการณ์การวิจัย โดยใช้ความสามารถในการให้เหตุผลขั้นสูงเพื่อระบุรูปแบบและดึงข้อสรุป
- การสร้างโค้ด: โมเดลสามารถช่วยในการสร้างโค้ดสำหรับภาษาโปรแกรมต่าง ๆ ช่วยให้นักพัฒนาสามารถทำงานอัตโนมัติและปรับปรุงประสิทธิภาพการทำงาน
- การปฏิบัติตามคำแนะนำที่ซับซ้อน: ERNIE X1 Turbo สามารถตีความและดำเนินการตามคำแนะนำที่ซับซ้อนได้อย่างแม่นยำ ทำให้มีค่าสำหรับแอปพลิเคชันที่ต้องการการดำเนินการงานที่แม่นยำและเชื่อถือได้
แม้จะมีความสามารถขั้นสูง แต่ ERNIE X1 Turbo ก็มีราคาที่แข่งขันได้ ต้นทุนโทเค็นอินพุตเริ่มต้นที่ 0.14 ดอลลาร์ต่อล้านโทเค็น ในขณะที่โทเค็นเอาต์พุตมีราคาอยู่ที่ 0.55 ดอลลาร์ต่อล้าน โครงสร้างราคาที่ต่ำกว่าคู่แข่งอย่าง DeepSeek R1 อย่างมาก ทำให้ ERNIE X1 Turbo เป็นตัวเลือกที่น่าสนใจสำหรับนักพัฒนาที่ต้องการประสิทธิภาพสูงในราคาที่ต่ำกว่า
ERNIE 4.5 Turbo: ประสิทธิภาพมัลติโมดอลในราคาเพียงเศษเสี้ยว
ERNIE 4.5 Turbo เน้นคุณสมบัติมัลติโมดอลที่ได้รับการอัพเกรดและเวลาตอบสนองที่เร็วขึ้นเมื่อเทียบกับรุ่นที่ไม่ใช่ Turbo โดยเน้นที่การมอบประสบการณ์ AI ที่หลากหลายและตอบสนองได้ดี ในขณะที่ลดต้นทุนการดำเนินงานอย่างมาก
ข้อดีที่สำคัญอย่างหนึ่งของ ERNIE 4.5 Turbo คือความคุ้มค่า โมเดลนี้ลดราคาลง 80% เมื่อเทียบกับ ERNIE 4.5 เดิม โดยตั้งค่าอินพุตที่ 0.11 ดอลลาร์ต่อล้านโทเค็นและเอาต์พุตที่ 0.44 ดอลลาร์ต่อล้าน ซึ่งคิดเป็นประมาณ 40% ของต้นทุนของ DeepSeek V3 เวอร์ชันล่าสุด กลยุทธ์การกำหนดราคานี้ได้รับการออกแบบมาเพื่อดึงดูดผู้ใช้ผ่านความสามารถในการจ่ายได้โดยไม่ลดทอนประสิทธิภาพ
ข้อมูลรับรองด้านประสิทธิภาพของ ERNIE 4.5 Turbo ได้รับการสนับสนุนเพิ่มเติมจากผลการวัดประสิทธิภาพ ในการทดสอบหลายครั้งที่ประเมินทั้งความสามารถแบบมัลติโมดอลและข้อความ โมเดลนี้มีประสิทธิภาพเหนือกว่า GPT-4o ของ OpenAI
โดยเฉพาะอย่างยิ่งในการประเมินความสามารถแบบมัลติโมดอล ERNIE 4.5 Turbo ได้คะแนนเฉลี่ย 77.68 ซึ่งสูงกว่าคะแนน 72.76 ของ GPT-4o ในการทดสอบเดียวกัน ผลลัพธ์เหล่านี้แสดงให้เห็นว่า ERNIE 4.5 Turbo เป็นคู่แข่งที่แข็งแกร่งสำหรับงานที่เกี่ยวข้องกับความเข้าใจแบบบูรณาการของประเภทข้อมูลที่แตกต่างกัน เช่น รูปภาพ ข้อความ และเสียง
แม้ว่าผลการวัดประสิทธิภาพควรได้รับการตีความด้วยความระมัดระวังเสมอ แต่ก็ให้ข้อมูลเชิงลึกที่มีค่าเกี่ยวกับจุดแข็งและจุดอ่อนที่สัมพันธ์กันของโมเดล AI ที่แตกต่างกัน ในกรณีของ ERNIE 4.5 Turbo ผลการวัดประสิทธิภาพบ่งชี้ว่าโมเดลนี้เหมาะอย่างยิ่งสำหรับแอปพลิเคชันที่ต้องการการผสมผสานระหว่างความสามารถแบบมัลติโมดอลและข้อความ
การผสมผสานระหว่างคุณสมบัติมัลติโมดอลที่ได้รับการอัปเกรด เวลาตอบสนองที่เร็วขึ้น และต้นทุนการดำเนินงานที่ลดลงของ ERNIE 4.5 Turbo ทำให้เป็นตัวเลือกที่น่าสนใจสำหรับแอปพลิเคชันที่หลากหลาย ซึ่งรวมถึง:
- การวิเคราะห์รูปภาพและวิดีโอ: โมเดลสามารถวิเคราะห์รูปภาพและวิดีโอเพื่อระบุวัตถุ ฉาก และเหตุการณ์ ทำให้มีค่าสำหรับแอปพลิเคชัน เช่น การเฝ้าระวังความปลอดภัย การขับขี่อัตโนมัติ และการกลั่นกรองเนื้อหา
- การประมวลผลภาษาธรรมชาติ: ERNIE 4.5 Turbo สามารถประมวลผลและเข้าใจภาษามนุษย์ได้ ทำให้สามารถใช้งานแอปพลิเคชัน เช่น แชทบอท ผู้ช่วยเสมือน และการแปลภาษา
- การรู้จำเสียงพูด: โมเดลสามารถแปลงเสียงพูดเป็นข้อความ ทำให้มีค่าสำหรับแอปพลิเคชัน เช่น การค้นหาด้วยเสียง การถอดเสียง และการเขียนตามคำบอก
- การวิเคราะห์ข้อมูล: ERNIE 4.5 Turbo สามารถวิเคราะห์ชุดข้อมูลขนาดใหญ่เพื่อระบุรูปแบบ แนวโน้ม และความผิดปกติ ช่วยให้ธุรกิจตัดสินใจได้ดีขึ้น
ผลกระทบต่อตลาด AI
การเปิดตัว ERNIE X1 Turbo และ 4.5 Turbo สะท้อนให้เห็นถึงแนวโน้มที่เพิ่มขึ้นในภาค AI: การทำให้ความสามารถระดับไฮเอนด์เป็นประชาธิปไตย ในขณะที่โมเดลพื้นฐานยังคงผลักดันขอบเขตของประสิทธิภาพ แต่ก็มีความต้องการที่เพิ่มขึ้นสำหรับโมเดลที่สร้างสมดุลระหว่างพลังงานกับการเข้าถึงและความสามารถในการจ่าย
ด้วยการลดราคาสำหรับโมเดลที่มีคุณสมบัติการให้เหตุผลที่ซับซ้อนและมัลติโมดอล Baidu ERNIE Turbo series สามารถช่วยให้นักพัฒนาและธุรกิจจำนวนมากขึ้นสามารถรวม AI ขั้นสูงเข้ากับแอปพลิเคชันของตนได้ สิ่งนี้อาจนำไปสู่การเพิ่มขึ้นของนวัตกรรมที่ขับเคลื่อนด้วย AI ในอุตสาหกรรมต่าง ๆ เนื่องจากองค์กรจำนวนมากขึ้นสามารถเข้าถึงเครื่องมือที่พวกเขาต้องการเพื่อสร้างระบบอัจฉริยะได้
การกำหนดราคาที่แข่งขันได้ของ ERNIE Turbo series ยังสร้างแรงกดดันต่อผู้เล่นที่จัดตั้งขึ้น เช่น OpenAI และ Anthropic รวมถึงคู่แข่งที่เกิดขึ้นใหม่ เช่น DeepSeek สิ่งนี้อาจนำไปสู่การปรับราคาเพิ่มเติมในตลาด เนื่องจากบริษัทต่าง ๆ แข่งขันกันเพื่อนำเสนอการผสมผสานที่น่าดึงดูดที่สุดของประสิทธิภาพ คุณสมบัติ และต้นทุน
การเปิดตัว ERNIE X1 Turbo และ ERNIE 4.5 Turbo โดย Baidu ถือเป็นก้าวสำคัญในการทำให้เทคโนโลยี AI ขั้นสูงเข้าถึงได้และราคาไม่แพง ด้วยการเน้นทั้งประสิทธิภาพสูงและประสิทธิภาพด้านต้นทุน โมเดลเหล่านี้พร้อมที่จะขับเคลื่อนนวัตกรรมและการนำ AI ไปใช้ในอุตสาหกรรมที่หลากหลาย ผลกระทบของโมเดลเหล่านี้ต่อตลาด AI มีแนวโน้มที่จะมีนัยสำคัญ เนื่องจากพวกเขาท้าทายผู้เล่นที่มีอยู่และปูทางไปสู่ภูมิทัศน์ที่มีการแข่งขันและมีพลวัตมากขึ้น
เจาะลึกข้อกำหนดทางเทคนิค
การเจาะลึกข้อกำหนดทางเทคนิคของทั้งสองรุ่นให้ความเข้าใจที่ชัดเจนยิ่งขึ้นเกี่ยวกับความสามารถของพวกเขาและวิธีที่พวกเขาบรรลุประสิทธิภาพที่น่าประทับใจ
ERNIE X1 Turbo: สถาปัตยกรรมของการให้เหตุผลเชิงลึก
สถาปัตยกรรมของ ERNIE X1 Turbo สร้างขึ้นบนรากฐานของโมเดล Transformer ซึ่งได้กลายเป็นมาตรฐานในการประมวลผลภาษาธรรมชาติเนื่องจากความสามารถในการจัดการกับการพึ่งพาระยะยาวในข้อความ Baidu ได้ปรับปรุงสถาปัตยกรรมนี้ด้วยนวัตกรรมหลายอย่างเพื่อปรับปรุงความสามารถในการให้เหตุผลและประสิทธิภาพ
- กลไกการใส่ใจที่ได้รับการปรับปรุง: ERNIE X1 Turbo รวมเอากลไกการใส่ใจขั้นสูงที่ช่วยให้โมเดลสามารถมุ่งเน้นไปที่ส่วนที่เกี่ยวข้องมากที่สุดของลำดับอินพุตเมื่อทำการคาดการณ์ กลไกเหล่านี้ช่วยให้โมเดลเข้าใจความสัมพันธ์ระหว่างคำและวลีต่างๆ ได้ดีขึ้น นำไปสู่ผลลัพธ์ที่ถูกต้องและสอดคล้องกันมากขึ้น
- การบูรณาการความรู้: โมเดลรวมแหล่งความรู้ภายนอกเพื่อเพิ่มความเข้าใจเกี่ยวกับโลก สิ่งนี้ช่วยให้ ERNIE X1 Turbo สามารถดึงข้อมูลจำนวนมากเมื่อให้เหตุผลเกี่ยวกับหัวข้อที่ซับซ้อน
- การเปิดใช้งานแบบกระจัดกระจาย: ERNIE X1 Turbo ใช้เทคนิคการเปิดใช้งานแบบกระจัดกระจาย ซึ่งหมายความว่ามีการเปิดใช้งานพารามิเตอร์ย่อยของโมเดลเท่านั้นสำหรับแต่ละอินพุต สิ่งนี้ช่วยลดต้นทุนการคำนวณในการรันโมเดลและทำให้มีประสิทธิภาพมากขึ้น
- การหาปริมาณ: โมเดลใช้เทคนิคการหาปริมาณเพื่อลดรอยเท้าหน่วยความจำและข้อกำหนดด้านการคำนวณของโมเดล การหาปริมาณเกี่ยวข้องกับการแสดงพารามิเตอร์ของโมเดลด้วยบิตที่น้อยกว่า ซึ่งสามารถลดขนาดของโมเดลลงได้อย่างมากโดยไม่สูญเสียความแม่นยำมากเกินไป
ERNIE 4.5 Turbo: การปรับให้เหมาะสมสำหรับการประมวลผลแบบมัลติโมดอล
ERNIE 4.5 Turbo ได้รับการออกแบบมาเพื่อจัดการกับรูปแบบอินพุตที่หลากหลาย รวมถึงข้อความ รูปภาพ และเสียง สถาปัตยกรรมของโมเดลได้รับการปรับให้เหมาะสมสำหรับการประมวลผลและการรวมข้อมูลจากแหล่งต่างๆ เหล่านี้
- ความสนใจข้ามรูปแบบ: ERNIE 4.5 Turbo ใช้กลไกความสนใจข้ามรูปแบบเพื่อจัดแนวและรวมข้อมูลจากรูปแบบต่างๆ กลไกเหล่านี้ช่วยให้โมเดลใส่ใจกับส่วนที่เกี่ยวข้องมากที่สุดของแต่ละรูปแบบอินพุตเมื่อทำการคาดการณ์
- ตัวเข้ารหัสเฉพาะรูปแบบ: โมเดลใช้ตัวเข้ารหัสเฉพาะรูปแบบเพื่อดึงคุณสมบัติจากแต่ละรูปแบบอินพุต ตัวเข้ารหัสเหล่านี้ได้รับการออกแบบมาเพื่อจับภาพลักษณะเฉพาะของแต่ละรูปแบบ ช่วยให้โมเดลเรียนรู้การแสดงที่ปรับให้เหมาะกับประเภทข้อมูลเฉพาะ
- เลเยอร์ฟิวชั่น: ERNIE 4.5 Turbo ใช้เลเยอร์ฟิวชั่นเพื่อรวมคุณสมบัติที่ดึงมาจากรูปแบบต่างๆ เลเยอร์เหล่านี้ช่วยให้โมเดลรวมข้อมูลจากแหล่งต่างๆ และทำการคาดการณ์โดยอิงจากความเข้าใจแบบองค์รวมของอินพุต
- การกลั่น: โมเดลใช้เทคนิคการกลั่นความรู้เพื่อถ่ายโอนความรู้จากโมเดลขนาดใหญ่และซับซ้อนกว่าไปยังโมเดลที่เล็กลงและมีประสิทธิภาพมากขึ้น สิ่งนี้ช่วยให้ ERNIE 4.5 Turbo ประสบความสำเร็จในประสิทธิภาพสูงด้วยรอยเท้าการคำนวณที่ลดลง
การออกแบบและการบูรณาการที่เน้นนักพัฒนาเป็นศูนย์กลาง
นอกเหนือจากประสิทธิภาพดิบและเมตริกด้านต้นทุนแล้ว Baidu ยังมุ่งเน้นไปที่การทำให้ ERNIE X1 Turbo และ 4.5 Turbo เป็นมิตรกับนักพัฒนา โดยเน้นที่ความสะดวกในการบูรณาการและการปรับแต่ง
- เอกสารที่ครอบคลุม: Baidu ให้เอกสารที่ครอบคลุมสำหรับทั้งสองรุ่น รวมถึงบทช่วยสอน ตัวอย่างโค้ด และการอ้างอิง API สิ่งนี้ทำให้นักพัฒนาเข้าใจวิธีการใช้โมเดลและรวมเข้ากับแอปพลิเคชันได้ง่ายขึ้น
- Open API: โมเดลสามารถเข้าถึงได้ผ่าน Open API ช่วยให้นักพัฒนาสามารถเข้าถึงและใช้ความสามารถของโมเดลได้อย่างง่ายดาย
- ตัวเลือกการปรับแต่ง: Baidu เสนอตัวเลือกการปรับแต่งสำหรับนักพัฒนาที่ต้องการปรับแต่งโมเดลสำหรับงานหรือโดเมนเฉพาะ สิ่งนี้ช่วยให้นักพัฒนาสามารถปรับแต่งโมเดลให้ตรงกับความต้องการเฉพาะของตนและปรับปรุงประสิทธิภาพในการใช้งานเฉพาะทาง
- การสนับสนุนจากชุมชน: Baidu ส่งเสริมชุมชนนักพัฒนาที่ใช้และมีส่วนร่วมในระบบนิเวศ ERNIE สิ่งนี้ให้แพลตฟอร์มแก่นักพัฒนาเพื่อแบ่งปันความรู้ ถามคำถาม และทำงานร่วมกันในโครงการ
เส้นทางข้างหน้า: การพัฒนาและการใช้งานในอนาคต
เมื่อมองไปข้างหน้า Baidu มุ่งมั่นที่จะพัฒนาและปรับปรุง ERNIE series ต่อไป โดยมุ่งเน้นที่การขยายขีดความสามารถ การปรับปรุงประสิทธิภาพ และทำให้เข้าถึงได้ง่ายยิ่งขึ้นสำหรับนักพัฒนา
- การปรับปรุงประสิทธิภาพอย่างต่อเนื่อง: Baidu วางแผนที่จะลงทุนอย่างต่อเนื่องในการวิจัยและพัฒนาเพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพของโมเดล ERNIE ในงานที่หลากหลาย รวมถึงการประมวลผลภาษาธรรมชาติ คอมพิวเตอร์วิทัศน์ และการรู้จำเสียงพูด
- การขยายขีดความสามารถแบบมัลติโมดอล: Baidu ตั้งเป้าที่จะขยายขีดความสามารถแบบมัลติโมดอลของโมเดล ERNIE ทำให้สามารถประมวลผลและทำความเข้าใจรูปแบบอินพุตที่หลากหลายมากยิ่งขึ้น เช่น วิดีโอ ข้อมูล 3 มิติ และข้อมูลเซ็นเซอร์
- การบูรณาการกับระบบนิเวศของ Baidu: Baidu วางแผนที่จะรวมโมเดล ERNIE เข้ากับระบบนิเวศของผลิตภัณฑ์และบริการอย่างลึกซึ้งยิ่งขึ้น ทำให้สามารถใช้งานแอปพลิเคชันใหม่ๆ และสร้างสรรค์ได้อย่างหลากหลาย
- การสนับสนุนโอเพนซอร์ส: Baidu มุ่งมั่นที่จะมีส่วนร่วมในชุมชนโอเพนซอร์ส และวางแผนที่จะเผยแพร่โมเดล ERNIE และเครื่องมือที่เกี่ยวข้องเพิ่มเติมภายใต้สัญญาอนุญาตโอเพนซอร์ส
การเปิดตัว ERNIE X1 Turbo และ 4.5 Turbo แสดงถึงความก้าวหน้าที่สำคัญในด้านปัญญาประดิษฐ์ ด้วยการผสมผสานประสิทธิภาพสูงเข้ากับประสิทธิภาพด้านต้นทุน โมเดลเหล่านี้พร้อมที่จะขับเคลื่อนนวัตกรรมและการนำ AI ไปใช้ในอุตสาหกรรมที่หลากหลาย ความมุ่งมั่นของ Baidu ในการออกแบบที่เน้นนักพัฒนาเป็นศูนย์กลางและการสนับสนุนโอเพนซอร์สช่วยเพิ่มศักยภาพในการสร้างผลกระทบของ ERNIE series ปูทางไปสู่อนาคตที่ AI เข้าถึงได้และเป็นประโยชน์ต่อทุกคนมากขึ้น