ERNIE 4.5 และ ERNIE X1: กลยุทธ์สองทาง
ในแถลงการณ์ที่เผยแพร่เมื่อวันอาทิตย์ Baidu ได้ให้รายละเอียดเกี่ยวกับการเปิดตัว ERNIE 4.5 ซึ่งเป็นแบบจำลอง multimodal พื้นฐาน และ ERNIE X1 ซึ่งอธิบายว่าเป็น ‘แบบจำลองการให้เหตุผลเชิงลึกที่มีความสามารถ multimodal’ บริษัทกำลังวางตำแหน่ง ERNIE X1 ให้เป็นคู่แข่งโดยตรงกับแบบจำลอง AI แบบโอเพนซอร์สที่มีประสิทธิภาพสูงของ DeepSeek ที่สำคัญ Baidu เสนอทั้งสองรุ่นฟรีสำหรับผู้ใช้ chatbot แต่ละราย
ERNIE X1: ผู้ท้าชิงที่คิดอย่างลึกซึ้ง
Baidu เน้นย้ำถึง ‘ความสามารถที่เพิ่มขึ้นของ ERNIE X1 ในด้านความเข้าใจ การวางแผน การไตร่ตรอง และวิวัฒนาการ’ แบบจำลองนี้ได้รับการออกแบบมาเพื่อให้เป็นเลิศในด้านต่างๆ เช่น การสนทนา การให้เหตุผลเชิงตรรกะ และการคำนวณที่ซับซ้อน การเน้นที่ ‘การคิดเชิงลึก’ บ่งบอกถึงการมุ่งเน้นไปที่ฟังก์ชันการรับรู้ที่ซับซ้อนมากขึ้นเมื่อเทียบกับแบบจำลอง AI รุ่นก่อนๆ
จุดแข็งหลักของ ERNIE X1 อยู่ที่ความสามารถในการประมวลผลและทำความเข้าใจข้อมูลจากหลายแหล่ง – ข้อความ รูปภาพ และอาจเป็นข้อมูลประเภทอื่นๆ ความสามารถ multimodal นี้มีความสำคัญมากขึ้นในภูมิทัศน์ AI เนื่องจากช่วยให้แบบจำลองสามารถโต้ตอบกับโลกได้อย่างเป็นธรรมชาติและครอบคลุมมากขึ้น
ความสามารถหลักของ ERNIE X1 ที่ Baidu เน้นย้ำ:
- Enhanced Understanding: แบบจำลองได้รับการออกแบบมาเพื่อทำความเข้าใจแนวคิดและความสัมพันธ์ที่ซับซ้อนภายในข้อมูล
- Planning: ERNIE X1 สามารถกำหนดแผนและกลยุทธ์ตามข้อมูลที่ประมวลผลได้
- Reflection: สิ่งนี้ชี้ให้เห็นถึงความสามารถในการวิเคราะห์ประสิทธิภาพของตัวเองและอาจเรียนรู้จากข้อผิดพลาด
- Evolution: Baidu บอกเป็นนัยว่าแบบจำลองมีความสามารถในการปรับตัวและปรับปรุงเมื่อเวลาผ่านไป
การ Disrupt ของ DeepSeek และการตอบสนองของ Baidu
การเกิดขึ้นของ DeepSeek เมื่อต้นปีนี้ได้ส่งแรงกระเพื่อมไปทั่วตลาด AI สตาร์ทอัพสัญชาติจีนรายนี้ได้เปิดตัวแบบจำลอง AI แบบโอเพนซอร์สที่เทียบได้กับประสิทธิภาพของ ChatGPT ของ OpenAI แต่มีราคาเพียงเล็กน้อยและใช้ชิปขั้นสูงน้อยกว่า ความสำเร็จนี้ท้าทายแนวคิดที่แพร่หลายว่าการพัฒนา AI ที่ล้ำสมัยนั้นต้องใช้ทรัพยากรมหาศาลและฮาร์ดแวร์ที่ซับซ้อนที่สุด
การเปิดตัว ERNIE X1 ของ Baidu ถือเป็นการตอบสนองโดยตรงต่อการ disrupt ของ DeepSeek ด้วยการนำเสนอแบบจำลองที่อ้างว่าตรงกับประสิทธิภาพของ DeepSeek R1 ในราคาครึ่งหนึ่ง Baidu กำลังตั้งเป้าที่จะฟื้นพื้นที่ในภูมิทัศน์ AI ที่มีการแข่งขันสูงขึ้น บริษัทกำลังส่งสัญญาณอย่างชัดเจนถึงความตั้งใจที่จะแข่งขันไม่เพียงแต่ในด้านประสิทธิภาพเท่านั้น แต่ยังรวมถึงความคุ้มค่าด้วย
ความจริงที่ว่าทั้ง ERNIE 4.5 และ ERNIE X1 นั้นฟรีสำหรับผู้ใช้ chatbot แต่ละรายถือเป็นกลยุทธ์ การเข้าถึงนี้สามารถขับเคลื่อนการนำไปใช้และสร้างข้อมูลผู้ใช้ที่มีค่า ซึ่งสามารถใช้เพื่อปรับแต่งแบบจำลองเพิ่มเติมได้ นอกจากนี้ยังวางตำแหน่ง Baidu ให้เป็นผู้ให้บริการโซลูชัน AI ที่เข้าถึงได้ ซึ่งอาจดึงดูดฐานผู้ใช้ที่กว้างขึ้น
ผลกระทบต่อตลาด AI
การประกาศของ Baidu มีผลกระทบหลายประการต่อตลาด AI ในวงกว้าง:
Increased Competition: การแข่งขันระหว่าง Baidu และ DeepSeek พร้อมกับผู้เล่นที่เป็นที่ยอมรับ เช่น OpenAI กำลังทวีความรุนแรงในการแข่งขันในพื้นที่การพัฒนา AI การแข่งขันนี้มีแนวโน้มที่จะเร่งความเร็วของนวัตกรรมและลดต้นทุน
Focus on Efficiency: ความสำเร็จของ DeepSeek ในการสร้างแบบจำลองที่มีประสิทธิภาพสูงด้วยชิปขั้นสูงน้อยกว่าได้เน้นย้ำถึงความสำคัญของประสิทธิภาพ การเน้นย้ำของ Baidu เกี่ยวกับความคุ้มค่าของ ERNIE X1 สะท้อนให้เห็นถึงแนวโน้มนี้ การพัฒนา AI ในอนาคตอาจจัดลำดับความสำคัญของการเพิ่มประสิทธิภาพและการใช้ทรัพยากรอย่างมีประสิทธิภาพควบคู่ไปกับประสิทธิภาพดิบ
Open-Source vs. Proprietary Models: การเกิดขึ้นของแบบจำลองโอเพนซอร์สที่ทรงพลังเช่น DeepSeek กำลังท้าทายการครอบงำของแบบจำลองที่เป็นกรรมสิทธิ์ ในขณะที่ Baidu เสนอแบบจำลองฟรีแก่ผู้ใช้แต่ละราย แต่เทคโนโลยีพื้นฐานยังคงเป็นกรรมสิทธิ์ การถกเถียงเกี่ยวกับข้อดีและข้อเสียของ AI แบบโอเพนซอร์สเทียบกับ AI ที่เป็นกรรมสิทธิ์มีแนวโน้มที่จะดำเนินต่อไป
The Rise of Multimodal AI: ความสามารถ multimodal ของ ERNIE X1 ตอกย้ำถึงความสำคัญที่เพิ่มขึ้นของแบบจำลองที่สามารถประมวลผลและทำความเข้าใจข้อมูลจากหลายแหล่ง แนวโน้มนี้สะท้อนให้เห็นถึงความต้องการที่เพิ่มขึ้นสำหรับระบบ AI ที่สามารถโต้ตอบกับโลกได้เหมือนมนุษย์มากขึ้น
Geopolitical Considerations: การแข่งขันระหว่างบริษัท AI ของจีน เช่น Baidu และ DeepSeek และบริษัทตะวันตก เช่น OpenAI มีนัยทางการเมือง การพัฒนาเทคโนโลยี AI ขั้นสูงถูกมองว่าเป็นความจำเป็นเชิงกลยุทธ์โดยรัฐบาลทั่วโลกมากขึ้น
เจาะลึกความสามารถของ ERNIE X1
ในขณะที่การประกาศครั้งแรกของ Baidu ให้ภาพรวมระดับสูงของ ERNIE X1 การตรวจสอบความสามารถเฉพาะของมันอย่างละเอียดยิ่งขึ้นนั้นสมเหตุสมผล คำกล่าวอ้างของบริษัทเกี่ยวกับ ‘ความเข้าใจ การวางแผน การไตร่ตรอง และวิวัฒนาการ’ สมควรได้รับการพิจารณาเพิ่มเติม
Understanding:
ความสามารถในการ ‘เข้าใจ’ เป็นพื้นฐานของระบบ AI ใดๆ สำหรับ ERNIE X1 สิ่งนี้อาจเกี่ยวข้องกับการประมวลผลหลายชั้น ประการแรก แบบจำลองจำเป็นต้องแยกวิเคราะห์และตีความข้อมูลอินพุต ไม่ว่าจะเป็นข้อความ รูปภาพ หรือรูปแบบอื่นๆ ซึ่งเกี่ยวข้องกับการระบุเอนทิตี ความสัมพันธ์ และแนวคิดหลัก
นอกเหนือจากการแยกวิเคราะห์ขั้นพื้นฐานแล้ว ความเข้าใจที่แท้จริงต้องการความสามารถในการอนุมานและเชื่อมโยงข้อมูลต่างๆ เข้าด้วยกัน ตัวอย่างเช่น หากแบบจำลองถูกนำเสนอด้วยข้อความที่อธิบายแนวคิดทางวิทยาศาสตร์ที่ซับซ้อน แบบจำลองควรจะสามารถระบุคำศัพท์หลักได้ไม่เพียงเท่านั้น แต่ยังเข้าใจหลักการและความสัมพันธ์พื้นฐานอีกด้วย
Planning:
คำกล่าวอ้างที่ว่า ERNIE X1 สามารถ ‘วางแผน’ ได้นั้นบ่งบอกถึงความสามารถในการคิดเชิงกลยุทธ์ ซึ่งอาจเกี่ยวข้องกับการกำหนดลำดับของการกระทำเพื่อให้บรรลุเป้าหมายที่เฉพาะเจาะจง ตัวอย่างเช่น ในบริบทของการสนทนา แบบจำลองอาจวางแผนชุดคำถามเพื่อดึงข้อมูลเฉพาะจากผู้ใช้
ในสถานการณ์ที่ซับซ้อนมากขึ้น การวางแผนอาจเกี่ยวข้องกับการเพิ่มประสิทธิภาพกระบวนการหรือการแก้ปัญหา สิ่งนี้จะทำให้แบบจำลองต้องพิจารณาตัวเลือกต่างๆ ประเมินผลลัพธ์ที่เป็นไปได้ และเลือกแนวทางปฏิบัติที่มีแนวโน้มมากที่สุด
Reflection:
ความสามารถในการ ‘ไตร่ตรอง’ เป็นคำกล่าวอ้างที่น่าสนใจเป็นพิเศษ สิ่งนี้ชี้ให้เห็นว่า ERNIE X1 สามารถวิเคราะห์ประสิทธิภาพของตัวเองและอาจเรียนรู้จากข้อผิดพลาดได้ ซึ่งอาจเกี่ยวข้องกับการตรวจสอบสถานะภายใน การระบุข้อผิดพลาด และการปรับพารามิเตอร์เพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพในอนาคต
การไตร่ตรองเป็นส่วนสำคัญของสติปัญญาของมนุษย์ และการรวมเข้ากับระบบ AI ถือเป็นความท้าทายที่สำคัญ หาก ERNIE X1 มีความสามารถนี้อย่างแท้จริง มันจะแสดงถึงก้าวสำคัญในการพัฒนา AI ที่ปรับตัวได้และชาญฉลาดมากขึ้น
Evolution:
คำกล่าวอ้างที่ว่า ERNIE X1 สามารถ ‘วิวัฒนาการ’ ได้นั้นบ่งบอกว่าแบบจำลองมีความสามารถในการปรับตัวและปรับปรุงเมื่อเวลาผ่านไป ซึ่งอาจเกี่ยวข้องกับกลไกหลายอย่าง รวมถึง:
- Continuous Learning: แบบจำลองสามารถเรียนรู้จากข้อมูลใหม่ได้อย่างต่อเนื่อง อัปเดตฐานความรู้ และปรับปรุงความเข้าใจเกี่ยวกับโลก
- Reinforcement Learning: แบบจำลองสามารถเรียนรู้ผ่านการลองผิดลองถูก รับข้อเสนอแนะเกี่ยวกับการกระทำ และปรับพฤติกรรมตามนั้น
- Transfer Learning: แบบจำลองสามารถใช้ประโยชน์จากความรู้ที่ได้รับในโดเมนหนึ่งเพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพในอีกโดเมนหนึ่ง
วิวัฒนาการเป็นสิ่งจำเป็นสำหรับระบบ AI ที่จะยังคงมีความเกี่ยวข้องและมีประสิทธิภาพในโลกที่เปลี่ยนแปลงตลอดเวลา หาก ERNIE X1 สามารถพัฒนาได้อย่างแท้จริง มันจะมีข้อได้เปรียบที่สำคัญเหนือแบบจำลองที่คงที่และต้องมีการอัปเดตด้วยตนเอง
ภูมิทัศน์การแข่งขัน: Baidu vs. DeepSeek vs. OpenAI
การเปิดตัว ERNIE X1 ทำให้ Baidu อยู่ในการแข่งขันโดยตรงกับทั้ง DeepSeek และ OpenAI ผู้เล่นแต่ละคนเหล่านี้มีจุดแข็งและจุดอ่อนของตัวเอง
DeepSeek:
ข้อได้เปรียบหลักของ DeepSeek คือประสิทธิภาพ บริษัทได้แสดงให้เห็นว่าสามารถสร้างแบบจำลองที่มีประสิทธิภาพสูงด้วยฮาร์ดแวร์ขั้นสูงน้อยกว่าและในราคาที่ต่ำกว่า ทำให้เทคโนโลยีของบริษัทเข้าถึงได้สำหรับผู้ใช้และแอปพลิเคชันที่หลากหลาย อย่างไรก็ตาม DeepSeek เป็นผู้เล่นที่ค่อนข้างใหม่ และประวัติการทำงานในระยะยาวยังคงต้องรอดูกันต่อไป
OpenAI:
OpenAI เป็นผู้นำที่เป็นที่ยอมรับในสาขา AI โดยมีชุดแบบจำลอง GPT เป็นเกณฑ์มาตรฐานสำหรับประสิทธิภาพ บริษัทสามารถเข้าถึงทรัพยากรมหาศาลและทีมงานนักวิจัยที่มีความสามารถจำนวนมาก อย่างไรก็ตาม แบบจำลองของ OpenAI เป็นกรรมสิทธิ์ และการเข้าถึงอาจมีราคาแพง
Baidu:
ตำแหน่งของ Baidu อยู่ตรงกลาง บริษัทมีประวัติอันยาวนานในการวิจัยและพัฒนา AI และมีทรัพยากรจำนวนมาก ERNIE X1 มีเป้าหมายที่จะรวมประสิทธิภาพของแบบจำลองของ OpenAI เข้ากับประสิทธิภาพของ DeepSeek อย่างไรก็ตาม Baidu เผชิญกับความท้าทายในการโน้มน้าวผู้ใช้ว่าเทคโนโลยีของบริษัทสามารถแข่งขันกับคู่แข่งทั้งสองนี้ได้อย่างแท้จริง การตัดสินใจเสนอแบบจำลองฟรีแก่ผู้ใช้ chatbot แต่ละรายถือเป็นกลยุทธ์ในการเพิ่มส่วนแบ่งการตลาดและรวบรวมข้อมูลผู้ใช้
การแข่งขันระหว่างผู้เล่นทั้งสามนี้มีแนวโน้มที่จะรุนแรงในอีกไม่กี่ปีข้างหน้า ผลลัพธ์จะกำหนดอนาคตของการพัฒนา AI และกำหนดว่าบริษัทและเทคโนโลยีใดครองตลาด การมุ่งเน้นที่ทั้งประสิทธิภาพและความคุ้มค่าเป็นแนวโน้มที่สำคัญ และเป็นเรื่องน่าสนใจที่จะเห็นว่าแต่ละบริษัทตอบสนองต่อความท้าทายนี้อย่างไร การเพิ่มขึ้นของแบบจำลองโอเพนซอร์สเช่น DeepSeek ก็เป็นปัจจัยสำคัญเช่นกัน และยังคงต้องรอดูกันต่อไปว่าแบบจำลองที่เป็นกรรมสิทธิ์จะสามารถรักษาความโดดเด่นในระยะยาวได้หรือไม่