Ernie 4.5: นำยุคแห่งการเรียนรู้แบบ Multimodal โดยกำเนิด
Ernie 4.5 แสดงถึงการเปลี่ยนแปลงกระบวนทัศน์ในความสามารถของ AI โดยนำเสนอแนวทางที่ก้าวล้ำในการเรียนรู้แบบ multimodal โดยกำเนิด โมเดลที่เป็นนวัตกรรมใหม่นี้ก้าวข้ามขีดจำกัดของระบบ AI แบบดั้งเดิม ซึ่งมักประสบปัญหาในการบูรณาการและตีความข้อมูลจากแหล่งที่หลากหลาย เช่น ข้อความ รูปภาพ และงานการให้เหตุผลเชิงตรรกะ Ernie 4.5 เชื่อมช่องว่างเหล่านี้ได้อย่างราบรื่นโดยใช้การสร้างแบบจำลองร่วมกันในหลายรูปแบบ วิธีการแบบองค์รวมนี้ช่วยเพิ่มขีดความสามารถของแบบจำลองสำหรับการให้เหตุผลเชิงข้อความและการอนุมานเชิงตรรกะได้อย่างมาก ส่งผลให้เกิดความเข้าใจที่ละเอียดยิ่งขึ้นและครอบคลุมของข้อมูลที่ซับซ้อน
ประสิทธิภาพของ Ernie 4.5 บ่งบอกได้หลายอย่าง การทดสอบเกณฑ์มาตรฐานระบุว่ามีประสิทธิภาพเหนือกว่า GPT-4.5 ของ OpenAI ในหลายด้านที่สำคัญ สิ่งที่น่าทึ่งยิ่งกว่านั้นคือความคุ้มค่าของ Ernie 4.5 การเข้าถึง API มีให้ในราคาเพียงเศษเสี้ยว – เพียง 1% – ของค่าใช้จ่ายที่เกี่ยวข้องกับ GPT-4.5 การลดต้นทุนอย่างมากนี้เป็นตัวเปลี่ยนเกม ซึ่งอาจเปิดประตูให้ธุรกิจและนักพัฒนาจำนวนมากขึ้นสามารถใช้ประโยชน์จากพลังของ AI ที่ล้ำสมัย
ประสิทธิภาพที่เหนือกว่าของ Ernie 4.5 มีสาเหตุมาจากความก้าวหน้าทางเทคโนโลยีที่สำคัญหลายประการ:
- FlashMask Dynamic Attention Masking: เทคนิคนี้ช่วยเพิ่มความแม่นยำโดยมุ่งเน้นไปที่ส่วนที่เกี่ยวข้องมากที่สุดของข้อมูลอินพุตแบบไดนามิก ลดสิ่งรบกวนและปรับปรุงความสามารถของแบบจำลองในการแยกแยะข้อมูลสำคัญ
- Heterogeneous Multimodal Mixture-of-Experts (MoE): สถาปัตยกรรมที่ซับซ้อนนี้ปรับความสามารถในการให้เหตุผลให้เหมาะสมโดยใช้ประโยชน์จากชุดแบบจำลอง “ผู้เชี่ยวชาญ” ที่หลากหลาย ซึ่งแต่ละแบบได้รับการฝึกฝนในด้านต่างๆ ของข้อมูล วิธีการทำงานร่วมกันนี้ช่วยให้ Ernie 4.5 สามารถจัดการกับปัญหาที่ซับซ้อนได้อย่างคล่องแคล่วมากขึ้น
- Self-Feedback Enhanced Post-Training: กระบวนการปรับแต่งซ้ำๆ นี้ช่วยให้แบบจำลองเรียนรู้จากเอาต์พุตของตัวเอง ปรับปรุงประสิทธิภาพอย่างต่อเนื่อง และลดการเกิด “ภาพหลอน” – กรณีที่ AI สร้างข้อมูลที่ไม่ถูกต้องหรือไม่สมเหตุสมผล
Ernie X1: เพิ่มขีดความสามารถ AI สำหรับการตัดสินใจและการให้เหตุผลขั้นสูง
ในขณะที่ Ernie 4.5 มุ่งเน้นไปที่ความเข้าใจแบบ multimodal ที่ครอบคลุม Ernie X1 ใช้แนวทางที่แตกต่างกัน แต่มีผลกระทบเท่าเทียมกัน โมเดลการให้เหตุผลขั้นสูงนี้ได้รับการออกแบบมาเพื่อให้เป็นเลิศในสถานการณ์การตัดสินใจ ผลักดันขอบเขตของ AI นอกเหนือจากการสร้างการตอบสนองอย่างง่าย Ernie X1 ได้รับการวางตำแหน่งให้เป็นคู่แข่งโดยตรงกับ DeepSeek-R1 และ Baidu ยืนยันว่ามีประสิทธิภาพเทียบเท่าในราคาที่ลดลงอย่างมาก – ประมาณครึ่งหนึ่งของคู่แข่ง
Ernie X1 สร้างความโดดเด่นด้วยความสามารถในการทำหน้าที่เป็นตัวแทนเชิงโต้ตอบและการวิเคราะห์ แทนที่จะเป็นเพียงเครื่องมือสำหรับสร้างเนื้อหา ได้รับการออกแบบมาเพื่อประมวลผลข้อมูล หาข้อสรุป และทำการตัดสินใจอย่างมีข้อมูล ทำให้เป็นทรัพย์สินที่มีค่าในการใช้งานที่หลากหลาย
ตัวอย่างเช่น พิจารณาขอบเขตของการสร้างเรื่องเล่า เมื่อได้รับข้อความแจ้งเบื้องหลังพื้นฐาน X1 สามารถสร้างโครงเรื่องลึกลับฆาตกรรมที่ซับซ้อนและน่าสนใจ แสดงให้เห็นถึงความสามารถในการเล่าเรื่องที่สร้างสรรค์และซับซ้อน นอกจากนี้ X1 ยังแสดงให้เห็นถึงความสามารถที่โดดเด่นในการเลียนแบบน้ำเสียงที่เฉียบคมและมีความคิดเห็นซึ่งมักพบในแพลตฟอร์มโซเชียลมีเดียของจีน ทำให้เป็นเครื่องมือที่มีศักยภาพสำหรับผู้สร้างเนื้อหาที่ต้องการสร้างการตอบสนองที่ขับเคลื่อนด้วย AI ที่น่าสนใจและเกี่ยวข้องกับวัฒนธรรมมากขึ้น
ความสามารถของ Ernie X1 มีรากฐานมาจากเทคนิคที่เป็นนวัตกรรมหลายประการ:
- Progressive Reinforcement Learning: วิธีนี้ช่วยให้แบบจำลองเรียนรู้และปรับปรุงประสิทธิภาพอย่างต่อเนื่องผ่านการโต้ตอบซ้ำๆ กับสภาพแวดล้อม ซึ่งช่วยเพิ่มความคิดสร้างสรรค์ ความสามารถในการค้นหา การใช้เครื่องมือ และการอนุมานเชิงตรรกะในโดเมนที่หลากหลาย
- End-to-End Training Based on Reasoning and Action Chains: แนวทางนี้เสริมสร้างความสามารถของ X1 ในการดำเนินการค้นหาเชิงลึกและใช้เครื่องมือภายนอกอย่างมีประสิทธิภาพ ซึ่งเป็นส่วนที่แบบจำลอง AI ที่มีอยู่จำนวนมากยังคงเผชิญกับความท้าทาย
สถาปัตยกรรมทางเทคนิคพื้นฐานที่สนับสนุนทั้ง Ernie 4.5 และ X1 มีบทบาทสำคัญในความคุ้มค่า แพลตฟอร์ม PaddlePaddle และ Ernie ของ Baidu ได้ใช้การเพิ่มประสิทธิภาพในการบีบอัดแบบจำลอง เอ็นจิ้นการอนุมาน และสถาปัตยกรรมระบบ ความก้าวหน้าเหล่านี้ส่งผลให้ความต้องการในการคำนวณลดลงอย่างมาก นำไปสู่ความเร็วในการอนุมานที่เร็วขึ้นและต้นทุนการดำเนินงานที่ลดลง นี่คือปัจจัยสำคัญที่ทำให้ต้นทุนของ X1 เป็นเพียงครึ่งหนึ่งของ DeepSeek-R1
สถาปัตยกรรมสี่ชั้นของ Baidu: รากฐานสำหรับนวัตกรรม AI
ตำแหน่งที่เป็นเอกลักษณ์ของ Baidu ในภูมิทัศน์ AI เกิดจากแนวทางสถาปัตยกรรมสี่ชั้นที่ครอบคลุม กลยุทธ์แบบองค์รวมนี้ครอบคลุมการวิจัยพื้นฐาน การพัฒนาเฟรมเวิร์ก การสร้างแบบจำลอง และการปรับใช้แอปพลิเคชัน แนวทางบูรณาการนี้ทำให้ Baidu มีข้อได้เปรียบที่แตกต่างกัน ทำให้สามารถขับเคลื่อนนวัตกรรมในห่วงโซ่คุณค่า AI ทั้งหมด
- Foundational Research: Baidu ลงทุนอย่างมากในการวิจัย AI ขั้นพื้นฐาน สำรวจอัลกอริทึม เทคนิค และสถาปัตยกรรมใหม่ๆ ที่ผลักดันขอบเขตของสิ่งที่เป็นไปได้
- Framework Development: PaddlePaddle ซึ่งเป็นเฟรมเวิร์กการเรียนรู้เชิงลึกของ Baidu เป็นแพลตฟอร์มที่แข็งแกร่งและยืดหยุ่นสำหรับการสร้างและปรับใช้แบบจำลอง AI
- Model Creation: Baidu พัฒนาแบบจำลอง AI ที่หลากหลาย รวมถึง Ernie 4.5 และ X1 เพื่อตอบสนองความต้องการและการใช้งานที่หลากหลาย
- Application Deployment: Baidu รวมแบบจำลอง AI เข้ากับผลิตภัณฑ์และบริการที่หลากหลาย รวมถึงการค้นหา แผนที่ ที่เก็บข้อมูลบนคลาวด์ และการประมวลผลเอกสาร
ความเชี่ยวชาญเชิงลึกในชิป AI และโครงสร้างพื้นฐานนี้เป็นรากฐานที่มั่นคงสำหรับความพยายามทางการค้าในระยะยาวของ Baidu ทำให้บริษัทสามารถแปลความก้าวหน้าในการวิจัยไปสู่การใช้งานจริง
การเพิ่มขึ้นของ Model-as-a-Service (MaaS) และผลกระทบ
การเกิดขึ้นของแพลตฟอร์ม Model-as-a-Service (MaaS) กำลังเปลี่ยนแปลงภูมิทัศน์ AI และ Baidu ก็อยู่ในระดับแนวหน้าของแนวโน้มนี้ แพลตฟอร์ม MaaS เช่น Qianfan ของ Baidu ช่วยให้ธุรกิจและนักพัฒนาสามารถเข้าถึงแบบจำลอง AI ที่ได้รับการฝึกฝนล่วงหน้าได้อย่างสะดวกผ่าน API ซึ่งช่วยลดความจำเป็นในการมีความเชี่ยวชาญและโครงสร้างพื้นฐานภายในองค์กรอย่างกว้างขวาง ลดอุปสรรคในการเข้าถึงสำหรับการนำ AI มาใช้ได้อย่างมาก
API ของ Ernie 4.5 มีให้บริการแล้วผ่าน Qianfan และ Ernie X1 จะถูกเพิ่มในเร็วๆ นี้ ซึ่งช่วยให้องค์กรและนักพัฒนาสามารถรวมแบบจำลองอันทรงพลังเหล่านี้เข้ากับแอปพลิเคชันของตนเองได้อย่างราบรื่น เร่งการพัฒนาโซลูชันที่ขับเคลื่อนด้วย AI ที่เป็นนวัตกรรมใหม่ โมเดล MaaS กำลังทำให้การเข้าถึง AI เป็นประชาธิปไตย เพิ่มขีดความสามารถให้กับองค์กรต่างๆ ในวงกว้างขึ้นเพื่อใช้ประโยชน์จากศักยภาพในการเปลี่ยนแปลง
จุดเปลี่ยน AI ของจีน: การนำไปใช้ที่เพิ่มขึ้น
อุตสาหกรรม AI ของจีนมาถึงจุดเปลี่ยนที่สำคัญ โดยธุรกิจต่างๆ กระตือรือร้นที่จะเปิดรับเทคโนโลยี AI ใหม่ๆ มากขึ้น ความท้าทายของอุปสรรคทางเทคนิคที่สูงและต้นทุนที่ไม่ยั่งยืนได้ขัดขวางการนำไปใช้อย่างกว้างขวางในอดีต อย่างไรก็ตาม ความก้าวหน้าในแบบจำลอง AI ควบคู่ไปกับการเกิดขึ้นของแพลตฟอร์ม MaaS ที่คุ้มค่า กำลังเปลี่ยนแปลงภูมิทัศน์อย่างรวดเร็ว
ธุรกิจขนาดกลางและขนาดย่อม (SMBs) มักประสบปัญหาภาระทางการเงินในการนำ AI ไปใช้ ในขณะที่องค์กรขนาดใหญ่ แม้จะมีทีมงานด้านเทคนิค แต่ก็ต้องเผชิญกับค่าใช้จ่ายในการฝึกอบรมที่สูงและความท้าทายในการปรับตัวที่ซับซ้อน อุปสรรคเหล่านี้ได้สร้างความไม่แน่นอนและทำให้การบูรณาการ AI ช้าลง
อย่างไรก็ตาม ในขณะที่แบบจำลอง AI ยังคงปรับปรุงและเข้าถึงได้ง่ายขึ้น บริษัทต่างๆ ในอุตสาหกรรมต่างๆ กำลังดำเนินการเปลี่ยนแปลงที่ขับเคลื่อนด้วย AI อย่างแข็งขัน กลยุทธ์ของ Baidu ในการลดต้นทุนและเพิ่มการเข้าถึงด้วย Ernie 4.5 และ X1 แก้ไขปัญหาเหล่านี้โดยตรง ปูทางสำหรับการนำไปใช้ในวงกว้างขึ้นและเร่งการพัฒนาอุตสาหกรรม AI
ความมุ่งมั่นของ Baidu ต่อ AI-First: สร้างผลิตภัณฑ์ใหม่สำหรับอนาคต
ในเดือนมีนาคม 2023 Baidu ให้คำมั่นสัญญาว่าจะสร้างผลิตภัณฑ์ทั้งหมดของตนใหม่ด้วยแนวทาง AI-first นี่เป็นการเปลี่ยนแปลงครั้งสำคัญในกลยุทธ์ของบริษัท โดยจัดลำดับความสำคัญของ AI เป็นแรงผลักดันหลักเบื้องหลังนวัตกรรม ตั้งแต่นั้นมา Baidu ได้ลงทุนอย่างมากในการพัฒนาแบบจำลองพื้นฐานรุ่นต่อไป ซึ่งนำไปสู่การเปิดตัวแบบจำลอง Ernie multimodal โดยกำเนิด
ความมุ่งมั่นนี้สะท้อนให้เห็นถึงความเชื่อของ Baidu ที่ว่า AI จะเปลี่ยนรูปแบบการดำเนินธุรกิจและการโต้ตอบกับลูกค้าโดยพื้นฐาน ด้วยการรวม AI เข้ากับผลิตภัณฑ์และบริการหลัก Baidu มุ่งหวังที่จะมอบประสบการณ์ที่ชาญฉลาด มีประสิทธิภาพ และเป็นส่วนตัวมากขึ้นแก่ผู้ใช้
อนาคตของ AI ระดับองค์กร: ความแม่นยำ ความถูกต้อง และความเป็นผู้นำของ Baidu
ปี 2025 พร้อมที่จะเป็นปีที่สำคัญสำหรับการนำ AI ระดับองค์กรไปใช้ โดยให้ความสำคัญกับความแม่นยำและความถูกต้องมากขึ้น ในขณะที่ธุรกิจต่างๆ พึ่งพา AI มากขึ้นสำหรับการตัดสินใจที่สำคัญ ความต้องการระบบ AI ที่เชื่อถือได้และน่าเชื่อถือจะทวีความรุนแรงขึ้น
Baidu ซึ่งมีแบบจำลอง Ernie 4.5 และ X1 ขั้นสูง อยู่ในตำแหน่งที่ดีที่จะเป็นผู้นำในการเปลี่ยนแปลงนี้ แบบจำลองเหล่านี้ ด้วยความสามารถในการให้เหตุผลที่ได้รับการปรับปรุง ความเข้าใจแบบ multimodal และความคุ้มค่า แสดงถึงก้าวสำคัญในการพัฒนา AI ระดับองค์กร ด้วยการทำให้การเข้าถึงเทคโนโลยี AI ที่ล้ำสมัยเป็นประชาธิปไตย Baidu กำลังเพิ่มขีดความสามารถให้กับธุรกิจทุกขนาดให้เปิดรับศักยภาพในการเปลี่ยนแปลงของ AI และปลดล็อกโอกาสใหม่ๆ สำหรับการเติบโตและนวัตกรรม ความมุ่งมั่นของบริษัทต่อกลยุทธ์ AI-first ควบคู่ไปกับสถาปัตยกรรมสี่ชั้นที่ครอบคลุม ทำให้บริษัทเป็นผู้เล่นหลักในการกำหนดอนาคตของ AI ไม่ใช่แค่ในประเทศจีน แต่ทั่วโลก ความก้าวหน้าอย่างต่อเนื่องในการพัฒนาแบบจำลอง ควบคู่ไปกับการเพิ่มขึ้นของแพลตฟอร์ม MaaS กำลังสร้างพื้นที่ที่อุดมสมบูรณ์สำหรับยุคใหม่ของโซลูชันที่ขับเคลื่อนด้วย AI และ Baidu ก็อยู่ในระดับแนวหน้าของการเปลี่ยนแปลงที่น่าตื่นเต้นนี้อย่างไม่ต้องสงสัย