ERNIE 4.5: โมเดลพื้นฐาน Multimodal ยุคใหม่
ERNIE 4.5 เป็นโมเดลพื้นฐาน multimodal native ล่าสุดที่พัฒนาโดย Baidu เอง โมเดลนี้ได้รับการออกแบบมาเพื่อให้เกิดการเพิ่มประสิทธิภาพร่วมกันโดยการสร้างแบบจำลองหลายรูปแบบร่วมกัน วิธีการที่เป็นนวัตกรรมใหม่นี้ส่งผลให้มีความสามารถในการทำความเข้าใจ multimodal ที่ยอดเยี่ยม สิ่งที่ทำให้ ERNIE 4.5 แตกต่างคือทักษะทางภาษาที่ได้รับการปรับปรุง ควบคู่ไปกับการเพิ่มประสิทธิภาพโดยรวมในด้านความเข้าใจ การสร้าง การให้เหตุผล และความจำ นอกจากนี้ ยังแสดงให้เห็นถึงการปรับปรุงที่สำคัญในด้านที่มักเป็นเรื่องท้าทายสำหรับโมเดล AI รวมถึงการป้องกันภาพหลอน การให้เหตุผลเชิงตรรกะ และความสามารถในการเขียนโค้ด
ลักษณะ multimodal ของ ERNIE 4.5 นั้นชัดเจนในความสามารถในการผสานรวมและทำความเข้าใจเนื้อหาประเภทต่างๆ ได้อย่างราบรื่น ซึ่งรวมถึง:
- ข้อความ: การประมวลผลและทำความเข้าใจข้อมูลที่เป็นลายลักษณ์อักษร
- รูปภาพ: การตีความและวิเคราะห์เนื้อหาภาพ
- เสียง: การทำความเข้าใจและตอบสนองต่อภาษาพูด
- วิดีโอ: การวิเคราะห์และทำความเข้าใจข้อมูลภาพและเสียงแบบไดนามิก
ความสามารถ multimodal ที่ครอบคลุมนี้ช่วยให้ ERNIE 4.5 สามารถจัดการงานได้หลากหลาย ตั้งแต่การตอบคำถามที่ซับซ้อนไปจนถึงการสร้างเนื้อหาที่สร้างสรรค์
นอกเหนือจากฟังก์ชัน multimodal หลักแล้ว ERNIE 4.5 ยังแสดงให้เห็นถึงระดับสติปัญญาและการรับรู้บริบทที่น่าทึ่ง มันเข้าใจวัฒนธรรมอินเทอร์เน็ตในปัจจุบันได้อย่างง่ายดาย รวมถึงมีมและการ์ตูนเสียดสี ซึ่งแสดงให้เห็นถึงความสามารถในการปรับตัวให้เข้ากับภาษาและรูปแบบการสื่อสารที่เปลี่ยนแปลงไป
ในฐานะที่เป็นโมเดลพื้นฐานเรือธงของ Baidu และข้อเสนอ multimodal native, ERNIE 4.5 ได้รับการวางตำแหน่งให้เหนือกว่า GPT-4.5 ในการทดสอบ benchmark ต่างๆ ที่น่าสังเกตคือ มันประสบความสำเร็จในประสิทธิภาพที่เหนือกว่านี้ด้วยต้นทุนเพียงเศษเสี้ยว (ประมาณ 1%) ของ GPT-4.5 ความคุ้มค่านี้ ควบคู่ไปกับความสามารถขั้นสูง ทำให้ ERNIE 4.5 เป็นตัวเลือกที่มีการแข่งขันสูงและเข้าถึงได้ง่ายในภูมิทัศน์ AI
การเพิ่มประสิทธิภาพที่สำคัญในความสามารถของ ERNIE 4.5 เป็นผลโดยตรงจากความก้าวหน้าทางเทคโนโลยีที่สำคัญหลายประการ:
- ‘FlashMask’ Dynamic Attention Masking: เทคนิคนี้อาจช่วยให้โมเดลสามารถมุ่งเน้นไปที่ส่วนที่เกี่ยวข้องมากที่สุดของข้อมูลอินพุตได้อย่างมีพลวัต ซึ่งช่วยปรับปรุงประสิทธิภาพและความแม่นยำ
- Heterogeneous Multimodal Mixture-of-Experts: สิ่งนี้ชี้ให้เห็นว่า ERNIE 4.5 ใช้ชุดย่อยของโมเดลเฉพาะทางที่หลากหลาย ซึ่งแต่ละชุดได้รับการปรับให้เหมาะสมสำหรับรูปแบบหรือภารกิจที่แตกต่างกัน ซึ่งจะถูกรวมเข้าด้วยกันเพื่อให้ได้ประสิทธิภาพโดยรวมที่เหนือกว่า
- Spatiotemporal Representation Compression: สิ่งนี้บ่งชี้ว่าโมเดลใช้เทคนิคขั้นสูงในการบีบอัดและแสดงข้อมูลที่เปลี่ยนแปลงตามเวลาและพื้นที่อย่างมีประสิทธิภาพ เช่น เนื้อหาวิดีโอ
- Knowledge-Centric Training Data Construction: สิ่งนี้บ่งชี้ว่าข้อมูลการฝึกอบรมสำหรับ ERNIE 4.5 ได้รับการดูแลและจัดโครงสร้างอย่างรอบคอบเพื่อเน้นการได้มาซึ่งความรู้และการเป็นตัวแทน ซึ่งนำไปสู่ความสามารถในการให้เหตุผลที่ดีขึ้น
- Self-feedback Enhanced Post-Training: สิ่งนี้ชี้ให้เห็นว่าโมเดลผ่านกระบวนการปรับแต่งหลังจากการฝึกอบรมเบื้องต้น ซึ่งจะเรียนรู้จากผลลัพธ์ของตัวเองและปรับปรุงประสิทธิภาพซ้ำๆ
ความก้าวหน้าทางเทคโนโลยีเหล่านี้มีส่วนร่วมในประสิทธิภาพและความสามารถรอบด้านที่น่าประทับใจของ ERNIE 4.5
ERNIE X1: โมเดลการให้เหตุผลเชิงลึกเพื่อเพิ่มขีดความสามารถของ AI
ERNIE X1 แสดงถึงแนวทางที่แตกต่างสำหรับ AI โดยมุ่งเน้นไปที่การคิดเชิงลึกและความสามารถในการให้เหตุผล โมเดลนี้ได้รับการออกแบบมาเพื่อให้เป็นเลิศในงานที่ต้องใช้ฟังก์ชันการรับรู้ขั้นสูง เช่น:
- ความเข้าใจ: การทำความเข้าใจข้อมูลและแนวคิดที่ซับซ้อน
- การวางแผน: การพัฒนากลยุทธ์และลำดับของการกระทำเพื่อให้บรรลุเป้าหมาย
- การไตร่ตรอง: การประเมินกระบวนการให้เหตุผลของตนเองและระบุส่วนที่ต้องปรับปรุง
- วิวัฒนาการ: การปรับตัวและเรียนรู้จากข้อมูลและประสบการณ์ใหม่ๆ
ในฐานะที่เป็นโมเดลการให้เหตุผลเชิงลึก multimodal แรกของ Baidu ที่มีความสามารถในการใช้เครื่องมือ ERNIE X1 แสดงให้เห็นถึงจุดแข็งโดยเฉพาะในหลายด้านที่สำคัญ:
- การถามตอบความรู้ภาษาจีน: การตอบคำถามตามฐานความรู้ภาษาและวัฒนธรรมจีนที่กว้างขวาง
- การสร้างสรรค์วรรณกรรม: การสร้างรูปแบบข้อความที่สร้างสรรค์ เช่น บทกวี สคริปต์ หรือบทความ
- การเขียนต้นฉบับ: การช่วยเหลือในการร่างและเรียบเรียงเนื้อหาที่เป็นลายลักษณ์อักษรที่มีรูปแบบยาวขึ้น
- การสนทนา: การมีส่วนร่วมในการสนทนาที่เป็นธรรมชาติและสอดคล้องกัน
- การให้เหตุผลเชิงตรรกะ: การแก้ปัญหาที่ต้องใช้การให้เหตุผลแบบนิรนัยและอุปนัย
- การคำนวณที่ซับซ้อน: การคำนวณทางคณิตศาสตร์ที่ซับซ้อน
ความสามารถของ ERNIE X1 ในการใช้เครื่องมือเป็นตัวสร้างความแตกต่างที่สำคัญ มันสามารถใช้ประโยชน์จากเครื่องมือที่หลากหลายเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพและให้โซลูชันที่ครอบคลุมยิ่งขึ้น เครื่องมือเหล่านี้รวมถึง:
- การค้นหาขั้นสูง: การเข้าถึงและดึงข้อมูลจากเครื่องมือค้นหา
- การถามตอบในเอกสารที่กำหนด: การตอบคำถามตามเนื้อหาของเอกสารเฉพาะ
- การทำความเข้าใจรูปภาพ: การวิเคราะห์และตีความข้อมูลภาพ
- การสร้างภาพ AI: การสร้างภาพใหม่ตามคำอธิบายที่เป็นข้อความ
- การตีความโค้ด: การทำความเข้าใจและการรันโค้ดคอมพิวเตอร์
- การอ่านหน้าเว็บ: การดึงข้อมูลจากหน้าเว็บ
- การทำแผนที่ TreeMind: การสร้างและจัดการแผนที่ความคิด
- Baidu Academic Search: การเข้าถึงและดึงข้อมูลจากเครื่องมือค้นหาทางวิชาการของ Baidu
- การค้นหาข้อมูลธุรกิจ: การรวบรวมข้อมูลเกี่ยวกับธุรกิจและองค์กร
- การค้นหาข้อมูลแฟรนไชส์: การดึงข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับโอกาสแฟรนไชส์
การรวมการใช้เครื่องมือนี้ช่วยให้ ERNIE X1 สามารถจัดการกับปัญหาที่ซับซ้อนในโลกแห่งความเป็นจริงที่ต้องเข้าถึงและประมวลผลข้อมูลจากหลายแหล่ง
ความสามารถที่เพิ่มขึ้นของ ERNIE X1 ได้รับการสนับสนุนจากความก้าวหน้าทางเทคโนโลยีที่สำคัญหลายประการ:
- Progressive Reinforcement Learning Method: แนวทางนี้อาจเกี่ยวข้องกับการฝึกอบรมโมเดลผ่านชุดของงานที่ท้าทายมากขึ้นเรื่อยๆ ทำให้สามารถปรับปรุงประสิทธิภาพได้อย่างค่อยเป็นค่อยไป
- End-to-End Training Approach Integrating Chains of Thought and Action: สิ่งนี้ชี้ให้เห็นว่าโมเดลได้รับการฝึกอบรมไม่เพียงแต่เพื่อสร้างผลลัพธ์เท่านั้น แต่ยังให้เหตุผลเกี่ยวกับขั้นตอนที่เกี่ยวข้องในการเข้าถึงผลลัพธ์เหล่านั้นด้วย ซึ่งนำไปสู่ผลลัพธ์ที่ตีความได้และเชื่อถือได้มากขึ้น
- A Unified Multi-Faceted Reward System: สิ่งนี้บ่งชี้ว่าโมเดลได้รับรางวัลสำหรับการบรรลุเป้าหมายที่หลากหลาย ซึ่งกระตุ้นให้พัฒนาทักษะและความสามารถที่หลากหลาย
เทคโนโลยีเหล่านี้มีส่วนช่วยให้ ERNIE X1 สามารถทำงานด้านการให้เหตุผลที่ซับซ้อนและโต้ตอบกับสภาพแวดล้อมได้อย่างมีประสิทธิภาพ
การเข้าถึงและการรวม: นำ ERNIE 4.5 และ X1 มาสู่ผู้ใช้
ความมุ่งมั่นของ Baidu ในการเข้าถึงนั้นเห็นได้ชัดจากการตัดสินใจที่จะทำให้ทั้ง ERNIE 4.5 และ ERNIE X1 พร้อมใช้งานฟรีสำหรับผู้ใช้แต่ละรายผ่านเว็บไซต์ ERNIE Bot การเคลื่อนไหวนี้ช่วยให้ผู้ชมในวงกว้างได้สัมผัสกับพลังของโมเดล AI ขั้นสูงเหล่านี้โดยตรง
สำหรับผู้ใช้ระดับองค์กรและนักพัฒนา ERNIE 4.5 สามารถเข้าถึงได้ผ่าน API บนแพลตฟอร์ม MaaS ของ Baidu AI Cloud, Qianfan แพลตฟอร์มนี้มีโครงสร้างพื้นฐานที่แข็งแกร่งและปรับขนาดได้สำหรับการรวมความสามารถของ ERNIE 4.5 เข้ากับแอปพลิเคชันที่หลากหลาย ราคาสำหรับ ERNIE 4.5 บน Qianfan มีการแข่งขันสูง โดยราคาอินพุตเริ่มต้นที่ RMB 0.004 ต่อพันโทเค็น และราคาเอาต์พุตที่ RMB 0.016 ต่อพันโทเค็น ERNIE X1 มีกำหนดจะวางจำหน่ายบนแพลตฟอร์ม Qianfan เร็วๆ นี้ ซึ่งจะขยายตัวเลือกสำหรับผู้ใช้ระดับองค์กร
Baidu ยังวางแผนที่จะรวมทั้ง ERNIE 4.5 และ X1 เข้ากับระบบนิเวศผลิตภัณฑ์ที่กว้างขึ้นอย่างต่อเนื่อง การรวมนี้จะครอบคลุมข้อเสนอต่างๆ ของ Baidu ซึ่งรวมถึง:
- Baidu Search: ปรับปรุงประสบการณ์การค้นหาด้วยความสามารถ AI ขั้นสูง
- Wenxiaoyan App: การรวมโมเดลเข้ากับแอปผู้ช่วยเขียนยอดนิยมของ Baidu
- ข้อเสนออื่นๆ: การขยายการเข้าถึงของ ERNIE 4.5 และ X1 ไปยังผลิตภัณฑ์และบริการอื่นๆ ของ Baidu
การรวมอย่างกว้างขวางนี้จะช่วยให้มั่นใจได้ว่าประโยชน์ของโมเดล AI ขั้นสูงเหล่านี้จะได้รับความรู้สึกในประสบการณ์ของผู้ใช้ที่หลากหลาย
ความก้าวหน้าแสดงถึงก้าวสำคัญในสาขาปัญญาประดิษฐ์ ด้วยการมุ่งเน้นไปที่ทั้งความเข้าใจ multimodal และการให้เหตุผลเชิงลึก Baidu ได้สร้างโมเดลที่ทรงพลังสองแบบที่จัดการกับความสามารถ AI ในด้านต่างๆ ความมุ่งมั่นในการเข้าถึง ผ่านการเข้าถึงสาธารณะฟรีและราคาที่แข่งขันได้สำหรับผู้ใช้ระดับองค์กร ทำให้มั่นใจได้ว่าความก้าวหน้าเหล่านี้จะมีผลกระทบในวงกว้าง การรวมโมเดลเหล่านี้เข้ากับระบบนิเวศผลิตภัณฑ์ของ Baidu ช่วยเสริมความแข็งแกร่งให้กับตำแหน่งของพวกเขาในฐานะองค์ประกอบหลักของกลยุทธ์ AI ของบริษัท การลงทุนอย่างต่อเนื่องในด้านปัญญาประดิษฐ์ ศูนย์ข้อมูล และโครงสร้างพื้นฐานระบบคลาวด์ ตอกย้ำความทุ่มเทของ Baidu ในการพัฒนาขีดความสามารถของ AI และพัฒนาโมเดลรุ่นต่อไปที่ชาญฉลาดและทรงพลังยิ่งขึ้นในอนาคต