ก้าวสำคัญสู่ GPT-5
OpenAI ซึ่งได้รับการสนับสนุนจาก Microsoft ได้เปิดตัว GPT-4.5 ซึ่งเป็นรุ่นล่าสุดในซีรีส์ GPT โมเดลนี้มาในรูปแบบพรีวิวแบบจำกัด ซึ่งเป็นการปูทางสำหรับการเปลี่ยนแปลงครั้งสำคัญในแนวทางของ GPT-5 ที่คาดว่าจะเปิดตัวในปลายปีนี้ การเปิดตัว GPT-4.5 ในขั้นต้นจะจำกัดเฉพาะกลุ่มผู้ใช้ที่เข้าร่วมใน ‘research preview’ โดยเฉพาะผู้ที่สมัครสมาชิก ChatGPT Pro ในราคา $200 (£159) ต่อเดือน
OpenAI วางแผนที่จะรวบรวมข้อเสนอแนะจากกลุ่มผู้ใช้เริ่มต้นนี้ ก่อนที่จะเปิดตัวโมเดลให้กับผู้ชมในวงกว้าง กำหนดการเปิดตัวรวมถึงผู้ใช้ Plus และ Team ในปลายสัปดาห์นี้ ตามด้วยผู้ใช้ Enterprise และ Education ในภายหลัง แนวทางแบบค่อยเป็นค่อยไปนี้ช่วยให้ OpenAI สามารถปรับแต่งโมเดลตามการใช้งานจริงและข้อเสนอแนะก่อนที่จะเปิดตัวเต็มรูปแบบ
เทคนิคการฝึกอบรมที่ได้รับการปรับปรุง
GPT-4.5 สามารถเข้าถึงได้บนแพลตฟอร์ม Azure AI Foundry ของ Microsoft แพลตฟอร์มนี้ทำหน้าที่เป็นศูนย์กลางสำหรับโมเดล AI ที่ล้ำสมัย โดยมีข้อเสนอไม่เพียงแต่จาก OpenAI เท่านั้น แต่ยังมาจาก Stability, Cohere และ Microsoft เองอีกด้วย อย่างไรก็ตาม เส้นทางการพัฒนาของ GPT-4.5 ไม่ได้ปราศจากความท้าทาย OpenAI พบอุปสรรค โดยเฉพาะอย่างยิ่งในการจัดหาข้อมูลการฝึกอบรมใหม่ที่มีคุณภาพสูง
เพื่อเอาชนะความท้าทายเหล่านี้และเพิ่มขีดความสามารถของโมเดล OpenAI ได้ใช้เทคนิคที่เรียกว่า ‘post-training’ กระบวนการนี้เกี่ยวข้องกับการรวมข้อเสนอแนะของมนุษย์เพื่อปรับแต่งการตอบสนองของโมเดลและปรับปรุงความละเอียดอ่อนของการโต้ตอบกับผู้ใช้ ข้อเสนอแนะของมนุษย์มีบทบาทสำคัญในการกำหนดพฤติกรรมของโมเดลและปรับให้สอดคล้องกับความคาดหวังและความชอบของมนุษย์มากขึ้น
นอกจากนี้ OpenAI ยังใช้ประโยชน์จากโมเดล o1 ‘reasoning’ เพื่อฝึกอบรม GPT-4.5 ด้วยข้อมูลสังเคราะห์ แนวทางที่เป็นนวัตกรรมใหม่นี้ช่วยให้สามารถสร้างข้อมูลการฝึกอบรมที่เสริมชุดข้อมูลที่มีอยู่ ซึ่งอาจช่วยลดข้อจำกัดที่เกิดจากความขาดแคลนข้อมูลจริงที่มีคุณภาพสูง
ระบบการฝึกอบรมสำหรับ GPT-4.5 เกี่ยวข้องกับการผสมผสานระหว่างเทคนิคการกำกับดูแลแบบใหม่และวิธีการที่ได้รับการยอมรับ ซึ่งรวมถึง supervised fine-tuning (SFT) และ reinforcement learning from human feedback (RLHF) ซึ่งเป็นเทคนิคที่ใช้ในการพัฒนา GPT-4o ด้วย การผสมผสานแนวทางเหล่านี้มีจุดมุ่งหมายเพื่อใช้ประโยชน์จากจุดแข็งของแต่ละวิธี ส่งผลให้ได้โมเดลที่แข็งแกร่งและประณีตยิ่งขึ้น
จากข้อมูลของ OpenAI พบว่า GPT-4.5 มีแนวโน้มที่จะ ‘hallucinate’ ลดลงเมื่อเทียบกับ GPT-4o Hallucination ในบริบทของโมเดลภาษา AI หมายถึงการสร้างข้อมูลที่เป็นเท็จหรือไม่สมเหตุสมผล GPT-4.5 ยังแสดงอาการหลอนประสาทน้อยกว่าโมเดล o1 reasoning เล็กน้อย ซึ่งแสดงให้เห็นถึงการปรับปรุงความแม่นยำและความน่าเชื่อถือของข้อเท็จจริง
โอบรับ ‘ความแตกต่างทางอารมณ์’
โมเดล Reasoning เช่น โมเดล o1 มีลักษณะเฉพาะด้วยแนวทางการสร้างการตอบสนองที่รอบคอบและเป็นระบบ การประมวลผลที่รอบคอบนี้ แม้ว่าอาจจะช้ากว่า แต่ก็มีจุดมุ่งหมายเพื่อเพิ่มความแม่นยำของการตอบสนองและลดข้อผิดพลาด เช่น อาการหลอนประสาท การแลกเปลี่ยนระหว่างความเร็วและความแม่นยำเป็นข้อพิจารณาที่สำคัญในการออกแบบและการปรับใช้โมเดล reasoning
Raphael Gontijo Lopes นักวิจัยของ OpenAI กล่าวในระหว่างการเปิดตัวแบบสตรีมว่า เน้นที่การเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานร่วมกันและความฉลาดทางอารมณ์ใน GPT-4.5 เขากล่าวว่า “เราปรับ GPT-4.5 ให้เป็นผู้ทำงานร่วมกันที่ดีขึ้น ทำให้การสนทนารู้สึกอบอุ่น เป็นธรรมชาติ และมีความแตกต่างทางอารมณ์มากขึ้น” การเน้นที่ความแตกต่างทางอารมณ์นี้แสดงถึงก้าวสำคัญสู่การสร้างแบบจำลอง AI ที่สามารถโต้ตอบกับผู้ใช้ในลักษณะที่เป็นธรรมชาติและน่าดึงดูดยิ่งขึ้น
อนาคตกับ GPT-5
ในอนาคต OpenAI วางแผนที่จะรวมโมเดล GPT-series เข้ากับโมเดล o-series reasoning ใน GPT-5 ที่กำลังจะมาถึง การผสานรวมนี้จะช่วยให้แชทบอท ChatGPT สามารถเลือกโมเดลที่เหมาะสมที่สุดสำหรับงานหรือการโต้ตอบที่กำหนดได้โดยอัตโนมัติ ความสามารถในการเลือกโมเดลแบบไดนามิกนี้สัญญาว่าจะเพิ่มประสิทธิภาพและประสบการณ์ของผู้ใช้
ปัจจุบัน ChatGPT เสนอตัวเลือกให้ผู้ใช้เลือกโมเดลที่ต้องการได้ด้วยตนเอง อย่างไรก็ตาม OpenAI รับทราบว่าแนวทางนี้อาจซับซ้อนเกินไปสำหรับผู้ใช้บางราย การเลือกโมเดลอัตโนมัติที่คาดการณ์ไว้สำหรับ GPT-5 มีจุดมุ่งหมายเพื่อลดความซับซ้อนของประสบการณ์ผู้ใช้ ในขณะที่ใช้ประโยชน์จากจุดแข็งของโมเดลต่างๆ เบื้องหลัง
เจาะลึกความก้าวหน้าของ GPT-4.5
การพัฒนา GPT-4.5 แสดงถึงความก้าวหน้าครั้งสำคัญในวิวัฒนาการของแบบจำลองภาษา AI ลองเจาะลึกความก้าวหน้าที่สำคัญบางประการและผลกระทบของมัน:
1. พลังของข้อเสนอแนะจากมนุษย์:
การรวมข้อเสนอแนะของมนุษย์ผ่านการฝึกอบรมภายหลังเป็นรากฐานสำคัญของการพัฒนา GPT-4.5 กระบวนการวนซ้ำนี้ช่วยให้ผู้ประเมินที่เป็นมนุษย์สามารถให้ข้อเสนอแนะเกี่ยวกับผลลัพธ์ของแบบจำลอง ซึ่งจะนำทางไปสู่การตอบสนองที่พึงประสงค์และแม่นยำยิ่งขึ้น วงจรป้อนกลับนี้ช่วยแก้ไขอคติที่ละเอียดอ่อน ปรับปรุงความเข้าใจของแบบจำลองเกี่ยวกับบริบท และเพิ่มความสามารถในการสร้างข้อความที่แตกต่างและเกี่ยวข้อง ข้อเสนอแนะของมนุษย์มีค่าอย่างยิ่งในการกำหนดพฤติกรรมของแบบจำลองและทำให้มั่นใจว่าสอดคล้องกับความคาดหวังของมนุษย์
2. การเพิ่มข้อมูลสังเคราะห์:
การใช้ข้อมูลสังเคราะห์ที่สร้างโดยแบบจำลอง o1 reasoning แสดงถึงแนวทางใหม่ในการจัดการกับความท้าทายของการขาดแคลนข้อมูล ด้วยการสร้างข้อมูลเทียมที่เลียนแบบลักษณะของข้อมูลในโลกแห่งความเป็นจริง OpenAI สามารถขยายชุดข้อมูลการฝึกอบรมและเปิดเผยแบบจำลองให้ครอบคลุมสถานการณ์ต่างๆ ได้กว้างขึ้น เทคนิคนี้มีประโยชน์อย่างยิ่งเมื่อข้อมูลจริงที่มีคุณภาพสูงมีจำกัดหรือหาได้ยาก การเพิ่มข้อมูลสังเคราะห์สามารถช่วยปรับปรุงความทนทานและความสามารถในการสรุปของแบบจำลองได้
3. Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF):
RLHF เป็นเทคนิคที่มีประสิทธิภาพซึ่งรวมจุดแข็งของการเรียนรู้แบบเสริมกำลังและข้อเสนอแนะของมนุษย์ ในแนวทางนี้ แบบจำลองจะเรียนรู้ที่จะปรับพฤติกรรมให้เหมาะสมตามรางวัลที่ได้รับจากการสร้างผลลัพธ์ที่พึงประสงค์ ข้อเสนอแนะของมนุษย์ใช้เพื่อกำหนดฟังก์ชันรางวัล ซึ่งจะนำทางแบบจำลองไปสู่การตอบสนองที่ถือว่ามีประโยชน์ แม่นยำ และปลอดภัย RLHF มีประสิทธิภาพอย่างยิ่งในการฝึกอบรมแบบจำลองเพื่อทำงานที่ซับซ้อนซึ่งต้องใช้ความเข้าใจและการตัดสินใจที่แตกต่างกัน
4. ลดอาการหลอนประสาท:
การลดอาการหลอนประสาทเป็นความสำเร็จที่สำคัญใน GPT-4.5 ด้วยการสร้างข้อมูลที่ถูกต้องตามข้อเท็จจริงและเชื่อถือได้มากขึ้น แบบจำลองจึงกลายเป็นเครื่องมือที่น่าเชื่อถือและมีประโยชน์มากขึ้นสำหรับการใช้งานที่หลากหลาย การปรับปรุงนี้อาจเกิดจากปัจจัยหลายประการ รวมถึงเทคนิคการฝึกอบรมที่ได้รับการปรับปรุง การใช้ข้อมูลสังเคราะห์ และการรวมข้อเสนอแนะของมนุษย์
5. ความฉลาดทางอารมณ์และการทำงานร่วมกัน:
การเน้นที่ความแตกต่างทางอารมณ์และการทำงานร่วมกันแสดงถึงการเปลี่ยนแปลงไปสู่การสร้างแบบจำลอง AI ที่ไม่เพียงแต่ฉลาดเท่านั้น แต่ยังมีความเห็นอกเห็นใจและมีส่วนร่วมอีกด้วย ด้วยการทำความเข้าใจและตอบสนองต่ออารมณ์ของมนุษย์ แบบจำลอง AI สามารถสร้างความสัมพันธ์ที่แน่นแฟ้นกับผู้ใช้ และมอบประสบการณ์ที่เป็นส่วนตัวและน่าพึงพอใจยิ่งขึ้น การมุ่งเน้นที่ความฉลาดทางอารมณ์นี้มีความสำคัญอย่างยิ่งต่อการพัฒนา AI ที่สามารถผสานรวมเข้ากับการโต้ตอบและเวิร์กโฟลว์ของมนุษย์ได้อย่างราบรื่น
6. เส้นทางสู่ GPT-5: การเลือกแบบจำลองแบบไดนามิก:
การรวมโมเดล GPT-series และ o-series ที่วางแผนไว้ใน GPT-5 พร้อมการเลือกโมเดลอัตโนมัติ ถือเป็นความก้าวหน้าทางสถาปัตยกรรมที่สำคัญ ความสามารถนี้จะช่วยให้แชทบอทสามารถเลือกแบบจำลองที่ดีที่สุดสำหรับงานที่กำหนดได้แบบไดนามิก ซึ่งจะช่วยเพิ่มประสิทธิภาพและประสบการณ์ของผู้ใช้ แนวทางนี้ใช้ประโยชน์จากจุดแข็งของแบบจำลองต่างๆ ทำให้ระบบ AI มีความยืดหยุ่นและปรับเปลี่ยนได้มากขึ้น ตัวอย่างเช่น งานที่ต้องการความถูกต้องตามข้อเท็จจริงอาจได้รับการจัดการโดยแบบจำลอง reasoning ในขณะที่งานที่เกี่ยวข้องกับการสร้างข้อความเชิงสร้างสรรค์อาจถูกมอบหมายให้กับแบบจำลอง GPT-series
ผลกระทบในวงกว้างของ GPT-4.5 และอื่นๆ
ความก้าวหน้าที่รวมอยู่ใน GPT-4.5 และความสามารถที่คาดการณ์ไว้ของ GPT-5 มีผลกระทบในวงกว้างสำหรับสาขาต่างๆ:
การบริการลูกค้า: แชทบอทที่ขับเคลื่อนด้วย AI สามารถให้การสนับสนุนลูกค้าที่เป็นส่วนตัวและมีประสิทธิภาพมากขึ้น จัดการกับคำถามทั่วไป และปล่อยให้ตัวแทนที่เป็นมนุษย์จัดการกับปัญหาที่ซับซ้อนมากขึ้น ความฉลาดทางอารมณ์ที่ได้รับการปรับปรุงของแบบจำลองเหล่านี้สามารถนำไปสู่การโต้ตอบกับลูกค้าที่น่าพึงพอใจยิ่งขึ้น
การศึกษา: ผู้สอน AI สามารถมอบประสบการณ์การเรียนรู้ส่วนบุคคล ปรับให้เข้ากับความต้องการของนักเรียนแต่ละคน และให้ข้อเสนอแนะที่ปรับให้เหมาะสม ความสามารถของแบบจำลองเหล่านี้ในการสร้างคำอธิบายและตอบคำถามในลักษณะที่แตกต่างกันสามารถปรับปรุงกระบวนการเรียนรู้ได้
การสร้างเนื้อหา: เครื่องมือเขียน AI สามารถช่วยในงานเขียนต่างๆ ตั้งแต่การสร้างสำเนาทางการตลาดไปจนถึงการร่างอีเมลและรายงาน ความสามารถที่ได้รับการปรับปรุงของแบบจำลองเหล่านี้ในการสร้างข้อความที่สร้างสรรค์และน่าดึงดูดสามารถเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานและความคิดสร้างสรรค์ได้
การวิจัย: แบบจำลอง AI สามารถช่วยนักวิจัยในการวิเคราะห์ชุดข้อมูลขนาดใหญ่ ระบุรูปแบบ และสร้างสมมติฐาน ความสามารถของแบบจำลองเหล่านี้ในการประมวลผลและสังเคราะห์ข้อมูลจากแหล่งต่างๆ สามารถเร่งการค้นพบทางวิทยาศาสตร์ได้
การดูแลสุขภาพ: แบบจำลอง AI สามารถช่วยในงานต่างๆ เช่น การวินิจฉัย การวางแผนการรักษา และการค้นพบยา ความแม่นยำและความน่าเชื่อถือที่ได้รับการปรับปรุงของแบบจำลองเหล่านี้สามารถปรับปรุงคุณภาพของการดูแลสุขภาพได้
การเข้าถึง: เครื่องมือที่ขับเคลื่อนด้วย AI สามารถปรับปรุงการเข้าถึงสำหรับบุคคลทุพพลภาพ โดยมีคุณสมบัติต่างๆ เช่น การอ่านออกเสียงข้อความ การแปลงคำพูดเป็นข้อความ และการแปลแบบเรียลไทม์
ในขณะที่แบบจำลองภาษา AI ยังคงพัฒนาต่อไป พวกเขาพร้อมที่จะเปลี่ยนแปลงวิธีที่เราโต้ตอบกับเทคโนโลยีและโลกรอบตัวเรา การเดินทางจาก GPT-4.5 ไปสู่ GPT-5 และอื่นๆ สัญญาว่าจะมีระบบ AI ที่ซับซ้อนและมีความสามารถมากยิ่งขึ้น เปิดโอกาสและความท้าทายใหม่ๆ ให้กับสังคม ข้อพิจารณาด้านจริยธรรมเกี่ยวกับการพัฒนาและการปรับใช้เทคโนโลยีที่มีประสิทธิภาพเหล่านี้จะยังคงเป็นประเด็นสำคัญที่ต้องให้ความสำคัญ การรับรองความยุติธรรม ความโปร่งใส และความรับผิดชอบในระบบ AI เป็นสิ่งสำคัญในการเพิ่มประโยชน์สูงสุดในขณะที่ลดความเสี่ยงที่อาจเกิดขึ้น