ai-chat ขั้นตอนการทำงานของ ChatGPT

ขั้นตอนการทำงานของ ChatGPT

ขั้นตอนการทำงานของ ChatGPT สามารถอธิบายขั้นตอนที่มีเบื้องต้น ได้ดังนี้

1. การประมวลผลข้อมูลนำเข้า (Input Processing) เมื่อผู้ใช้โต้ตอบกับ ChatGPT อินพุตของพวกเขาจะได้รับการประมวลผลในขั้นต้น เพื่อเตรียมพร้อมสำหรับโมเดล ซึ่งรวมถึงการทำให้อินพุตเป็นโทเค็น (tokenizing) เป็นหน่วยที่เล็กลง เช่น คำหรือคำย่อย และแปลงเป็นการแสดงตัวเลขที่โมเดลสามารถเข้าใจได้

2. การประมวลผลเบื้องต้น (preprocessed input) การอนุมานโมเดลจากข้อมูลนำเข้าที่จะถูกป้อนเข้าสู่โมเดล ChatGPT ที่ผ่านการฝึกอบรม (trained) แบบจำลอง ประกอบด้วยหลายชั้นของโครงข่ายประสาทเทียมที่ให้ความสนใจในตนเองและนำเข้าไปต่อเนื่อง (feed-forward) ซึ่งประมวลผลและสร้างลำดับของ token ที่จะส่งออก

3. การสร้างเอาต์พุต (Output Generation) จาก token ที่ส่งออกของโมเดล จะถูกสร้างขึ้นซ้ำๆ โดยที่แต่ละ token จะถูกคาดการณ์ตาม token ที่สร้างขึ้น กระบวนการถดถอยอัตโนมัตินี้ช่วยให้แบบจำลองสร้างการตอบสนองที่สอดคล้องกันและเกี่ยวข้องกับบริบท โทเค็นเอาต์พุตสามารถแปลงกลับเป็นข้อความที่มนุษย์อ่านได้เพื่อนำเสนอต่อผู้ใช้

4. การนำเสนอการตอบสนอง (Response Presentation) เอาต์พุตที่สร้างจากแบบจำลองจะแสดงเป็นการตอบสนองต่อผู้ใช้ สามารถแสดงเป็นข้อความบนอินเทอร์เฟซผู้ใช้ ส่งผ่าน API หรือรวมเข้ากับระบบการสนทนา

5. การโต้ตอบกับผู้ใช้ (User Interaction) ผู้ใช้สามารถให้ข้อมูลเพิ่มเติมหรือคำถามติดตามผล และกระบวนการจะทำซ้ำตั้งแต่เริ่มต้น อินพุตได้รับการประมวลผล ป้อนเข้าสู่โมเดล และสร้างการตอบกลับใหม่ตามบริบทที่อัปเดต

6. การจัดการบริบท (Context Management) ChatGPT รักษาความเข้าใจเชิงบริบทของประวัติการสนทนาเพื่อสร้างการตอบสนองที่สอดคล้องกันและเหมาะสมตามบริบท โมเดลจะพิจารณาอินพุตของผู้ใช้ก่อนหน้าและการตอบสนองของระบบเพื่อให้แน่ใจว่าการสนทนาจะมีความต่อเนื่อง

7. การจัดการข้อผิดพลาด (Error Handling) ChatGPT อาจสร้างการตอบสนองที่ไม่ถูกต้องหรือไม่มีประโยชน์ในบางครั้ง สามารถใช้เทคนิคการจัดการข้อผิดพลาด เพื่อตรวจหาและลดปัญหาดังกล่าวได้ เทคนิคเหล่านี้อาจเกี่ยวข้องกับการกรองเนื้อหาที่ไม่เหมาะสมหรือเป็นอันตรายออก ตรวจหาการคาดคะเนที่มีความเชื่อมั่นต่ำ หรือใช้แบบจำลองเพิ่มเติมเพื่อให้มีการตรวจสอบความปลอดภัยและคุณภาพ

8. การเรียนรู้อย่างต่อเนื่อง (Continuous Learning) ChatGPT สามารถปรับปรุงอย่างต่อเนื่องผ่านลูปข้อเสนอแนะ สามารถใช้การโต้ตอบและการตอบสนองของผู้ใช้เพื่อรวบรวมข้อมูลสำหรับการฝึกอบรมเพิ่มเติมและการปรับแต่งโมเดล ข้อมูลนี้สามารถทำให้เป็นนิรนามและรวมเข้ากับไปป์ไลน์การฝึกอบรมเพื่อปรับปรุงการทำซ้ำในอนาคตของ ChatGPT

ChatGPT จะทำงานตามรูปแบบและข้อมูลที่ได้และการเรียนรู้จากระบบต่อเนื่อง แม้ว่าจะสามารถสร้างการตอบสนองที่สอดคล้องกันและมีส่วนร่วมในการสนทนา แต่ก็อาจไม่ได้มีความเข้าใจอย่างลึกซึ้งหรือมความรู้ที่นอกเหนือจากข้อมูลการฝึกอบรมที่เราได้สอนไป

ตัวอย่างรายละเอียดของขั้นตอนการทำงานใน ChatGPT

1. สร้าง Prompt และ Input ผู้ใช้สร้างข้อความที่เป็น Prompt หรือคำถามเริ่มต้นที่ต้องการถาม ChatGPT และกำหนด Input ที่จะส่งเข้าสู่ระบบ.

ตัวอย่าง: ผู้ใช้สร้าง Prompt เป็นข้อความ "คำแนะนำในการปรุงอาหารแซลมอน" และกำหนด Input ว่า "สวัสดี ChatGPT, คุณมีคำแนะนำในการปรุงอาหารแซลมอนไหม?"

2. Tokenization ข้อความ Input ถูกแยกเป็นหน่วยที่เล็กกว่า เช่น คำหรือซับเวิร์ด ที่เรียกว่า Tokens.

ตัวอย่าง: Prompt "คำแนะนำในการปรุงอาหารแซลมอน" ถูกแยกเป็น Tokens เช่น ["คำ", "แนะนำ", "ใน", "การ", "ปรุงอาหาร", "แซลมอน"].

3. Positional Encoding เพื่อให้ระบบเข้าใจตำแหน่งที่แตกต่างกันของ Tokens ภายในข้อความ Input ใหญ่ มีการเพิ่มเติมข้อมูลเชิงตำแหน่ง (Positional Encoding) เข้าไปในข้อมูล Input ที่แทนด้วย Tokens.

4. Input Processing ข้อมูล Input ที่ผ่านการ Tokenization และ Positional Encoding ถูกส่งเข้าสู่โมเดล ChatGPT เพื่อทำการคำนวณและแปลงข้อมูลในรูปแบบที่โมเดลเข้าใจได้.

ตัวอย่าง: Tokens ["คำ", "แนะนำ", "ใน", "การ", "ปรุงอาหาร", "แซลมอน"] ถูกส่งเข้าสู่โมเดล ChatGPT เพื่อทำการคำนวณและแปลงเป็นรูปแบบที่โมเดลเข้าใจ.

5. Self-attention Mechanism โมเดล ChatGPT ใช้ Self-attention Mechanism เพื่อให้โมเดลสามารถเรียนรู้ความสัมพันธ์ระหว่าง Tokens ในข้อมูล Input และให้ความสำคัญในการคำนวณผลลัพธ์.

6. Processing Through Transformer Layersข้อมูลที่ผ่านการ Self-attention จะถูกส่งผ่าน Transformer Layers ที่ประกอบด้วยเลเยอร์ต่างๆ ในโมเดล ChatGPT เพื่อประมวลผลและคำนวณการทำนายของโมเดล.

7. Controlling the Output ผลลัพธ์ที่ได้จากขั้นตอนก่อนหน้านี้จะถูกควบคุมเพื่อสร้างข้อความ Output ที่มีความหมายและคำตอบที่เหมาะสมตามข้อความ Prompt และคำถามที่รับเข้ามา.

ตัวอย่าง: ผลลัพธ์จากโมเดลอาจเป็นข้อความ Output "การปรุงอาหารแซลมอนของคุณสามารถทำได้โดยการนำแซลมอนลงในเตาอบที่ 180 องศาเซลเซียสเป็นเวลา 15 นาที" เพื่อตอบคำถามของผู้ใช้.

8. Detokenization ข้อความ Output ที่ถูกสร้างจากโมเดลจะถูกนำออกจากรูปแบบของ Tokens เพื่อเป็นข้อความภาษาธรรมชาติที่สามารถแสดงผลและนำเสนอให้ผู้ใช้อ่านได้อย่างถูกต้อง 

ตัวอย่าง: ข้อความ Output "การปรุงอาหารแซลมอนของคุณสามารถทำได้โดยการนำแซลมอนลงในเตาอบที่ 180 องศาเซลเซียสเป็นเวลา 15 นาที" ถูกนำออกจากรูปแบบของ Tokens เพื่อแสดงผลให้ผู้ใช้อ่านได้อย่างถูกต้อง.

9. Evaluating the Output ผลลัพธ์ที่ได้จากการประมวลผลในขั้นตอนก่อนหน้านี้จะถูกประเมินเพื่อให้แน่ใจว่าคำตอบมีความเหมาะสมและครอบคลุมคำถามหรือ Prompt ที่ถามมา

ตัวอย่าง: ผลลัพธ์ที่ได้จากการประมวลผลในขั้นตอนก่อนหน้านี้จะถูกประเมินว่าคำตอบเป็นข้อมูลที่เป็นประโยชน์และสอดคล้องกับคำถามหรือ Prompt ที่ถามมาหรือไม่

10. Iteration and Refinement ขั้นตอนทั้งหมดในกระบวนการทำงานของ ChatGPT จะถูกวนซ้ำเพื่อตอบคำถามเพิ่มเติมหรือรับข้อมูล Input ใหม่จากผู้ใช้ โดยคำถามและข้อมูล Input ก่อนหน้านั้นจะถูกนำมาเป็นส่วนหนึ่งของความเข้าใจรวมของโมเดล เพื่อสร้างคำตอบที่มีความสอดคล้องกับบทสนทนาที่กำลังเกิดขึ้น

ตัวอย่าง ผู้ใช้อาจต้องการติดต่อกลับและส่งข้อมูล Input เพิ่มเติมเพื่อขอคำแนะนำเพิ่มเติมหรือคำอธิบายสำหรับข้อความ Prompt เดิมที่ได้รับการตอบกลับมาแล้ว โดยข้อมูล Input เก่าจะถูกนำมาเป็นส่วนหนึ่งของความเข้าใจรวมของโมเดล เพื่อสร้างคำตอบที่มีความสอดคล้องกับบทสนทนาที่กำลังเกิดขึ้น.

อยากรู้ว่า ChatGPT เป็นอย่างไรดูได้ที่ https://beta.openai.com/ หรือ https://openai.com/api/

.