GPT-3 กับ GPT-4: อะไรคือความแตกต่าง?

วิวัฒนาการของโมเดลภาษา AI นั้นมีความโดดเด่น โดยแต่ละรอบจะมีการปรับปรุงที่สำคัญ GPT-3 และ GPT-4 ใช้เฟรมเวิร์กพื้นฐานเดียวกัน โดยทั้งคู่ได้รับการฝึกอบรมล่วงหน้าอย่างครอบคลุมเกี่ยวกับชุดข้อมูลขนาดใหญ่และการปรับแต่งอย่างละเอียดเพื่อลดการตอบสนองที่เป็นอันตราย ไม่ถูกต้อง หรือไม่พึงประสงค์ อย่างไรก็ตาม ความแตกต่างของขนาดชุดข้อมูลและพลังการประมวลผลทำให้เกิดความแตกต่างที่สำคัญในความสามารถของพวกเขา

บทความนี้เจาะลึกถึงความก้าวหน้าและความแตกต่างระหว่าง GPT-3 และ GPT-4 โดยเน้นว่าโมเดลเหล่านี้มีการพัฒนาอย่างไรเพื่อมอบประสิทธิภาพและความคล่องตัวที่ได้รับการปรับปรุง

สรุปสั้นๆ ของ GPT-3 และ GPT-4

ก่อนที่เราจะพูดถึงความแตกต่างที่สำคัญระหว่าง GPT-3 และ GPT-4 เรามาดูกันก่อนว่าโมเดลเหล่านี้มีที่มาอย่างไร

GPT-3

GPT-3 ซึ่งเปิดตัวในเดือนมิถุนายน 2020 เป็นเวอร์ชันที่สามของซีรีส์ GPT ที่พัฒนาโดย OpenAI มีพารามิเตอร์ 175 พันล้านพารามิเตอร์และได้รับการฝึกอบรมล่วงหน้ากับคำศัพท์มากกว่า 1 ล้านล้านคำจากแหล่งอินเทอร์เน็ตที่หลากหลาย ทำให้เป็นหนึ่งในโมเดลภาษาที่ทรงพลังที่สุด ณ เวลาที่เปิดตัว GPT-3 ทำงานได้หลากหลาย ตั้งแต่การสร้างโค้ดไปจนถึงการแปลภาษา โดยมีการฝึกอบรมเฉพาะด้านเพียงเล็กน้อย

GPT-4

GPT-4 ซึ่งเปิดตัวในเดือนมีนาคม 2023 สร้างขึ้นจากรากฐานที่ GPT-3 วางไว้พร้อมการปรับปรุงที่สำคัญ โดยนำเสนอความสามารถแบบหลายรูปแบบ ซึ่งช่วยให้สามารถประมวลผลทั้งข้อความและรูปภาพ และมีหน้าต่างบริบทที่ยาวขึ้น จัดการโทเค็นได้มากถึง 128,000 โทเค็นในเวอร์ชัน Turbo แม้ว่าจำนวนพารามิเตอร์ที่แน่นอนสำหรับ GPT-4 ยังคงไม่เปิดเผย แต่สันนิษฐานว่าสูงกว่า GPT-3 อย่างมาก ทำให้สามารถแก้ไขปัญหาที่ซับซ้อนมากขึ้นด้วยความแม่นยำและประสิทธิภาพที่มากขึ้น ในเดือนพฤษภาคม ปี 2024 OpenAI ได้เปิดตัว GPT-4o ซึ่งเป็นรุ่นล่าสุด ซึ่งช่วยเพิ่มขีดความสามารถของซีรีส์ GPT

ความแตกต่างระหว่าง GPT-3 และ GPT-4

ความแตกต่างที่สำคัญระหว่าง GPT-3 และ GPT-4 เน้นถึงความก้าวหน้าที่สำคัญในเทคโนโลยี AI ความก้าวหน้าเหล่านี้สามารถเข้าใจได้ดีที่สุดโดยการตรวจสอบปัจจัยต่างๆ เช่น ขนาดโมเดล ประสิทธิภาพ ความสามารถ อคติ และราคา

ขนาดโมเดล

โมเดล AI มักวัดจากขนาด ขนาดนี้ถูกกำหนดโดยปริมาณข้อมูลที่ใช้สำหรับการฝึกล่วงหน้าและจำนวนพารามิเตอร์ในสถาปัตยกรรมแบบจำลอง

ในระหว่างขั้นตอนก่อนการฝึกอบรม โมเดลจะประมวลผลและเรียนรู้รูปแบบจากคลังข้อมูลข้อความจำนวนมหาศาล ดังที่กล่าวไว้ข้างต้น GPT-3 ได้รับการฝึกอบรมล่วงหน้าเกี่ยวกับคำศัพท์มากกว่า 1 ล้านล้านคำจากเว็บไซต์และหนังสือ ขนาดของข้อมูลการฝึกของ GPT-4 ยังไม่ได้รับการเปิดเผย แต่สันนิษฐานว่ามีขนาดใหญ่กว่า GPT-3 เนื่องจากความสามารถที่ได้รับการปรับปรุงของโมเดล

จำนวนพารามิเตอร์หมายถึงค่ารวมหรือน้ำหนักของโมเดลที่ได้รับการอัปเดตระหว่างกระบวนการฝึกอบรมเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานด้านภาษา จำนวนพารามิเตอร์ที่มากขึ้นมักหมายความว่าเป็นโมเดลที่ซับซ้อนมากขึ้น ซึ่งสามารถจัดการงานที่ซับซ้อนและสร้างข้อความที่ละเอียดยิ่งขึ้นได้ GPT-3 มีพารามิเตอร์ 1.75 แสนล้านรายการ ในขณะที่ GPT-4 มีข่าวลือว่ามีมากกว่านั้นอย่างมีนัยสำคัญ ซึ่งอาจถึงล้านล้าน แม้ว่าจำนวนที่แน่นอนจะยังคงไม่เปิดเผยก็ตาม

อย่างไรก็ตาม สิ่งสำคัญที่ควรทราบคือ พารามิเตอร์ที่มากขึ้นเพียงอย่างเดียวไม่ได้แปลเป็นประสิทธิภาพที่มีประสิทธิภาพมากขึ้นเสมอไป ขนาดโมเดลเป็นปัจจัยหนึ่ง แต่คุณภาพของข้อมูลการฝึก สถาปัตยกรรมโมเดล และขั้นตอนการฝึกก็ส่งผลกระทบอย่างมากต่อความสามารถในโลกแห่งความเป็นจริงของโมเดลเช่นกัน

อย่างไรก็ตาม การเพิ่มขึ้นอย่างมากของข้อมูลการฝึกอบรมและพารามิเตอร์แบบจำลองสำหรับ GPT-4 แสดงถึงการขยายขนาดที่โดดเด่นซึ่งได้ปรับปรุงประสิทธิภาพเมื่อเทียบกับ GPT-3 ในเกณฑ์มาตรฐานต่างๆ และแม้ว่าเราจะไม่มีรายละเอียดเฉพาะเกี่ยวกับขนาดรุ่นของ GPT-4o แต่คาดว่าจะล้ำหน้ากว่า GPT-3 และ GPT-4 อีกด้วย

ผลงาน

OpenAI ทดสอบ GPT-4 บนเกณฑ์มาตรฐานจำนวนหนึ่ง และพบว่ามีประสิทธิภาพเหนือกว่า GPT-3.5 อย่างมาก เกณฑ์มาตรฐานเหล่านี้รวมถึงคะแนนทดสอบสำหรับสิ่งต่างๆ เช่น การสอบเนติบัณฑิตและ SAT และการประเมินที่ทำขึ้นสำหรับโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องโดยเฉพาะ

มาดูปัจจัยที่ขับเคลื่อนประสิทธิภาพที่ดีขึ้นสำหรับ GPT-4 กัน

ระดับความแม่นยำที่สูงขึ้น

โมเดลที่ใหญ่กว่าของ GPT-4 หมายความว่าสามารถตอบสนองได้อย่างแม่นยำมากกว่า GPT-3 จากข้อมูลของ OpenAI พบว่ามีคะแนนสูงกว่า GPT-3.5 ถึง 40 เปอร์เซ็นต์จากการประเมินความแม่นยำ นอกจากนี้ยังเป็นการดีกว่าที่จะแยกความแตกต่างระหว่างข้อความที่เป็นความจริงและไม่ถูกต้อง

เข้าใจบริบทได้ดีขึ้น

เมื่อเทียบกับ GPT-3 แล้ว GPT-4 มีหน้าต่างบริบทที่ใหญ่กว่า นี่คือเกณฑ์สำหรับปริมาณข้อมูลที่โมเดลสามารถประมวลผลได้ก่อนที่จะสูญเสียบริบท ข้อมูลนั้นวัดเป็นโทเค็น เมื่อคุณป้อนข้อความแจ้ง โมเดลจะแบ่งออกเป็นส่วนๆ ของข้อความที่เรียกว่าโทเค็นเพื่อประมวลผล หน้าต่างบริบทของ GPT-4 จะเพิ่มได้สูงสุด 128,000 โทเค็น (หากคุณใช้ Turbo) ในขณะที่ GPT-3.5 จะเพิ่มสูงสุดที่ 16,385 โทเค็น

เข้าใจความแตกต่างกันดีขึ้น

GPT-4 เหนือกว่า GPT-3 ในการทำความเข้าใจอารมณ์และรูปแบบการสื่อสารส่วนบุคคล ทำให้เข้าถึงได้มากขึ้นและสามารถสร้างเนื้อหาที่น่าเชื่อถือมากขึ้น GPT-4o ขยายขีดความสามารถเหล่านี้ให้ดียิ่งขึ้นไปอีก สามารถประมวลผลข้อความ เสียง รูปภาพ และวิดีโอ ทำให้สามารถเข้าใจและตอบสนองต่อข้อมูลได้หลากหลายมากขึ้น ทำให้การโต้ตอบกับคอมพิวเตอร์เป็นธรรมชาติและใช้งานง่ายยิ่งขึ้นสำหรับผู้ใช้

ความสามารถในการปรับตัว

GPT-4 สามารถปรับเปลี่ยนได้ดีกว่า GPT-3 คุณภาพนี้ซึ่ง OpenAI เรียกว่าการควบคุมทิศทาง ช่วยให้คุณปรับแต่งสไตล์เอาต์พุตของโมเดลได้ รุ่น GPT ก่อนหน้านี้ได้รับการปรับแต่งอย่างละเอียดเพื่อสร้างการตอบสนองด้วยเสียงและน้ำเสียงเฉพาะ GPT-4 ช่วยให้คุณควบคุมได้มากขึ้นโดยอนุญาตให้คุณกำหนดคุณลักษณะ เช่น โทน สไตล์ และระดับความเฉพาะเจาะจงที่คุณต้องการ คุณสามารถจัดเตรียมเทมเพลตตอบกลับที่กำหนดเองเพื่อบอก GPT-4 ว่าควรตอบกลับข้อความแจ้งของคุณอย่างไร

ตัวอย่างเช่น นักพัฒนาซอฟต์แวร์ที่สร้างแอปที่ขับเคลื่อนโดย GPT-4 สำหรับบริษัทกฎหมายสามารถสั่งให้โมเดล "ตอบสนองด้วยน้ำเสียงที่เป็นทางการที่เหมาะสมสำหรับเอกสารทางกฎหมาย" หรือผู้ใช้รายบุคคลบน ChatGPT (โดยเลือก GPT-4) สามารถขอคำแนะนำจากโมเดลพร้อมคำสั่งให้ “ตอบสนองเหมือนโค้ชชีวิตที่คอยให้กำลังใจและหลีกเลี่ยงการวิจารณ์ที่รุนแรง” GPT-4 จะสอดคล้องกับสไตล์ที่ต้องการเหล่านี้และให้การตอบสนองที่ดีขึ้น

ความสามารถและการใช้งาน

โดยทั่วไปแล้ว โมเดล GPT จะมีความยืดหยุ่นสูงและสามารถขับเคลื่อนกรณีการใช้งานได้หลายกรณี สิ่งที่ทำให้ GPT-4 แตกต่างคือประสิทธิภาพ ความสามารถในการปรับเปลี่ยน และความสามารถในการอัปโหลดรูปภาพ ปัจจัยเหล่านี้ช่วยให้ GPT-4 มีประสิทธิภาพเหนือกว่า GPT-3 ในแอปพลิเคชันทั่วไปได้อย่างไร

ความหลากหลาย

ความแตกต่างที่สำคัญที่สุดอย่างหนึ่งระหว่าง GPT-3 และ GPT-4 คือความหลากหลาย แม้ว่า GPT-3 จะเป็นแบบ Unimodal และสามารถประมวลผลและสร้างข้อความได้เท่านั้น แต่ GPT-4 ก็มีความสามารถในการประมวลผลทั้งข้อความและรูปภาพ GPT-4o รุ่นล่าสุดขยายความสามารถต่อเนื่องหลายรูปแบบเหล่านี้ให้ดียิ่งขึ้นไปอีก:

• รูปแบบอินพุต: GPT-4o สามารถรับอินพุตในรูปแบบข้อความ เสียง รูปภาพ และวิดีโอ
• รูปแบบเอาต์พุต: สามารถสร้างเอาต์พุตข้อความ เสียง และรูปภาพได้

ความสามารถด้านเสียงของ GPT-4o นั้นล้ำหน้าเป็นพิเศษ สามารถประมวลผลและตอบสนองต่ออินพุตเสียงด้วยความเร็วที่น่าทึ่ง สร้างการตอบสนองในเวลาเพียง 232 มิลลิวินาที โดยมีเวลาตอบสนองเฉลี่ย 320 มิลลิวินาที สำหรับการเปรียบเทียบ เวลาตอบสนองของมนุษย์โดยเฉลี่ยในการสนทนาจะอยู่ที่ประมาณ 200-300 มิลลิวินาที ซึ่งหมายความว่า GPT-4o สามารถมีส่วนร่วมในการสนทนาด้วยเสียงในจังหวะที่เลียนแบบคำพูดของมนุษย์ได้อย่างใกล้ชิด ซึ่งถือเป็นก้าวสำคัญสู่การสนทนาแบบเรียลไทม์ด้วยเครื่องมือ AI

ในปัจจุบัน คุณสมบัติมัลติโมดัลขั้นสูง (เช่น การใช้วิดีโอเป็นอินพุต) ของ GPT-4o ยังไม่มีให้บริการในวงกว้างต่อสาธารณะ โดยหลักๆ แล้วมีให้บริการผ่านความร่วมมือที่ได้รับการคัดเลือกและการทดสอบเบต้ากับพันธมิตรจำนวนจำกัด คาดว่าจะมีการเข้าถึงที่กว้างขึ้นเนื่องจาก OpenAI ยังคงปรับปรุงและเปิดตัวความสามารถเหล่านี้ต่อไป

นอกเหนือจากความสามารถหลายรูปแบบแล้ว GPT-4 ยังสามารถทำงานที่ GPT-3 ไม่สามารถทำได้ เช่น:

• แยกจุดข้อมูลและแนวโน้มที่สำคัญจากชุดกราฟหรือแผนภูมิ
• การสร้างคำอธิบายรูปภาพ รวมถึงสิ่งที่ทำให้รูปภาพน่าสนใจ ตลก หรือเศร้า
• การถอดความภาพถ่ายข้อความ เช่น จดหมายที่เขียนด้วยลายมือหรือเอกสารทางประวัติศาสตร์
• การเขียนโค้ดสำหรับการออกแบบเว็บไซต์ขั้นพื้นฐานโดยการอัปโหลดเค้าโครงจำลอง
• ให้บริบทเพิ่มเติมเกี่ยวกับการแจ้งเตือน นอกเหนือจากสิ่งที่สามารถสื่อผ่านข้อความเพียงอย่างเดียว

การสร้างเนื้อหา

GPT-3 และ GPT-4 สามารถสร้างเนื้อหาที่เป็นข้อความต้นฉบับสำหรับการสื่อสารส่วนบุคคล เอกสารทางธุรกิจ และความพยายามเชิงสร้างสรรค์ GPT-4 ไม่เพียงแต่สร้างข้อความในสไตล์เฉพาะของคุณได้ดีกว่าเท่านั้น แต่ยังรักษาความสอดคล้องของการตอบกลับไว้ได้นานยิ่งขึ้นอีกด้วย คุณสามารถใช้ความสามารถเหล่านี้เพื่อช่วยเขียนเรื่องสั้นแบบเต็ม หรือเพื่อสร้างชุดอีเมลต้อนรับสำหรับลูกค้าสำหรับธุรกิจขนาดเล็กได้อย่างมีประสิทธิภาพ

แม้ว่าโมเดล GPT จะมีความสามารถในการสร้างเนื้อหาที่น่าประทับใจ แต่การสำรวจเครื่องมือการเขียน AI อื่นๆ เช่น Grammarly ก็เป็นแนวคิดที่ดีในการค้นหาเครื่องมือที่ใช่ ด้วย Grammarly คุณไม่จำเป็นต้องข้ามไปมาระหว่างแท็บต่างๆ เพื่อรับเนื้อหาที่สร้างโดย AI ส่วนขยาย Grammarly ใช้งานได้บนเว็บเบราว์เซอร์ของคุณและในโปรแกรมเช่น Microsoft Word ดังนั้นคุณจึงสามารถรับการสนับสนุนการสร้างเนื้อหาภายในเครื่องมือที่คุณใช้อยู่แล้วได้อย่างง่ายดาย

ช่วยเรื่องโค้ดด้วย

แม้ว่าทั้ง GPT-3 และ GPT-4 จะทำงานได้ดีในการเขียนโค้ด อธิบายตัวอย่างโค้ด และแนะนำการปรับปรุง แต่ GPT-4 ก็แสดงประสิทธิภาพที่เหนือกว่าในโดเมนนี้ ทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพและแม่นยำยิ่งขึ้นเมื่อจัดการงานเขียนโค้ด นอกจากนี้ GPT-4 ยังสามารถทำงานเขียนโค้ดได้นานขึ้นได้อย่างง่ายดายยิ่งขึ้น

ขับเคลื่อนแชทบอท

GPT-3 และ GPT-4 ทำหน้าที่เป็นรากฐานสำหรับแชทบอทที่มีส่วนร่วมกับผู้คนด้วยวิธีการสนทนาที่เป็นธรรมชาติ เช่น ChatGPT เนื่องจาก GPT-4 เข้าใจความแตกต่างได้ดีกว่า การสนทนากับแชทบอท GPT-4 จึงมักจะให้ความรู้สึกเป็นธรรมชาติและจริงใจมากกว่า โดยสามารถตอบสนองด้วยความไวต่ออารมณ์ได้มากขึ้น และตรวจจับรายละเอียดปลีกย่อยของมนุษย์ เช่น สำนวน การอ้างอิงทางวัฒนธรรม และอุปมาอุปไมยได้ดีขึ้น

GPT-4 ยังทำให้แชทบอทเข้าถึงได้ง่ายขึ้น เนื่องจากมันทำงานได้ดีกว่า GPT-3.5 ในภาษาต่างๆ

สนับสนุนงานวิชาการ

นักการศึกษาใช้โมเดล GPT เพื่อสร้างแบบทดสอบ แผนการสอน และสื่อการเรียนรู้ที่กำหนดเองได้ แบบจำลองเหล่านี้ยังมีความสามารถในการให้เหตุผล ซึ่งช่วยให้พวกเขาสามารถอธิบายหัวข้อที่ซับซ้อน เช่น แนวคิดทางคณิตศาสตร์และคำถามเชิงปรัชญา

GPT-4 มีประสิทธิภาพเหนือกว่า GPT-3 ในแอปพลิเคชันขั้นสูง ตัวอย่างเช่น แม้ว่า GPT-3.5 ได้คะแนน 1 ในการสอบ AP Calculus แต่ GPT-4 ได้คะแนน 4

ช่วยในการวิจัย

คุณสามารถใช้โมเดล GPT เพื่อเรียนรู้เกี่ยวกับวิชาต่างๆ สำรวจแนวคิดใหม่ๆ และรับคำตอบสำหรับคำถามทั่วไป อย่างไรก็ตาม มีข้อจำกัดเกี่ยวกับความรวดเร็วของข้อมูลดังกล่าว GPT-3 ได้รับการฝึกเกี่ยวกับข้อมูลจำนวนมากแต่ไม่เป็นปัจจุบัน การตัดความรู้สำหรับ GPT-3.5 คือเดือนมกราคม 2022 สำหรับ GPT-4 การตัดความรู้ความรู้อาจแตกต่างกันตั้งแต่เดือนกันยายน 2021 ถึงธันวาคม 2023 ขึ้นอยู่กับเวอร์ชัน

สรุปเนื้อหาที่มีอยู่

ทั้ง GPT-3 และ GPT-4 ช่วยให้คุณสามารถแทรกเนื้อหาที่มีอยู่ลงในข้อความแจ้งและสร้างข้อมูลสรุปได้ คุณสามารถปรับแต่งสรุปตามข้อกำหนดของคุณได้ เช่น จำนวนคำ การจัดรูปแบบ หรือระดับเกรด เนื่องจาก GPT-4 มีหน้าต่างบริบทที่ยาวกว่า คุณจึงสามารถใช้เพื่อสรุปข้อความที่ยาวขึ้นได้ คุณยังสามารถขอให้สรุปเป็นไปตามข้อกำหนดที่เฉพาะเจาะจงมากขึ้น เช่น การกำหนดเป้าหมายผู้ชมที่เฉพาะเจาะจง หรือแม้แต่การสร้างข้อความในภาษาอื่น

ระดมความคิด

โมเดล GPT สามารถให้แนวคิดสำหรับสิ่งต่างๆ เช่น โครงการสร้างสรรค์ กิจกรรม และชื่อผลิตภัณฑ์ นอกจากนี้ยังช่วยให้คุณมีแนวคิดในการแก้ปัญหาที่ซับซ้อนได้อีกด้วย ตัวอย่างเช่น พวกเขาสามารถเสนอแนวคิดเกี่ยวกับวิธีใช้ระบบอัตโนมัติเพื่อปรับปรุงกระบวนการที่ใช้เวลานานและซับซ้อน เนื่องจากความสามารถในการเข้าใจความแตกต่างเล็กน้อย GPT-4 จึงสามารถจัดทำรายการแนวคิดที่ปรับแต่งให้เหมาะสมกว่า GPT-3 ได้ คุณยังสามารถเพิ่มรายละเอียดเพิ่มเติมลงในข้อความแจ้งการระดมความคิดได้ด้วยการอัปโหลดรูปภาพ

อคติและความปลอดภัย

การลดการตอบสนองที่เป็นพิษให้เหลือน้อยที่สุดเป็นปัญหาที่เกิดขึ้นอย่างต่อเนื่องสำหรับ AI เชิงสร้างสรรค์ โดยทั่วไปแล้ว GPT-4 จะดีกว่า GPT-3 ในการป้องกันการตอบสนองแบบอคติและการเลือกปฏิบัติ และจดจำคำที่เป็นปัญหาได้ในทันที อย่างไรก็ตาม นักวิจัยพบว่าเมื่อเทียบกับ GPT-3 แล้ว การหลอก GPT-4 ให้เพิกเฉยต่อราวกั้นและสร้างการตอบสนองที่เป็นอันตรายนั้นทำได้ง่ายกว่า ปรากฎว่าฟีเจอร์การควบคุมทิศทางที่ทำให้ปรับแต่ง GPT-4 ตามความต้องการของคุณได้ง่ายขึ้น ยังทำให้การเจลเบรกโมเดลทำได้ง่ายขึ้นอีกด้วย

ราคา

GPT-3, GPT-3.5 เวอร์ชันล่าสุดมีให้บริการฟรีผ่าน ChatGPT หากต้องการเข้าถึง GPT-4 คุณต้องมีบัญชี ChatGPT Plus ซึ่งเริ่มต้นที่ $20 ต่อเดือน สำหรับนักพัฒนา การเข้าถึง GPT-4o API มีราคาถูกกว่า GPT-4 Turbo ประมาณ 50 เปอร์เซ็นต์ ขณะเดียวกันก็เสนอการจำกัดอัตราที่สูงกว่า 5 เท่าอีกด้วย

ปรับปรุงความสามารถหลายภาษา

เนื่องจากได้รับการฝึกฝนเกี่ยวกับข้อมูลอินเทอร์เน็ต โมเดล GPT ก่อนหน้านี้จึงแสดงอคติต่อภาษาที่มีการนำเสนอทางออนไลน์ในวงกว้างมากขึ้น อย่างไรก็ตาม GPT-4 แสดงให้เห็นถึงประสิทธิภาพที่ได้รับการปรับปรุงในภาษาต่างๆ ที่กว้างขึ้น เมื่อเทียบกับประสิทธิภาพของ GPT-3.5 ในภาษาอังกฤษ ซึ่งรวมถึงความสามารถที่ดีกว่าในภาษาต่างๆ เช่น ภาษาสวาฮีลีและลัตเวีย ซึ่งมีการนำเสนอทางออนไลน์อย่างจำกัดมากกว่าภาษาอังกฤษและฝรั่งเศส GPT-4o ยังคงมีแนวโน้มนี้ต่อไป โดยแสดงให้เห็นการปรับปรุงที่สำคัญยิ่งขึ้นในภาษาที่ไม่ใช่ภาษาอังกฤษ

บทสรุป

วิวัฒนาการของโมเดล GPT จาก GPT-3 เป็น GPT4 และปัจจุบันคือ GPT-4o ถือเป็นก้าวกระโดดที่สำคัญในการประมวลผลภาษา AI GPT-3 กำหนดมาตรฐานระดับสูงด้วยความสามารถในการสร้างข้อความ อธิบายแนวคิด และเขียนโค้ด GPT-4 ยกระดับมาตรฐานนี้ด้วยการนำเสนอการประมวลผลภาพและความเข้าใจภาษาที่ได้รับการปรับปรุง GPT-4o ขยายขอบเขตออกไปอีกด้วยการประมวลผลเสียงและวิดีโอ การตอบสนองที่เร็วขึ้น ความสามารถหลายภาษาที่ได้รับการปรับปรุง และความคุ้มค่า

ความก้าวหน้าเหล่านี้ขยายศักยภาพของ AI ในการใช้งานที่หลากหลาย ตั้งแต่งานสร้างสรรค์ไปจนถึงการแก้ปัญหาที่ซับซ้อน เนื่องจากโมเดล GPT มีการพัฒนาอย่างต่อเนื่อง แบบจำลองเหล่านี้จะนำเสนอความสามารถที่ซับซ้อนมากขึ้น ซึ่งช่วยลดอุปสรรคในการเข้าสู่สาขาต่างๆ เช่น การออกแบบ วิศวกรรม และการวิเคราะห์ข้อมูล ผู้เชี่ยวชาญบางคนแย้งว่าเรามีแนวโน้มที่จะเปลี่ยนไปสู่บทบาทที่เราจัดการโมเดล AI ของเรา ชี้แนะ ปรับแต่ง และมอบหมายงาน แทนที่จะทำงานตั้งแต่เริ่มต้น