ChatGPT ทำงานอย่างไรเมื่อเราป้อนข้อความ “What’s Facebook?”

การทำงานของ ChatGPT

เมื่อเราป้อนข้อความ “What’s Facebook?” เข้าไปใน ChatGPT มีกระบวนการหลายขั้นตอนที่เกิดขึ้นเบื้องหลังเพื่อให้ได้คำตอบออกมา เราจะพยายามอธิบายเป็นขั้นตอนง่ายๆ เพื่อให้เข้าใจดังนี้

1. รับข้อความเข้า (Input Text):

• ระบบจะรับข้อความ “What’s Facebook?” ที่คุณป้อนเข้าไป

2. การแบ่งคำ (Tokenization):

• ข้อความจะถูกแบ่งออกเป็น tokens ซึ่งเป็นหน่วยย่อยของคำ เช่น:
  • “What’s” → [“What”, “‘s”]
  • “Facebook” → [“Facebook”]
  • “?” → [“?”]
• แต่ละ token จะถูกแปลงเป็นตัวเลข (ID) เพื่อให้โมเดลเข้าใจได้

3. การประมวลผลด้วยโมเดล (Model Processing)

• โมเดล GPT จะประมวลผล tokens ที่ได้รับ โดยใช้สถาปัตยกรรม Transformer:
  • Self-Attention Mechanism: โมเดลจะวิเคราะห์ความสัมพันธ์ระหว่างคำในประโยค เช่น “What’s” เกี่ยวข้องกับ “Facebook” อย่างไร
  • Feedforward Neural Networks: โมเดลจะคำนวณและปรับค่าต่างๆ เพื่อทำนายคำถัดไป
• โมเดลจะประมวลผลทีละ token และสร้างคำตอบแบบ autoregressive (ทีละคำ)

4. การทำนายคำตอบ (Text Generation)

• โมเดลจะเริ่มสร้างคำตอบทีละคำ โดยพิจารณาจากข้อความที่คุณป้อนเข้าไป
• ตัวอย่างการสร้างคำตอบ:
  1. โมเดลอาจเริ่มด้วยคำว่า “Facebook”
  2. จากนั้นทำนายคำถัดไป เช่น “is”
  3. ทำนายต่อไปเรื่อยๆ จนได้ประโยคสมบูรณ์ เช่น “Facebook is a social media platform…”

5. การปรับแต่งคำตอบ (Post-Processing)

• หลังจากได้คำตอบแล้ว ระบบอาจปรับแต่งเล็กน้อยเพื่อให้คำตอบอ่านง่ายและเป็นธรรมชาติมากขึ้น
• เช่น การตรวจสอบไวยากรณ์ หรือการตัดคำที่ไม่จำเป็น

6. ส่งคำตอบกลับ (Output):

• คำตอบสุดท้ายจะถูกส่งกลับมาให้คุณ เช่น:
  • “Facebook is a social media platform that allows people to connect, share content, and communicate with others online.”

สรุปกระบวนการทั้งหมด

1. รับข้อความเข้า → 2. แบ่งคำเป็น tokens → 3. ประมวลผลด้วย Transformer → 4. สร้างคำตอบทีละคำ → 5. ปรับแต่งคำตอบ → 6. ส่งคำตอบกลับ

ตัวอย่างการทำงาน

• • Input: “What’s Facebook?”
  • Processing:
    • โมเดลเข้าใจว่า “What’s” เป็นคำถามเกี่ยวกับคำจำกัดความ
    • โมเดลรู้ว่า “Facebook” เป็นชื่อบริษัทและแพลตฟอร์มโซเชียลมีเดีย
  • Output: “Facebook is a social media platform…”

ความแตกต่างระหว่าง Deepseek กับ ChatGPT

Deepseek-V3 เป็นโมเดลภาษา AI ที่พัฒนาขึ้นโดยบริษัท DeepSeek แม้ว่าจะมีรายละเอียดการทำงานเฉพาะที่อาจแตกต่างจาก ChatGPT แต่โดยหลักการแล้ว โมเดลภาษา AI ส่วนใหญ่รวมถึง Deepseek-V3 ก็มีกระบวนการทำงานพื้นฐานที่คล้ายคลึงกัน เนื่องจากต่างก็ใช้สถาปัตยกรรม Transformer และเทคนิคการเรียนรู้แบบเดียวกัน เช่น

• ข้อมูลการฝึกฝน: Deepseek-V3 อาจใช้ชุดข้อมูลที่แตกต่างจาก ChatGPT ทำให้มีความรู้หรือสไตล์การตอบที่ต่างกัน
• เทคนิคการปรับแต่ง: Deepseek-V3 อาจใช้เทคนิคการปรับแต่งเฉพาะตัวที่แตกต่างจาก RLHF ของ ChatGPT
• ประสิทธิภาพและขนาดโมเดล: Deepseek-V3 อาจมีขนาดโมเดลหรือจำนวนพารามิเตอร์ที่แตกต่างจาก ChatGPT ซึ่งส่งผลต่อความสามารถในการประมวลผล

สรุป Deepseek vs ChatGPT

Deepseek-V3 และ ChatGPT มีกระบวนการทำงานพื้นฐานที่คล้ายกัน เนื่องจากต่างก็ใช้สถาปัตยกรรม Transformer และเทคนิคการเรียนรู้แบบเดียวกัน
ความแตกต่างหลักอาจอยู่ที่ ข้อมูลการฝึกฝน, เทคนิคการปรับแต่ง, และ ประสิทธิภาพของโมเดล