ChatGPT ถูกสร้างขึ้นมาโดยใช้ทรัพยากรและเทคโนโลยีหลากหลายด้านจาก OpenAI โดยองค์ประกอบสำคัญของการพัฒนามีดังนี้:
1. โครงสร้างโมเดลพื้นฐาน
- โมเดล GPT (Generative Pre-trained Transformer): ใช้สถาปัตยกรรมของ Transformer ซึ่งเป็นโมเดลการเรียนรู้เชิงลึก (Deep Learning) ที่มีประสิทธิภาพสูงในการประมวลผลข้อมูลแบบลำดับ (Sequential Data) เช่น ภาษา
- Pre-training และ Fine-tuning: โมเดลนี้ถูกฝึกในสองขั้นตอน
- Pre-training: โมเดลถูกฝึกด้วยข้อมูลขนาดใหญ่มหาศาลจากอินเทอร์เน็ต เช่น บทความ ข่าว โค้ดโปรแกรม ฯลฯ เพื่อให้เข้าใจโครงสร้างของภาษา
- Fine-tuning: โมเดลถูกปรับให้เหมาะสมกับการโต้ตอบโดยใช้ข้อมูลที่มีการตรวจสอบและปรับปรุงโดยผู้เชี่ยวชาญ (Reinforcement Learning from Human Feedback หรือ RLHF)
2. ข้อมูล (Datasets)
- ข้อมูลจำนวนมหาศาลจากแหล่งเปิด (Open Data) เช่น หนังสือ บทความ และเอกสารออนไลน์ที่ไม่มีลิขสิทธิ์
- ข้อมูลถูกกรองเพื่อหลีกเลี่ยงข้อมูลที่ไม่เหมาะสมหรือมีอคติ
3. ฮาร์ดแวร์
- Supercomputers: การฝึกโมเดล GPT ต้องใช้ทรัพยากรการประมวลผลขนาดใหญ่ เช่น GPU และ TPU ที่ออกแบบมาเพื่อการประมวลผล AI โดยเฉพาะ
- ระบบประมวลผลข้อมูลที่มีประสิทธิภาพสูงจากคลาวด์ เช่น การใช้คลาวด์คอมพิวติ้งเพื่อการฝึกโมเดล
4. ซอฟต์แวร์
- เฟรมเวิร์ก Deep Learning: เช่น PyTorch หรือ TensorFlow สำหรับการสร้างและฝึกโมเดล
- ระบบจัดการข้อมูล: เช่น การจัดเก็บข้อมูลในรูปแบบดาต้าเซ็ตขนาดใหญ่และการประมวลผลเพื่อการฝึกโมเดล
5. กระบวนการทางวิทยาศาสตร์และวิศวกรรม
- การออกแบบและพัฒนาโมเดลโดยทีมนักวิจัยที่มีความเชี่ยวชาญ
- การทดสอบประสิทธิภาพของโมเดลในสถานการณ์ต่าง ๆ
- การปรับปรุงกระบวนการเพื่อลดอคติและเพิ่มความแม่นยำ
6. การปรับแต่งเพื่อการใช้งาน
- อินเตอร์เฟซ: การพัฒนา API และอินเตอร์เฟซผู้ใช้งานเพื่อให้สามารถใช้งานโมเดลได้ง่าย
- ความปลอดภัยและความเป็นส่วนตัว: ระบบมีการตรวจสอบเพื่อหลีกเลี่ยงการใช้งานในทางที่ผิดหรือเนื้อหาที่ไม่เหมาะสม
ChatGPT จึงเป็นผลลัพธ์ของการผสมผสานวิทยาการคอมพิวเตอร์ วิทยาศาสตร์ข้อมูล และการประมวลผลภาษาธรรมชาติขั้นสูงเข้าด้วยกัน!