Understanding ChatGPT Models

Blog

“ทำความเข้าใจ ChatGPT Models: คู่มือฉบับสมบูรณ์” ChatGPT Models คืออะไร?ChatGPT Models เป็นโมเดล AI ด้านภาษาที่ล้ำสมัย พัฒนาโดย OpenAI ใช้สถาปัตยกรรม GPT (Generative Pre-trained Transformer) เพื่อ เข้าใจ และ สร้างข้อความ ในแบบที่คล้ายมนุษย์ ใช้งานได้หลากหลาย ไม่ว่าจะเป็นตอบคำถาม สร้างคอนเทนต์ เขียนโค้ด สรุปข้อมูล หรือพูดคุยแบบธรรมชาติ วิวัฒนาการของ ChatGPT Models ตลอดหลายปีที่ผ่านมา ChatGPT ได้รับการพัฒนาจนมีความสามารถที่ก้าวหน้า เรามาดูเส้นทางการเติบโตกัน เวอร์ชั่น ชื่อโมเดล คุณสมบัติโดดเด่น ปีที่เปิดตัว GPT-1 GPT โมเดล Transformer ตัวแรก พร้อมพารามิเตอร์ 117M 2018 GPT-2 GPT-2 โมเดลที่ใหญ่ขึ้น (สูงสุด 1.5B พารามิเตอร์) สร้างข้อความที่ต่อเนื่องได้ดี…

Microsoft 365 Login: วิธีสร้าง Microsoft Account ฟรี พร้อมเริ่มใช้งานง่าย ๆ!

Blog

Microsoft 365 Login: วิธีสร้าง Microsoft Account ฟรี พร้อมเริ่มใช้งานง่าย ๆ! การสร้างบัญชี Microsoft นั้นง่ายและฟรี เมื่อคุณตั้งค่าแล้ว ให้ลอง Microsoft 365 login คุณจะสามารถเข้าถึงบริการต่างๆ ของ Microsoft รวมถึง Microsoft 365 ได้ นี่คือคู่มือทีละขั้นตอนที่จะช่วยคุณสร้างบัญชี Microsoft และสำรวจ Microsoft 365 Step 1: เข้าไปที่หน้าสร้างบัญชี Microsoft เปิดเว็บไซต์ Microsoft คลิกปุ่ม “Sign In” ที่มุมขวาบน จากหน้าล็อกอิน ให้มองหาคำว่า “Create one!” (อยู่ใต้ช่องใส่รหัสผ่าน) แล้วคลิกเลย! Step 2: ใส่อีเมลของคุณ ใช้ อีเมลเดิม ที่คุณมีอยู่แล้ว เช่น Gmail, Yahoo หรือบริการอื่น…

How Chat GPT is Trained to Understand Language: A Comprehensive Guide

Blog

“เจาะลึกเบื้องหลัง: ChatGPT เรียนรู้ภาษายังไงให้เก่งขนาดนี้?” ถ้าคุณเคยสงสัยว่า AI อย่าง ChatGPT รู้เรื่องภาษามากขนาดนี้ได้ยังไง? วันนี้เราจะพาคุณไปเจาะลึกถึงกระบวนการฝึกฝนสุดล้ำที่ทำให้ AI ตัวนี้กลายเป็นผู้ช่วยพูดคุยที่ฉลาด ทันสมัย และเข้าใจคุณได้ดีสุด ๆ 1. หัวใจของ ChatGPT: Transformer Architecture สิ่งที่ทำให้ ChatGPT ฉลาดและเก่งเรื่องภาษาคือโครงสร้างที่เรียกว่า Transformer ซึ่งเปิดตัวครั้งแรกในปี 2017 โครงสร้างนี้ช่วยให้ AI เข้าใจภาษามนุษย์ได้แบบที่ไม่เคยมีมาก่อน ด้วยสองเทคนิคสำคัญ: Self-Attention Mechanism: ช่วยให้โมเดลเข้าใจความสัมพันธ์ระหว่างคำในประโยค เช่น แม้คำว่า “แมว” จะอยู่ห่างจากคำว่า “สัตว์เลี้ยง” โมเดลก็ยังรู้ว่าทั้งสองคำเกี่ยวข้องกัน Positional Embeddings: ช่วยให้ AI รู้ลำดับของคำ เช่น เข้าใจความแตกต่างระหว่าง “แมวไล่จับหนู” กับ “หนูไล่จับแมว” 2. Pretraining: การเรียนรู้จากคลังข้อมูลมหาศาล ChatGPT เรียนรู้ภาษาจาก คลังข้อมูลขนาดยักษ์ ที่มีทั้งหนังสือ…