ChatGPT คืออะไร และทำงานอย่างไรกันแน่

GPT แปลว่าอะไร

GPT ย่อมาจาก Generative Pre-trained Transformer IBM อธิบายว่า GPT เป็นตระกูลโมเดลภาษาขนาดใหญ่ หรือ large language models: LLMs ที่ใช้สถาปัตยกรรม Deep Learning แบบ Transformer

แยกความหมายได้แบบนี้:

• Generative: สร้างผลลัพธ์ใหม่ได้ เช่น ข้อความ
• Pre-trained: ผ่านการฝึกมาก่อนใช้งาน เพื่อเรียนรู้รูปแบบและความสัมพันธ์ของภาษา
• Transformer: สถาปัตยกรรม Deep Learning ที่เป็นฐานของโมเดล GPT

ดังนั้น ChatGPT ไม่ได้เขียนคำตอบเพราะ “เข้าใจเหมือนมนุษย์” แต่ใช้โมเดลภาษาที่เรียนรู้รูปแบบจากข้อมูลจำนวนมาก ประมวลผลบริบทปัจจุบัน แล้วคำนวณว่าข้อความส่วนถัดไปควรเป็นอะไรจึงจะเข้ากับบริบทนั้น

จากพรอมป์ถึงคำตอบ: ChatGPT ทำงานอย่างไร

ถ้าอธิบายให้สั้นที่สุด การตอบของ ChatGPT มี 3 ขั้นหลัก: แปลงพรอมป์เป็นโทเคน ประมวลผลบริบท และสร้างคำตอบทีละส่วน

1. พรอมป์ถูกแบ่งเป็น “โทเคน”

เมื่อเราพิมพ์ข้อความส่งให้ ChatGPT โมเดลไม่ได้มองข้อความเป็นประโยคเต็มแบบมนุษย์เสมอไป Zapier อธิบายว่า ChatGPT จะแบ่งพรอมป์ออกเป็น tokens หรือชิ้นส่วนข้อความขนาดเล็กที่โมเดลใช้ประมวลผลต่อ

โทเคนอาจเป็นคำ ส่วนของคำ เครื่องหมายวรรคตอน หรือชิ้นส่วนข้อความอื่น ๆ แล้วแต่ระบบการเข้ารหัสของโมเดล จุดสำคัญคือ ChatGPT ทำงานกับหน่วยย่อยเหล่านี้ ไม่ใช่แค่อ่านประโยคเหมือนเราอ่านหนังสือ

2. โมเดลใช้บริบทและรูปแบบภาษาที่เรียนรู้มา

ChatGPT ขับเคลื่อนด้วยโครงข่ายประสาทแบบ Transformer ที่ผ่านการฝึกด้วยข้อความจำนวนมาก เพื่อเรียนรู้รูปแบบของภาษา ขณะเดียวกัน GPT ก็เป็นตระกูลโมเดลภาษาขนาดใหญ่ที่ใช้สถาปัตยกรรม Transformer เป็นฐาน

เมื่อได้รับพรอมป์ โมเดลจะพิจารณาข้อความที่ผู้ใช้พิมพ์ รวมถึงบริบทของบทสนทนา แล้วคำนวณว่าชิ้นส่วนข้อความถัดไปแบบใดน่าจะเหมาะสม

3. คำตอบถูกสร้างทีละโทเคน

หัวใจของการสร้างคำตอบคือการคาดการณ์ ChatGPT ทำนายโทเคนถัดไป แล้วต่อโทเคนเหล่านั้นเข้าด้วยกันจนกลายเป็นคำตอบที่อ่านลื่นไหล สำหรับผู้ใช้จึงดูเหมือนกำลังคุยกับคู่สนทนาที่ตอบได้ทันที แต่เบื้องหลังคือการคำนวณทีละขั้นจำนวนมาก

วิธีทำงานแบบนี้ช่วยอธิบายข้อจำกัดสำคัญด้วย: คำตอบที่เขียนดีและฟังน่าเชื่อ ไม่ได้เท่ากับหลักฐานที่ตรวจสอบแล้ว หากเป็นเรื่องที่ต้องใช้ความถูกต้องสูง ควรเทียบกับแหล่งข้อมูลที่น่าเชื่อถือเสมอ

ChatGPT ถูกฝึกอย่างไร

OpenAI ระบุว่าโมเดลพื้นฐานที่ใช้ขับเคลื่อน ChatGPT พัฒนาจากข้อมูลหลัก 3 แหล่ง ได้แก่ ข้อมูลที่เปิดเผยต่อสาธารณะบนอินเทอร์เน็ต ข้อมูลที่ OpenAI เข้าถึงผ่านพาร์ตเนอร์หรือบุคคลที่สาม และข้อมูลที่ผู้ใช้ ผู้ฝึกสอนมนุษย์ และนักวิจัยให้ไว้หรือสร้างขึ้น

สำหรับ ChatGPT OpenAI ยังระบุถึงวิธีฝึกที่เรียกว่า Reinforcement Learning from Human Feedback หรือ RLHF แนวคิดคือใช้ฟีดแบ็กจากมนุษย์มาช่วยปรับให้โมเดลทำตามคำสั่งในพรอมป์ได้ดีขึ้นและให้คำตอบที่เป็นประโยชน์มากขึ้น

อย่างไรก็ตาม ควรแยก “การฝึกโมเดล” ออกจาก “การสร้างคำตอบตอนใช้งานจริง” ข้อมูลฝึกช่วยให้โมเดลเรียนรู้รูปแบบภาษาและความสัมพันธ์ต่าง ๆ แต่เมื่อผู้ใช้ถามคำถาม ChatGPT จะสร้างคำตอบจากพรอมป์ บริบท และการคาดการณ์โทเคน ไม่ได้หมายความว่าทุกประโยคถูกตรวจจากรายการแหล่งอ้างอิงแบบเรียลไทม์โดยอัตโนมัติ

ChatGPT เหมาะกับงานแบบไหน

ChatGPT เด่นเป็นพิเศษในงานที่เกี่ยวกับภาษา การจัดโครงสร้าง และการอธิบาย Coursera ยกตัวอย่างความสามารถ เช่น การเขียนข้อความ การตอบคำถาม การอธิบายเรื่องซับซ้อน การให้มุมมอง และการเขียนโค้ด

ตัวอย่างงานที่ใช้ได้ดี ได้แก่:

• ร่างอีเมล ข้อความประกาศ โครงร่างบทความ หรือสคริปต์สั้น ๆ
• อธิบายหัวข้อยากให้เป็นภาษาง่ายขึ้น
• สรุป เรียบเรียงใหม่ หรือปรับโทนภาษา
• ระดมไอเดีย ช่วยหาทางเลือก หรือเสนอรูปแบบเนื้อหา
• ช่วยเขียน อ่าน หรือทำความเข้าใจโค้ด

เคล็ดลับคือยิ่งพรอมป์ชัด คำตอบยิ่งควบคุมได้ดี ควรบอกเป้าหมาย กลุ่มผู้อ่าน รูปแบบที่ต้องการ และระดับความละเอียด เช่น “สรุปเป็นหัวข้อสั้น ๆ” “ทำเป็นตาราง” “อธิบายสำหรับผู้เริ่มต้น” หรือ “ระบุจุดที่ยังไม่แน่ใจด้วย”

ความเข้าใจผิดที่พบบ่อย

1. ChatGPT ไม่ได้เข้าใจเหมือนมนุษย์

แอปพลิเคชันที่ใช้ GPT สามารถสร้างผลลัพธ์ที่ดูคล้ายผลงานมนุษย์ได้ แต่ไม่ได้หมายความว่ามีสติ ความเข้าใจ หรือวิจารณญาณแบบมนุษย์ ในเชิงเทคนิค ระบบประมวลผลโทเคน ใช้บริบท และสร้างข้อความต่อจากความน่าจะเป็นของลำดับถัดไป

2. ChatGPT ไม่ใช่สิ่งเดียวกับ “โมเดล GPT”

GPT คือครอบครัวของโมเดล ส่วน ChatGPT คือแอปแบบแชตที่ผู้ใช้โต้ตอบกับโมเดลเหล่านั้น ความต่างนี้สำคัญ เพราะผลิตภัณฑ์หรือฟีเจอร์อื่น ๆ อาจใช้เทคโนโลยีโมเดลภาษาใกล้เคียงกัน แต่มีหน้าตา วิธีใช้ และข้อจำกัดต่างกัน

3. RLHF ไม่ใช่ตัวกรองความจริง

RLHF เป็นวิธีฝึกที่ OpenAI ใช้เพื่อให้ ChatGPT ตอบสนองต่อพรอมป์ได้ดีขึ้นและมีประโยชน์มากขึ้น แต่ไม่ได้แปลว่าทุกคำตอบจะถูกต้อง ครบถ้วน หรือผ่านการตรวจแหล่งอ้างอิงแล้วเสมอไป เพราะคำตอบยังเกิดจากการคาดการณ์โทเคนตามพรอมป์และบริบท

ใช้ ChatGPT อย่างรับผิดชอบ: เช็กข้อเท็จจริงอย่างไร

สำหรับงานเรียบเรียงภาษา ChatGPT อาจช่วยประหยัดเวลาได้มาก แต่สำหรับคำถามที่ตรวจสอบได้ เช่น ตัวเลข ชื่อบุคคล ข้อมูลทางกฎหมาย สุขภาพ งานวิจัย หรือรายละเอียดสินค้า ควรมองคำตอบเป็น “จุดเริ่มต้น” ไม่ใช่ข้อสรุปสุดท้าย

แนวทางที่ปลอดภัยกว่า ได้แก่:

1. ตรวจจากแหล่งต้นทาง — โดยเฉพาะข้อมูลทางการ งานวิจัย เอกสารผลิตภัณฑ์ เรื่องกฎหมาย หรือเรื่องสุขภาพ
2. แยกตรวจตัวเลข วันที่ และชื่อเฉพาะ — ภาษาที่ลื่นไหลไม่ใช่หลักฐานว่าข้อมูลถูกต้อง
3. อย่าแค่ขอแหล่งอ้างอิง แต่ควรเปิดดูจริง — ตรวจว่าลิงก์หรือเอกสารนั้นมีอยู่จริง และสนับสนุนข้อความที่อ้างหรือไม่
4. คงความไม่แน่ใจไว้เมื่อยังไม่มีหลักฐาน — ถ้าข้อความยังตรวจไม่ได้ ไม่ควรเขียนเหมือนเป็นข้อเท็จจริงแน่นอน

เหตุผลมาจากกลไกการทำงานเอง: ChatGPT สร้างคำตอบด้วยการคำนวณโทเคนถัดไปที่เหมาะกับพรอมป์และบริบท นั่นทำให้มันมีประโยชน์มากในการทำความเข้าใจ จัดโครงสร้าง และช่วยเขียน แต่ไม่ควรใช้แทนการตรวจสอบข้อเท็จจริง

สรุป

ChatGPT คือแชตบอต generative AI ของ OpenAI ที่ทำงานบนโมเดลภาษา GPT และสถาปัตยกรรม Transformer มันประมวลผลพรอมป์เป็นโทเคน แล้วสร้างคำตอบด้วยการคาดการณ์ข้อความส่วนถัดไปทีละขั้น

จุดแข็งของ ChatGPT อยู่ที่การเขียน อธิบาย สรุป จัดโครงสร้าง และช่วยคิดไอเดีย แต่คำตอบที่อ่านดีไม่ได้รับประกันว่าถูกต้องเสมอไป วิธีใช้ที่เหมาะสมคือใช้เป็นผู้ช่วยเริ่มต้น แล้วตรวจสอบข้อเท็จจริงกับแหล่งข้อมูลที่เชื่อถือได้เมื่อเรื่องนั้นมีผลสำคัญ