game điện tử

arrahmanlive.com แหล่งรวมข้อมูลข่าวสารเรื่องราวน่าสนใจเพื่อการศึกษาแลกเปลี่ยนและเรียนรู้

Pay It Forward เป้าหมายเล็ก ๆ ในการส่งมอบความดีต่อ ๆ ไป
เว็ปไซต์นี้เกิดจากแรงบันดาลใจในภาพยนต์เรื่อง Pay It Forward ที่เล่าถึงการมีเป้าหมายเล็ก ๆ กำหนดไว้ให้ส่งมอบความดีต่อไปอีก 3 คน หากใครคิดว่ามันมีประโยชน์ก็สามารถนำไปเผยแพร่ต่อได้เลยโดยไม่ต้องตอบแทนกลับมา อยากให้ส่งต่อเพื่อถ่ายทอดต่อไป
ยืนหยัด เข้มแข็ง และกล้าหาญ (Stay Strong & Be Brave)
ขอเป็นกำลังใจให้คนดีทุกคนในการต่อสู้ความอยุติธรรม ในยุคสังคมที่คดโกงยึดถึงประโยชน์ส่วนตนและพวกฟ้องมากกว่าผลประโยชน์ส่วนรวม จนหลายคนคิดว่าพวกด้านได้อายอดมักได้ดี แต่หากยึดคำในหลวงสอนไว้ในเรื่องการทำความดีเราจะมีความสุขครับ
มิสเตอร์เรน (Mr. Rain) และมิสเตอร์เชน (Mr. Chain)
Mr. Rain และ Mr. Chain สองพี่น้องในโลกออฟไลน์และออนไลน์ที่จะมาร่วมมือกันสร้างสื่อสารสนเทศ เพื่อเผยแพร่ให้ความรู้ในเรื่องราวต่างๆ มากมายสร้างสังคมในการเรียนรู้ หากใครคิดว่ามันมีประโยชน์ก็สามารถนำไปเผยแพร่ต่อได้เลยโดยไม่ต้องตอบแทนกลับมา

AI แนะนำ ChatGPT คือ แชทบอทปัญญาประดิษฐ์ (AI chatbot)

 game điện tửLiên kết đăng nhập

   

ขั้นตอนการทำงานของ ChatGPT สามารถอธิบายขั้นตอนที่มีเบื้องต้น ได้ดังนี้

1. การประมวลผลข้อมูลนำเข้า (Input Processing) เมื่อผู้ใช้โต้ตอบกับ ChatGPT อินพุตของพวกเขาจะได้รับการประมวลผลในขั้นต้น เพื่อเตรียมพร้อมสำหรับโมเดล ซึ่งรวมถึงการทำให้อินพุตเป็นโทเค็น (tokenizing) เป็นหน่วยที่เล็กลง เช่น คำหรือคำย่อย และแปลงเป็นการแสดงตัวเลขที่โมเดลสามารถเข้าใจได้

2. การประมวลผลเบื้องต้น (preprocessed input) การอนุมานโมเดลจากข้อมูลนำเข้าที่จะถูกป้อนเข้าสู่โมเดล ChatGPT ที่ผ่านการฝึกอบรม (trained) แบบจำลอง ประกอบด้วยหลายชั้นของโครงข่ายประสาทเทียมที่ให้ความสนใจในตนเองและนำเข้าไปต่อเนื่อง (feed-forward) ซึ่งประมวลผลและสร้างลำดับของ token ที่จะส่งออก

3. การสร้างเอาต์พุต (Output Generation) จาก token ที่ส่งออกของโมเดล จะถูกสร้างขึ้นซ้ำๆ โดยที่แต่ละ token จะถูกคาดการณ์ตาม token ที่สร้างขึ้น กระบวนการถดถอยอัตโนมัตินี้ช่วยให้แบบจำลองสร้างการตอบสนองที่สอดคล้องกันและเกี่ยวข้องกับบริบท โทเค็นเอาต์พุตสามารถแปลงกลับเป็นข้อความที่มนุษย์อ่านได้เพื่อนำเสนอต่อผู้ใช้

4. การนำเสนอการตอบสนอง (Response Presentation) เอาต์พุตที่สร้างจากแบบจำลองจะแสดงเป็นการตอบสนองต่อผู้ใช้ สามารถแสดงเป็นข้อความบนอินเทอร์เฟซผู้ใช้ ส่งผ่าน API หรือรวมเข้ากับระบบการสนทนา

5. การโต้ตอบกับผู้ใช้ (User Interaction) ผู้ใช้สามารถให้ข้อมูลเพิ่มเติมหรือคำถามติดตามผล และกระบวนการจะทำซ้ำตั้งแต่เริ่มต้น อินพุตได้รับการประมวลผล ป้อนเข้าสู่โมเดล และสร้างการตอบกลับใหม่ตามบริบทที่อัปเดต

6. การจัดการบริบท (Context Management) ChatGPT รักษาความเข้าใจเชิงบริบทของประวัติการสนทนาเพื่อสร้างการตอบสนองที่สอดคล้องกันและเหมาะสมตามบริบท โมเดลจะพิจารณาอินพุตของผู้ใช้ก่อนหน้าและการตอบสนองของระบบเพื่อให้แน่ใจว่าการสนทนาจะมีความต่อเนื่อง

7. การจัดการข้อผิดพลาด (Error Handling) ChatGPT อาจสร้างการตอบสนองที่ไม่ถูกต้องหรือไม่มีประโยชน์ในบางครั้ง สามารถใช้เทคนิคการจัดการข้อผิดพลาด เพื่อตรวจหาและลดปัญหาดังกล่าวได้ เทคนิคเหล่านี้อาจเกี่ยวข้องกับการกรองเนื้อหาที่ไม่เหมาะสมหรือเป็นอันตรายออก ตรวจหาการคาดคะเนที่มีความเชื่อมั่นต่ำ หรือใช้แบบจำลองเพิ่มเติมเพื่อให้มีการตรวจสอบความปลอดภัยและคุณภาพ

8. การเรียนรู้อย่างต่อเนื่อง (Continuous Learning) ChatGPT สามารถปรับปรุงอย่างต่อเนื่องผ่านลูปข้อเสนอแนะ สามารถใช้การโต้ตอบและการตอบสนองของผู้ใช้เพื่อรวบรวมข้อมูลสำหรับการฝึกอบรมเพิ่มเติมและการปรับแต่งโมเดล ข้อมูลนี้สามารถทำให้เป็นนิรนามและรวมเข้ากับไปป์ไลน์การฝึกอบรมเพื่อปรับปรุงการทำซ้ำในอนาคตของ ChatGPT

ChatGPT จะทำงานตามรูปแบบและข้อมูลที่ได้และการเรียนรู้จากระบบต่อเนื่อง แม้ว่าจะสามารถสร้างการตอบสนองที่สอดคล้องกันและมีส่วนร่วมในการสนทนา แต่ก็อาจไม่ได้มีความเข้าใจอย่างลึกซึ้งหรือมความรู้ที่นอกเหนือจากข้อมูลการฝึกอบรมที่เราได้สอนไป

ตัวอย่างรายละเอียดของขั้นตอนการทำงานใน ChatGPT

1. สร้าง Prompt และ Input ผู้ใช้สร้างข้อความที่เป็น Prompt หรือคำถามเริ่มต้นที่ต้องการถาม ChatGPT และกำหนด Input ที่จะส่งเข้าสู่ระบบ.

ตัวอย่าง: ผู้ใช้สร้าง Prompt เป็นข้อความ "คำแนะนำในการปรุงอาหารแซลมอน" และกำหนด Input ว่า "สวัสดี ChatGPT, คุณมีคำแนะนำในการปรุงอาหารแซลมอนไหม?"

2. Tokenization ข้อความ Input ถูกแยกเป็นหน่วยที่เล็กกว่า เช่น คำหรือซับเวิร์ด ที่เรียกว่า Tokens.

ตัวอย่าง: Prompt "คำแนะนำในการปรุงอาหารแซลมอน" ถูกแยกเป็น Tokens เช่น ["คำ", "แนะนำ", "ใน", "การ", "ปรุงอาหาร", "แซลมอน"].

3. Positional Encoding เพื่อให้ระบบเข้าใจตำแหน่งที่แตกต่างกันของ Tokens ภายในข้อความ Input ใหญ่ มีการเพิ่มเติมข้อมูลเชิงตำแหน่ง (Positional Encoding) เข้าไปในข้อมูล Input ที่แทนด้วย Tokens.

4. Input Processing ข้อมูล Input ที่ผ่านการ Tokenization และ Positional Encoding ถูกส่งเข้าสู่โมเดล ChatGPT เพื่อทำการคำนวณและแปลงข้อมูลในรูปแบบที่โมเดลเข้าใจได้.

ตัวอย่าง: Tokens ["คำ", "แนะนำ", "ใน", "การ", "ปรุงอาหาร", "แซลมอน"] ถูกส่งเข้าสู่โมเดล ChatGPT เพื่อทำการคำนวณและแปลงเป็นรูปแบบที่โมเดลเข้าใจ.

5. Self-attention Mechanism โมเดล ChatGPT ใช้ Self-attention Mechanism เพื่อให้โมเดลสามารถเรียนรู้ความสัมพันธ์ระหว่าง Tokens ในข้อมูล Input และให้ความสำคัญในการคำนวณผลลัพธ์.

6. Processing Through Transformer Layersข้อมูลที่ผ่านการ Self-attention จะถูกส่งผ่าน Transformer Layers ที่ประกอบด้วยเลเยอร์ต่างๆ ในโมเดล ChatGPT เพื่อประมวลผลและคำนวณการทำนายของโมเดล.

7. Controlling the Output ผลลัพธ์ที่ได้จากขั้นตอนก่อนหน้านี้จะถูกควบคุมเพื่อสร้างข้อความ Output ที่มีความหมายและคำตอบที่เหมาะสมตามข้อความ Prompt และคำถามที่รับเข้ามา.

ตัวอย่าง: ผลลัพธ์จากโมเดลอาจเป็นข้อความ Output "การปรุงอาหารแซลมอนของคุณสามารถทำได้โดยการนำแซลมอนลงในเตาอบที่ 180 องศาเซลเซียสเป็นเวลา 15 นาที" เพื่อตอบคำถามของผู้ใช้.

8. Detokenization ข้อความ Output ที่ถูกสร้างจากโมเดลจะถูกนำออกจากรูปแบบของ Tokens เพื่อเป็นข้อความภาษาธรรมชาติที่สามารถแสดงผลและนำเสนอให้ผู้ใช้อ่านได้อย่างถูกต้อง 

ตัวอย่าง: ข้อความ Output "การปรุงอาหารแซลมอนของคุณสามารถทำได้โดยการนำแซลมอนลงในเตาอบที่ 180 องศาเซลเซียสเป็นเวลา 15 นาที" ถูกนำออกจากรูปแบบของ Tokens เพื่อแสดงผลให้ผู้ใช้อ่านได้อย่างถูกต้อง.

9. Evaluating the Output ผลลัพธ์ที่ได้จากการประมวลผลในขั้นตอนก่อนหน้านี้จะถูกประเมินเพื่อให้แน่ใจว่าคำตอบมีความเหมาะสมและครอบคลุมคำถามหรือ Prompt ที่ถามมา

ตัวอย่าง: ผลลัพธ์ที่ได้จากการประมวลผลในขั้นตอนก่อนหน้านี้จะถูกประเมินว่าคำตอบเป็นข้อมูลที่เป็นประโยชน์และสอดคล้องกับคำถามหรือ Prompt ที่ถามมาหรือไม่

10. Iteration and Refinement ขั้นตอนทั้งหมดในกระบวนการทำงานของ ChatGPT จะถูกวนซ้ำเพื่อตอบคำถามเพิ่มเติมหรือรับข้อมูล Input ใหม่จากผู้ใช้ โดยคำถามและข้อมูล Input ก่อนหน้านั้นจะถูกนำมาเป็นส่วนหนึ่งของความเข้าใจรวมของโมเดล เพื่อสร้างคำตอบที่มีความสอดคล้องกับบทสนทนาที่กำลังเกิดขึ้น

ตัวอย่าง ผู้ใช้อาจต้องการติดต่อกลับและส่งข้อมูล Input เพิ่มเติมเพื่อขอคำแนะนำเพิ่มเติมหรือคำอธิบายสำหรับข้อความ Prompt เดิมที่ได้รับการตอบกลับมาแล้ว โดยข้อมูล Input เก่าจะถูกนำมาเป็นส่วนหนึ่งของความเข้าใจรวมของโมเดล เพื่อสร้างคำตอบที่มีความสอดคล้องกับบทสนทนาที่กำลังเกิดขึ้น.

 

อยากรู้ว่า ChatGPT เป็นอย่างไรดูได้ที่  หรือ 

  . 

ที่มาข้อมูลภาพ www.arrahmanlive.com

---------------------------------

ปัญญาประดิษฐ์ (Artificial Intelligence, AI) รวมข้อมูลทั้งหมด

ระบบ ChatGP รวมข้อมูล

---------------------------------

ขอต้อนรับเข้าสู่เว็บไซต์
www.arrahmanlive.com
แหล่งข้อมูลสารสนเทศเพื่อคุณ

เว็บไซต์ www.arrahmanlive.com นี้เกิดมาจาก แรงบันดาลใจในภาพยนต์เรื่อง Pay It Forward โดยมีเป้าหมายเล็ก ๆ ที่กำหนดไว้ว่า ทุกครั้งที่เข้าเรียนสัมมนาหรืออบรมในแต่ละครั้ง จะนำความรู้มาจัดทำเป็นบทความอย่างน้อย 3 เรื่อง เพื่อมาลงในเว็บนี้
ความตั้งใจที่จะถ่ายทอดความรู้ที่ได้รับมาทำการถ่ายทอดต่อไป และหวังว่าจะมีคนมาอ่านแล้วเห็นว่ามีประโยชน์นำเอาไปใช้ได้ หากใครคิดว่ามันมีประโยชน์ก็สามารถนำไปเผยแพร่ต่อได้เลย โดยอาจไม่ต้องอ้างอิงที่มาหรือมาตอบแทนผู้จัด แต่ขอให้ส่งต่อหากคิดว่ามันดีหรือมีประโยชน์ เพื่อถ่ายทอดความรู้และสิ่งดี ๆ ต่อไปข้างหน้าต่อไป Pay It Forward  

máy đánh bạc máy đánh bạc hoàng gia Tải game ăn tiền thật tải game ăn tiền thật nnc tải game phỏm ăn tiền thật