การกำเนิดของปัญญาประดิษฐ์ (AI) มักเกี่ยวข้องกับการประชุมที่จัดขึ้นที่วิทยาลัยดาร์ตมัธในสหรัฐอเมริกาในปี 1956 ซึ่งจัดโดยจอห์น แม็กคาร์ธี มาร์วิน มินสกี้ นาธาเนียล โรเชสเตอร์ และคล็อด แชนนอน แม้ว่าจะมีการพิจารณาแนวคิดเรื่องเครื่องจักรอัจฉริยะมาก่อนแล้ว แต่การประชุมครั้งนี้ถือเป็นช่วงเวลาสำคัญที่นักวิจัยเริ่มร่วมมือกันอย่างจริงจังเพื่อสำรวจว่าเครื่องจักรสามารถจำลองลักษณะต่างๆ ของปัญญาประดิษฐ์ได้อย่างไร
66 ปีต่อมา OpenAI บริษัทที่ก่อตั้งในช่วงปลายปี 2015 ได้เปิดตัว ChatGPT ในเดือนพฤศจิกายน 2022 ซึ่งถือเป็นยุคใหม่ของ AI AI นี้ถูกใช้กันอย่างแพร่หลายโดยผู้คนหลายล้านคนสำหรับงานต่างๆ เช่น การร่างอีเมล การค้นหาสูตรอาหาร หรือการดีบักโค้ด ปัจจุบัน AI ได้กลายเป็นปรากฏการณ์อย่างรวดเร็วด้วยการผสานรวมเข้ากับชีวิตประจำวันผ่านผู้ช่วยเสมือนและระบบแนะนำ
AI หรือ LLM?
สิ่งที่คนทั่วไปเรียกว่า “AI” จริงๆ แล้วเรียกว่า Large Language Models (LLMs) ซึ่งเป็นระบบปัญญาประดิษฐ์ที่ซับซ้อนซึ่งออกแบบมาเพื่อทำความเข้าใจและสร้างข้อความที่เหมือนมนุษย์ในขนาดและความซับซ้อนที่ไม่เคยมีมาก่อน โมเดลเหล่านี้ เช่น ซีรีส์ GPT ของ OpenAI ได้รับการฝึกอบรมจากข้อมูลข้อความจำนวนมากจากอินเทอร์เน็ต ทำให้สามารถเรียนรู้ความแตกต่างของภาษา ไวยากรณ์ บริบท และแม้แต่การอ้างอิงทางวัฒนธรรม ปัจจุบัน LLM มีความฉลาดพอที่จะเข้าใจสิ่งต่างๆ ตัดสินใจ และแก้ปัญหาได้โดยไม่ต้องมีคำสั่งจากมนุษย์อย่างต่อเนื่อง LLM ช่วยให้คอมพิวเตอร์ทำภารกิจที่โดยปกติแล้วต้องใช้สติปัญญาของมนุษย์ เช่น การจดจำภาพ การเข้าใจภาษา หรือการเล่นเกม มันคือการทำให้เทคโนโลยีคิดและแก้ปัญหาได้เช่นเดียวกับมนุษย์
เราใช้หลักสูตร LLM ใดเพื่ออำนวยความสะดวกในการพัฒนาที่ Outsourcify?
ในอุตสาหกรรมการพัฒนา LLM สามารถมีส่วนร่วมในการเพิ่มผลผลิต โดยทำหน้าที่เป็นเครื่องมือสำหรับการทำงานซ้ำซากและง่าย ๆ ให้เป็นอัตโนมัติ อย่างไรก็ตาม สิ่งสำคัญคือต้องจำไว้ว่า LLM ไม่สามารถคิดสร้างสรรค์ได้เหมือนมนุษย์ และหากไม่ได้ใช้ด้วยความระมัดระวัง พวกเขาอาจทำผิดพลาดได้เนื่องจากอัลกอริทึมที่ลำเอียงหรือระบุข้อมูลที่ไม่ถูกต้องอย่างมั่นใจ แม้จะมีประโยชน์และรวดเร็ว แต่ไม่สามารถคาดหวังให้ LLM เข้าใจภาพรวมของโครงการและจัดการได้ตั้งแต่ต้นจนจบ ในทางกลับกัน นักพัฒนาและนักออกแบบเข้าใจข้อกำหนดที่ซับซ้อน ตีความความต้องการของลูกค้า และแปลงความต้องการเหล่านั้นเป็นโซลูชันที่สร้างสรรค์สำหรับผู้ใช้ขั้นสุดท้ายด้วยทักษะทางสังคมที่ติดตัวมนุษย์มาแต่กำเนิด ได้แก่ ความเห็นอกเห็นใจ การสื่อสาร และการทำงานร่วมกัน!
1. Github โคไพล็อต
GitHub Copilot คือผู้ช่วยเขียนโค้ด LLM ที่พัฒนาโดย GitHub ร่วมกับ OpenAI เครื่องมือนี้ขับเคลื่อนด้วย OpenAI API ซึ่งปฏิวัติการเขียนโค้ดด้วยการสร้างโค้ดสำหรับงานที่ซ้ำซากหรือสร้างสไนปเป็ตโค้ดด้วยคำสั่งง่ายๆ ด้วยอินเทอร์เฟซที่ใช้งานง่าย นักพัฒนาของเราใช้เครื่องมือนี้เพื่อทำงานที่น่าเบื่อโดยอัตโนมัติและเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานด้วยคำแนะนำและการเขียนโค้ดแบบเรียลไทม์ในขณะที่นักพัฒนาเขียน นักพัฒนาของเราตรวจสอบคำแนะนำโค้ดแต่ละรายการอย่างรอบคอบเพื่อให้แน่ใจว่าตรงตามมาตรฐานคุณภาพและความต้องการของโครงการ
GitHub Copilot สามารถเข้าใจภาษาการเขียนโปรแกรมและเฟรมเวิร์กต่างๆ ได้มากมาย เครื่องมือนี้ไม่เพียงช่วยลดข้อผิดพลาดในการเขียนโค้ดเท่านั้น แต่ยังช่วยให้เรียนรู้ได้อย่างต่อเนื่องโดยให้ข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับคำถามในการเขียนโปรแกรมและข้อเสนอแนะอื่นๆ สำหรับการเติมโค้ดให้สมบูรณ์ GitHub Copilotช่วยปรับปรุงคุณภาพและความปลอดภัยของโค้ดสำหรับนักพัฒนาของเรา เนื่องจากรูปแบบการเขียนโค้ดที่ไม่ปลอดภัยจะถูกบล็อกทันที
2. API ของ OpenAI
ที่ Outsourcify นักพัฒนาของเราใช้ API ของ OpenAI เป็นเครื่องมือที่มีประโยชน์ในการแก้ไขปัญหา ด้วยการใช้ฟีเจอร์ต่างๆ เหล่านี้ ทีมงานของเราสามารถค้นหาและแก้ไขข้อบกพร่องรวมถึงปัญหาที่อาจเกิดขึ้นในโปรเจ็กต์ที่เรากำลังดำเนินการได้อย่างง่ายดาย
นอกจากนี้ OpenAI API ยังช่วยให้นักพัฒนาสามารถผสานรวมโมเดลการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) เข้ากับซอฟต์แวร์ได้ โดยมีฟังก์ชันต่างๆ เช่น การสร้างข้อความ การสรุป การแปล และอื่นๆ อีกมากมาย API นี้มีโครงสร้างพื้นฐานที่ปรับขนาดได้ ช่วยให้นักพัฒนาสามารถประมวลผลข้อความจำนวนมากได้อย่างมีประสิทธิภาพและจัดการคำขอแบบเรียลไทม์ นอกจากนี้ OpenAI ยังมีเอกสารประกอบ บทช่วยสอน และการสนับสนุนเพื่อช่วยให้นักพัฒนาสามารถผสานรวม API เข้ากับโปรเจ็กต์ของตนได้อย่างราบรื่น
ตัวอย่างการใช้ OpenAI API ในการพัฒนาล่าสุดคือ โครงการ AROI นักพัฒนาของเราสร้างสคริปต์ที่วิเคราะห์ร้านอาหารและสร้างชื่อตามด้วยคำอธิบายและslugโดยอัตโนมัติ
3.ChatGPT
สุดท้าย นักพัฒนาของเราใช้ ChatGPT เพื่อสร้าง “ข้อมูลจำลอง” เพื่อวัตถุประสงค์ในการทดสอบ ข้อมูลจำลองคือข้อมูลจำลองที่สร้างขึ้นเพื่อวัตถุประสงค์ในการทดสอบหรือการสาธิต โดยเลียนแบบข้อมูลจริงโดยไม่ใช้ข้อมูลที่ละเอียดอ่อนหรือเป็นความลับ ด้วยการเขียนคำสั่งโดยละเอียด เราสร้างข้อมูลที่ไม่ระบุตัวตนซึ่งจำลองสถานการณ์ในโลกแห่งความเป็นจริง เพื่อให้แน่ใจว่าการทดสอบโซลูชันซอฟต์แวร์ของเราเป็นไปอย่างพิถีพิถัน
