Generative AI ครอบคลุมโมเดลการเรียนรู้เชิงลึกที่สามารถสร้างรูปภาพ ข้อความ และเนื้อหาต่างๆ คุณภาพสูงโดยใช้ประโยชน์จากข้อมูลการฝึกอบรม โมเดลเหล่านี้สร้างเนื้อหาใหม่โดยคาดการณ์จากข้อมูลการฝึกอบรมและทำการคาดการณ์แบบใหม่ 

ในระหว่างการฝึกอบรม กำเนิด AI แบบจำลองจะได้รับข้อมูลที่ประมวลผลล่วงหน้าและมีป้ายกำกับจำนวนมาก แต่ยังได้รับประโยชน์จากข้อมูลที่ไม่มีป้ายกำกับอีกด้วย แตกต่างจากแอปพลิเคชัน AI อื่นๆ ที่มีวัตถุประสงค์ที่หลากหลาย วัตถุประสงค์หลักของ Generative AI คือการสร้างเนื้อหา โดยแยกความแตกต่างจาก AI ที่ใช้สำหรับงานต่างๆ เช่น การวิเคราะห์ข้อมูล หรือการควบคุมยานพาหนะอัตโนมัติ

Generative AI แตกต่างจาก AI แบบดั้งเดิมอย่างไร 

Generative AI มีความโดดเด่นโดยพื้นฐาน เนื่องจากเป็นโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) ที่ได้รับการฝึกอบรมด้วยข้อมูลจำนวนมหาศาล รวมถึงตัวอย่างการสนทนาของมนุษย์ สามารถแยกแยะและสรุปข้อมูลและสามารถสื่อสารกับมนุษย์โดยใช้ภาษาธรรมชาติได้ ตัวอย่างเช่น ChatGPT เป็นการใช้งานที่ดีของ generative AI ซึ่งทำให้ผู้สร้างประหลาดใจด้วยเมื่อมีผู้ใช้เพิ่มขึ้นนับล้านคนในสัปดาห์แรกหลังการเปิดตัว นอกจากนี้ยังได้รับ 100 ล้านหลังจากสองเดือน 

โดยทั่วไป เมื่อระบบปรับขนาดอย่างรวดเร็ว ระบบจะซับซ้อนมากขึ้น จัดการได้ยากขึ้น เชื่อถือได้น้อยลง และมีประสิทธิภาพน้อยลง ด้วยโมเดลภาษาขนาดใหญ่ ยิ่งมีข้อมูลมากขึ้น คำถามมากขึ้น การโต้ตอบมากขึ้น ระบบก็จะยิ่งฉลาดขึ้น และยิ่งเริ่มมีลักษณะคล้ายกับสติปัญญาของมนุษย์มากขึ้นเท่านั้น 

พร้อมที่จะปลดล็อกพลังของ Generative AI สำหรับธุรกิจของคุณแล้วหรือยัง?

พรีมาเฟลิซิทัส, AI ชั้นนำและ บริษัทพัฒนา Web3สามารถช่วยให้คุณควบคุมศักยภาพของ generative AI ได้

ทีมผู้เชี่ยวชาญของเราสามารถออกแบบและดำเนินการสร้างแบบกำหนดเองได้ โซลูชั่น AI ที่สามารถปฏิวัติการโต้ตอบกับลูกค้า การสร้างเนื้อหา และการวิเคราะห์ข้อมูล ตั้งแต่แชทบอทที่ให้การสนับสนุนแบบเรียลไทม์ไปจนถึงเครื่องมือการตลาดเนื้อหาที่ขับเคลื่อนด้วย AI พรีมาเฟลิซิทัส สามารถช่วยให้คุณล้ำหน้ากว่าใคร

Generative AI มีประโยชน์ต่อนักพัฒนาอย่างไร

ที่เลเยอร์เครือข่าย โมเดลภาษาขนาดใหญ่สามารถทำหน้าที่ต่างๆ ได้ เช่น การสร้างการกำหนดค่าเครือข่าย การเขียนสคริปต์สำหรับเครื่องมืออัตโนมัติของเครือข่าย และแผนผังโทโพโลยีเครือข่าย

• การจัดการการกำหนดค่าเครือข่ายอัตโนมัติ

โมเดลภาษาขนาดใหญ่สามารถสร้างและรักษาการกำหนดค่าอุปกรณ์เครือข่ายได้ สิ่งนี้ช่วยรับประกันความสอดคล้องและการปฏิบัติตามข้อกำหนดของโครงสร้างพื้นฐานเครือข่ายทั้งหมด ความสามารถนี้ช่วยให้มั่นใจได้ถึงกระบวนการจัดการการกำหนดค่าที่ราบรื่นโดยลดโอกาสที่จะเกิดข้อผิดพลาดจากมนุษย์และช่วยให้เผยแพร่ได้เร็วขึ้น

• เปิดใช้งานเครือข่ายอัตโนมัติและการเขียนสคริปต์

ผู้ดูแลระบบเครือข่ายสามารถใช้โมเดลภาษาขนาดใหญ่เพื่อสร้างสคริปต์สำหรับเครื่องมือเครือข่ายอัตโนมัติ ซึ่งทำให้การจัดเตรียมเครือข่าย การตรวจสอบ และการแก้ไขปัญหาซ้ำๆ ทำได้โดยอัตโนมัติ ความสามารถนี้ช่วยปรับปรุงประสิทธิภาพการดำเนินงานและลดภาระการทำงานของทีมเครือข่าย

• อำนวยความสะดวกในการจัดทำเอกสารและการทำแผนที่เครือข่าย

โมเดลภาษาขนาดใหญ่สามารถสร้างเอกสารประกอบเครือข่ายโดยละเอียดและแสดงภาพไดอะแกรมโทโพโลยีเครือข่าย คุณสมบัติดังกล่าวรับประกันความถูกต้องและทันเวลาของการลงทะเบียนบันทึก ซึ่งเป็นสิ่งสำคัญสำหรับการจัดการเครือข่ายที่ราบรื่น การแก้ปัญหา และการแบ่งปันความรู้ระหว่างสมาชิกในทีม

• ปรับปรุงความปลอดภัยและการปฏิบัติตามข้อกำหนดของเครือข่าย

จากการตรวจสอบการกำหนดค่าและนโยบายเครือข่าย โมเดลภาษาขนาดใหญ่สามารถจับจุดอ่อนของเครือข่ายได้ รวมถึงอุปกรณ์ที่กำหนดค่าไม่ถูกต้อง การตั้งค่าที่ไม่ถูกต้อง และการไม่ปฏิบัติตามข้อกำหนด ด้วยวิธีนี้ องค์กรต่างๆ จึงสามารถคาดการณ์ภัยคุกคามด้านความปลอดภัยและปฏิบัติตามข้อกำหนดด้านกฎระเบียบทั่วทั้งภูมิทัศน์เครือข่ายของตนได้

• รองรับการแก้ไขปัญหาและวินิจฉัยเครือข่าย

โมเดลภาษาขนาดใหญ่สามารถนำมาใช้ในการแก้ไขปัญหาเครือข่ายได้โดยการตรวจสอบไฟล์บันทึก ข้อมูลการรับส่งข้อมูลเครือข่าย และข้อมูลอื่นๆ ที่รวบรวมระหว่างกระบวนการวินิจฉัย คุณสมบัตินี้ช่วยให้ระบุปัญหาและแก้ไขปัญหาได้รวดเร็วยิ่งขึ้น ประหยัดเวลาหยุดทำงานและปรับปรุงประสิทธิภาพโดยรวมของระบบ

การใช้งานโมเดลภาษาขนาดใหญ่ดังกล่าวบนเลเยอร์เครือข่ายสามารถเพิ่มประสิทธิภาพการดำเนินงาน ประหยัดเวลาและทรัพยากร และปรับปรุงการจัดการเช่นเดียวกับในองค์กร

มีความเสี่ยงในการใช้งานหรือไม่ กำเนิด AI จะเขียนโค้ดโปรแกรม?

การปรากฎตัวของ โซลูชัน AI เจนเนอเรชั่น ได้ปฏิวัติแนวทางการพัฒนาซอฟต์แวร์ของเรา โมเดล AI อันทรงพลังเหล่านี้สามารถสร้างส่วนย่อยของโค้ด ฟังก์ชันทั้งหมด หรือแม้แต่แอปพลิเคชันที่สมบูรณ์ ซึ่งสัญญาว่าจะเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานและเร่งกระบวนการพัฒนา อย่างไรก็ตาม เช่นเดียวกับเทคโนโลยีก่อกวนอื่นๆ การใช้บริการ generative AI ในการเขียนโค้ดทำให้เกิดความเสี่ยงหลายประการที่นักพัฒนาและองค์กรต้องพิจารณาอย่างรอบคอบ

• ปัญหาคุณภาพและประสิทธิภาพของโค้ด

แม้ว่าโมเดล AI จะสามารถสร้างโค้ดที่ใช้งานได้ แต่ประสิทธิภาพ ความสามารถในการปรับขนาด หรือการบำรุงรักษาอาจไม่ได้รับการปรับให้เหมาะสมตามที่ต้องการ โมเดลเหล่านี้ไม่ค่อยคำนึงถึงบริบทของความต้องการเฉพาะของโปรเจ็กต์ เช่น รหัส มาตรฐาน และสถาปัตยกรรม ในทางกลับกันอาจจบลงด้วยโค้ดที่สร้างขึ้นซึ่งรวมเอาความไร้ประสิทธิภาพ ซึ่งอาจนำไปสู่ประสิทธิภาพการทำงานที่ต่ำกว่ามาตรฐานหรือภาระทางเทคนิคที่เพิ่มขึ้นในระยะยาว

• ช่องโหว่ด้านความปลอดภัย

ความเสี่ยงสำคัญประการหนึ่งที่มาพร้อมกับโค้ดที่สร้างโดย AI คือแนวโน้มที่จะเกิดการละเมิดความปลอดภัย โมเดล AI เจนเนอเรชั่นได้รับการฝึกฝนเกี่ยวกับชุดข้อมูลขนาดใหญ่ของโค้ดที่มีอยู่ ซึ่งอาจรวมถึงตัวอย่างโค้ดของโปรแกรมที่เขียนด้วยช่องโหว่ โค้ดที่สร้างขึ้นอาจมีข้อบกพร่องและเปิดแอปพลิเคชันต่อภัยคุกคามทางไซเบอร์ได้ เว้นแต่ว่าโมเดลจะได้รับการฝึกอบรมอย่างชัดเจนเพื่อระบุและแก้ไขจุดอ่อนดังกล่าว

• ความสอดคล้องของรหัสและการบำรุงรักษา

ความสม่ำเสมอถือเป็นปัจจัยสำคัญประการหนึ่งของการพัฒนาซอฟต์แวร์ที่ป้องกันการเบี่ยงเบนของโค้ดเบสไปจากมาตรฐานการเข้ารหัสที่กำหนด หลักการทางสถาปัตยกรรมเฉพาะโครงการ และโครงสร้างโดยรวมของโค้ดเบส อย่างไรก็ตาม อาจเป็นกรณีที่โมเดล AI ทั่วไปจะไม่สามารถเข้าใจและใช้แนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดระดับโครงการได้ ซึ่งนำไปสู่ความไม่สอดคล้องกันในโค้ดที่สร้างขึ้น การไม่มีความสม่ำเสมอนี้อาจส่งผลเสียต่อการบำรุงรักษาโค้ด และจะทำให้นักพัฒนาเข้าใจและแก้ไขโค้ดได้ยากขึ้น

• ปัญหาทางกฎหมายและทรัพย์สินทางปัญญา

การใช้ generative AI ในการเขียนโปรแกรมก่อให้เกิดปัญหาทางกฎหมายและทรัพย์สินทางปัญญา คำถามเกี่ยวกับความเป็นเจ้าของและความรับผิดเกิดขึ้นที่เกี่ยวข้องกับซอร์สโค้ดที่พัฒนาขึ้น โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อโมเดล AI ได้รับการฝึกอบรมเกี่ยวกับตัวอย่างซอร์สโค้ดที่เป็นกรรมสิทธิ์หรือได้รับอนุญาต นอกจากนี้ เครื่องมือ AI อาจใช้โค้ดอินพุตของนักพัฒนาเพื่ออัปเกรดโมเดลของตน ซึ่งอาจส่งผลให้เกิดการเปิดเผยทรัพย์สินทางปัญญา

แม้ว่าความเสี่ยงที่เกี่ยวข้องกับโซลูชัน Generative AI ในการเขียนโค้ดจะมีความสำคัญ แต่ก็สามารถบรรเทาลงได้ด้วยการวางแผนอย่างรอบคอบ การทดสอบที่มีประสิทธิภาพ และการดำเนินการป้องกันที่เหมาะสม เป็นสิ่งสำคัญสำหรับนักพัฒนาและองค์กรในการประเมินความเสี่ยงและผลประโยชน์ที่อาจเกิดขึ้นอย่างละเอียดก่อนที่จะรวมโซลูชัน AI ทั่วไปเข้ากับขั้นตอนการพัฒนาของพวกเขา 

ตัวอย่างยอดนิยมของเครื่องมือ Generative AI

Generative AI ได้รับความสนใจอย่างมากในอดีต โดยมีเครื่องมือที่มีศักยภาพมากมายเข้าสู่ตลาดเมื่อเร็วๆ นี้ เครื่องมือเหล่านี้ใช้การประมวลผลภาษาธรรมชาติที่ทันสมัยที่สุดและอัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อสร้างข้อความ รูปภาพ และแม้แต่โค้ดที่เหมือนมนุษย์ สำหรับนักพัฒนาที่พยายามใช้ประโยชน์จากความสามารถด้าน AI เชิงสร้างสรรค์ จำเป็นอย่างยิ่งที่จะต้องรู้จักเครื่องมือและวิธีการใช้งานอย่างปลอดภัยและมีจริยธรรม 

• ChatGPT: ChatGPT เป็นบอตการสนทนาที่พัฒนาโดย OpenAI โดยใช้วิธีการเรียนรู้แบบถ่ายโอน สามารถเข้าใจและตอบสนองต่อการสอบถามด้วยภาษาธรรมชาติ ทำให้สามารถเขียนโค้ด การสร้างเนื้อหา และการตอบคำถามได้ ความสามารถของ ChatGPT ไม่ได้จำกัดอยู่เพียงการสืบค้นแบบธรรมดาเท่านั้น แต่ยังสามารถทำงานได้ที่ซับซ้อนยิ่งขึ้นด้วยระดับความแม่นยำที่น่าทึ่งอีกด้วย
• การแพร่กระจายที่เสถียร: การแพร่กระจายที่เสถียรคือโมเดล AI ข้อความเป็นรูปภาพเจเนอเรชันถัดไปที่สามารถสร้างภาพที่ละเอียดและสมจริงได้อย่างสมบูรณ์ โดยใช้คำอธิบายที่นำมาจากข้อความที่กำหนดโดยเฉพาะ เครื่องมือนี้พัฒนาโดย Stability AI ช่วยให้สามารถสร้างภาพที่กำหนดเองได้ทันทีตามคำสั่ง โดยเปิดแอปพลิเคชันต่างๆ มากมาย เช่น งานศิลปะดิจิทัล การแสดงภาพผลิตภัณฑ์ และการสร้างเนื้อหา เป็นต้น
• จาก-E 2: พัฒนาโดย OpenAI DALL-E 2 ยังเป็นโมเดล AI ที่สร้างข้อความเป็นรูปภาพขั้นสูงที่ค่อนข้างสูง ซึ่งแสดงภาพที่น่าเชื่อถือและสร้างสรรค์ที่เกี่ยวข้องกับข้อความแจ้งภาษาธรรมชาติ ด้วยพลังในการเข้าใจและตอบสนองต่อประโยคที่ซับซ้อน DALL-E 2 ได้รับความสนใจซึ่งสามารถนำไปใช้ในหลายสาขา เช่น การออกแบบ การโฆษณา และอุตสาหกรรมสร้างสรรค์
• GPT-3: GPT-3 พัฒนาโดย OpenAI เป็นโมเดลภาษาขนาดใหญ่ที่สร้างข้อความที่คล้ายกับมนุษย์ในหัวข้อต่างๆ ด้วยฐานข้อมูลขนาดใหญ่และความสามารถในการสร้างภาษาที่เป็นธรรมชาติ GPT-3 จึงใช้ได้กับงานต่างๆ เช่น การสร้างเนื้อหา การสร้างโค้ด การแปลภาษา ฯลฯ
• กวี Google: โซลูชัน ChatGPT ของ Google, Bard คือโมเดล AI การสนทนาซึ่งแหล่งข้อมูลล่าสุดจากเว็บจึงให้ข้อมูลที่ถูกต้องและทันสมัย ด้วยการผสมผสานการประมวลผลภาษาธรรมชาติเข้ากับฟังก์ชันการค้นหาของ Google แนวคิดก็คือผู้ใช้จะสามารถมีบทสนทนาที่ชาญฉลาดและในเวลาเดียวกันก็สามารถดึงข้อมูลที่เกี่ยวข้องได้อย่างสะดวก

ด้วยการปรับปรุงเครื่องมือ Generative AI และพร้อมใช้งานมากขึ้น นักพัฒนาจึงต้องดำเนินการด้วยความระมัดระวังและใช้มาตรการรักษาความปลอดภัยที่แข็งแกร่งเพื่อลดปัจจัยเสี่ยง จำเป็นอย่างยิ่งที่จะต้องคำนึงถึงประเด็นอื่นๆ เช่น ความเป็นส่วนตัวของข้อมูล ข้อพิจารณาด้านจริยธรรม และการใช้เครื่องมือที่มีศักยภาพเหล่านี้อย่างเหมาะสม ด้วยการใช้งานที่รับผิดชอบและปลอดภัยของ Generative AI นักพัฒนาจะสามารถปลดปล่อยความเป็นไปได้ใหม่ๆ ในด้านต่างๆ

ข้อคิด

กำเนิด AI เป็นเครื่องมืออันทรงพลังสำหรับนักพัฒนาที่สามารถใช้เพื่อสร้างสรรค์แนวคิดใหม่ สร้างโค้ดโปรแกรมใหม่ และแก้ไขปัญหาได้ สามารถช่วยให้นักพัฒนาประหยัดเวลาและเงิน ตลอดจนเพิ่มประสิทธิภาพและปรับปรุงคุณภาพของเนื้อหาที่สร้างขึ้น นอกจากนี้ บริการ generative AI ยังสามารถช่วยเหลือธุรกิจในการตัดสินใจได้ดีขึ้น ปรับปรุงประสบการณ์ของลูกค้า และมีความคิดสร้างสรรค์มากขึ้น 

พรีมาเฟลิซิทัส สามารถรับของคุณ การพัฒนาซอฟต์แวร์ที่กำหนดเอง ก้าวไปอีกขั้นด้วยการบูรณาการบริการ AI เชิงสร้างสรรค์ ลองนึกภาพระบบที่สามารถทำให้งานเป็นอัตโนมัติ ปรับแต่งประสบการณ์ผู้ใช้ และแม้แต่สร้างเนื้อหาที่สร้างสรรค์ภายในซอฟต์แวร์ของคุณ ติดต่อเราวันนี้เพื่อหารือว่าบริการ AI เชิงสร้างสรรค์สามารถเปลี่ยนแปลงซอฟต์แวร์ของคุณได้อย่างไร!

การเข้าชมโพสต์: 24

• เนื้อหาที่ขับเคลื่อนด้วย SEO และการเผยแพร่ประชาสัมพันธ์ รับการขยายวันนี้
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai เพิ่มพลังให้กับตัวเอง เข้าถึงได้ที่นี่.
• เพลโตไอสตรีม. Web3 อัจฉริยะ ขยายความรู้ เข้าถึงได้ที่นี่.
• เพลโตESG. คาร์บอน, คลีนเทค, พลังงาน, สิ่งแวดล้อม แสงอาทิตย์, การจัดการของเสีย. เข้าถึงได้ที่นี่.
• เพลโตสุขภาพ เทคโนโลยีชีวภาพและข่าวกรองการทดลองทางคลินิก เข้าถึงได้ที่นี่.
• ที่มา: https://www.primafelicitas.com/artificial-intelligence/advantage-of-generative-ai-for-developers/?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=advantage-of-generative-ai-for-developers