ฟังก์ชันคิดเหตุผลของ ChatGPT นั้นไม่ได้เป็น “ฟังก์ชัน” ที่แยกออกมาต่างหาก แต่เป็นส่วนหนึ่งของกระบวนการประมวลผลภายในโมเดลที่ใช้เทคโนโลยี deep learning บนสถาปัตยกรรม Transformer ซึ่งมีขั้นตอนการทำงานหลักๆ ดังนี้
1. การแปลงข้อความเป็น token:
เมื่อคุณพิมพ์ข้อความเข้ามา โมเดลจะทำการแปลงข้อความนั้นเป็น “token” หรือหน่วยข้อมูลเล็กๆ เพื่อให้สามารถประมวลผลได้
2. กลไก Self-Attention:
โมเดลจะวิเคราะห์ความสัมพันธ์และบริบทของแต่ละ token ผ่านกลไกที่เรียกว่า self-attention ซึ่งช่วยให้โมเดลสามารถเข้าใจความสำคัญของคำแต่ละคำในประโยคและจับความหมายโดยรวมได้
3. การประมวลผลหลายชั้น (Multi-layered Processing):
ข้อมูลที่ได้จะถูกส่งผ่านหลายชั้นของการคำนวณในเครือข่ายประสาท (neural network) ซึ่งในแต่ละชั้นจะมีการประมวลผลและถ่วงน้ำหนักความสำคัญของข้อมูลใหม่ ทำให้เกิด “chain-of-thought” ภายในที่ช่วยให้โมเดลสามารถเชื่อมโยงข้อมูลและประมวลผลแนวคิดที่ซับซ้อนได้ แม้ว่า chain-of-thought นี้จะเป็นกระบวนการภายในที่เราไม่เห็นโดยตรง
4. การทำนายคำต่อไป:
เมื่อข้อมูลผ่านกระบวนการเหล่านี้แล้ว โมเดลจะทำการทำนายคำหรือประโยคต่อไปทีละคำ โดยอิงจากความน่าจะเป็นที่คำนวณได้จากข้อมูลที่ได้รับและการฝึกฝนจากข้อมูลขนาดใหญ่ในอดีต
5. การสร้างคำตอบที่มีความสอดคล้องและมีเหตุผล:
ผลลัพธ์สุดท้ายที่เราเห็นคือคำตอบที่ถูก “สร้างขึ้น” โดยใช้กระบวนการคิดเหตุผลภายในนี้ ซึ่งช่วยให้สามารถตอบคำถามที่ซับซ้อนได้และเชื่อมโยงข้อมูลต่างๆ เข้าด้วยกันอย่างมีระบบ
การใช้งาน:
การใช้งานฟังก์ชันคิดเหตุผลนี้เกิดขึ้นแบบอัตโนมัติเมื่อคุณป้อนข้อความเข้ามาในระบบ ChatGPT โมเดลจะประมวลผลข้อความทั้งหมดตามขั้นตอนที่กล่าวมาข้างต้นและสร้างคำตอบที่น่าเชื่อถือและมีความสมเหตุสมผลในแต่ละบริบท โดยที่ผู้ใช้ไม่จำเป็นต้องตั้งค่าอะไรเพิ่มเติม
กล่าวโดยสรุป ChatGPT ใช้เทคนิค deep learning และกลไกของ Transformer ที่มี chain-of-thought ภายในเพื่อ “คิด” วิเคราะห์และสร้างคำตอบ ซึ่งทำให้สามารถรับมือกับปัญหาหรือคำถามที่มีความซับซ้อนได้อย่างมีประสิทธิภาพ แม้ว่าโมเดลจะไม่ “คิด” แบบมนุษย์ แต่ก็สามารถจำลองกระบวนการคิดให้ใกล้เคียงกับการให้เหตุผลของมนุษย์ได้อย่างน่าประทับใจ
