Here are some popular AI language models that can be used for text-based prompts:

GPT-3 (Generative Pre-trained Transformer 3) - Developed by OpenAI, GPT-3 is one of the largest and most advanced language models available today, with 175 billion parameters. It can generate high-quality natural language responses to a wide variety of text prompts.

GPT-2 (Generative Pre-trained Transformer 2) - Also developed by OpenAI, GPT-2 is a slightly smaller version of GPT-3 with 1.5 billion parameters. It can still generate high-quality natural language responses to a wide variety of text prompts.

BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) - Developed by Google, BERT is a popular language model that is designed to help machines understand the nuances of human language. It can be used for tasks such as question answering, sentiment analysis, and more.

T5 (Text-to-Text Transfer Transformer) - Developed by Google, T5 is a versatile language model that can be used for a wide range of natural language processing tasks. It can be fine-tuned on specific tasks by providing it with text-to-text examples.

XLNet - Developed by Carnegie Mellon University and Google, XLNet is a highly accurate language model that is trained to generate natural language text. It uses a permutation-based approach to language modeling, which allows it to capture complex dependencies between words.

These are just a few examples of the many language models that are available for text-based prompts. Each model has its own strengths and weaknesses, so the best choice depends on the specific task and use case.
ต่อไปนี้คือโมเดลภาษา AI ยอดนิยมบางส่วนที่สามารถใช้สำหรับข้อความแจ้ง: GPT-3 (Generative Pre-trained Transformer 3) - พัฒนาโดย OpenAI GPT-3 เป็นหนึ่งในโมเดลภาษาที่ใหญ่ที่สุดและทันสมัยที่สุดที่มีอยู่ในปัจจุบัน โดยมี 175 พันล้านพารามิเตอร์ มันสามารถสร้างการตอบกลับด้วยภาษาธรรมชาติคุณภาพสูงสำหรับข้อความแจ้งที่หลากหลาย GPT-2 (Generative Pre-trained Transformer 2) - พัฒนาโดย OpenAI GPT-2 ยังเป็น GPT-3 เวอร์ชันเล็กกว่าเล็กน้อยพร้อมพารามิเตอร์ 1.5 พันล้านพารามิเตอร์ ยังคงสามารถสร้างการตอบกลับด้วยภาษาธรรมชาติคุณภาพสูงสำหรับข้อความแจ้งที่หลากหลาย BERT (BiDirectional Encoder Representations from Transformers) - พัฒนาโดย Google BERT เป็นโมเดลภาษายอดนิยมที่ออกแบบมาเพื่อช่วยให้เครื่องจักรเข้าใจความแตกต่างของภาษามนุษย์ สามารถใช้สำหรับงานต่างๆ เช่น การตอบคำถาม การวิเคราะห์ความรู้สึก และอื่นๆ T5 (ตัวแปลงการแปลงข้อความเป็นข้อความ) - พัฒนาโดย Google T5 เป็นโมเดลภาษาอเนกประสงค์ที่สามารถใช้กับงานประมวลผลภาษาธรรมชาติได้หลากหลาย สามารถปรับแต่งงานเฉพาะได้โดยการจัดเตรียมตัวอย่างข้อความเป็นข้อความ XLNet - พัฒนาโดย Carnegie Mellon University และ Google XLNet เป็นรูปแบบภาษาที่มีความแม่นยำสูงซึ่งได้รับการฝึกฝนเพื่อสร้างข้อความภาษาธรรมชาติ ใช้แนวทางการเรียงสับเปลี่ยนในการสร้างแบบจำลองภาษา ซึ่งช่วยให้สามารถจับการพึ่งพาที่ซับซ้อนระหว่างคำต่างๆ นี่เป็นเพียงตัวอย่างเล็กๆ น้อยๆ ของโมเดลภาษาต่างๆ มากมายที่พร้อมใช้งานสำหรับข้อความแจ้ง แต่ละรุ่นมีจุดแข็งและจุดอ่อนของตัวเอง ดังนั้นตัวเลือกที่ดีที่สุดจึงขึ้นอยู่กับงานเฉพาะและกรณีการใช้งาน