Creating an AI like ChatGPT is a complex task that requires a significant amount of resources and expertise. Here is a general overview of the steps involved:

1.  Data Collection: The first step is to gather a large dataset of text data that will be used to train the AI. This dataset should be diverse and representative of the types of tasks and questions that the AI will be expected to handle.

2.  Preprocessing: The dataset needs to be preprocessed to prepare it for training. This includes cleaning and formatting the data, as well as tokenizing it (i.e. breaking it down into individual words or phrases).

3.  Training: Once the data is prepared, it can be used to train the AI. This is typically done using a machine learning algorithm such as a neural network. The AI is trained to recognize patterns in the data and generate responses based on those patterns.

4.  Fine-tuning: The AI can be fine-tuned to adapt to specific tasks or domains by training it on additional data and adjusting its parameters.

5.  Implementing context awareness: To allow the AI to take into account previous questions and answers, you will need to implement a mechanism for the AI to maintain and retrieve context information. This can be done by storing the previous questions and answers along with the context in a database and using that information to inform its responses.

Currently, there are some AI language model like GPT-3 and GPT-4 that can take into account previous questions and answers and maintain context. However, using these models for a specific task or domain would require fine-tuning them on the specific data and adjusting their parameters.

Creating an AI like ChatGPT is a challenging task that requires a lot of data, computational resources and expertise, it is not something that can be easily done without significant coding. However, there are pre-trained models and pre-built platforms that can be fine-tuned to a specific task and used with less coding.
การสร้าง AI เช่น ChatGPT นั้นเป็นงานที่ซับซ้อนซึ่งต้องใช้ทรัพยากรและความเชี่ยวชาญจำนวนมาก ต่อไปนี้เป็นภาพรวมทั่วไปของขั้นตอนที่เกี่ยวข้อง: 1. การรวบรวมข้อมูล: ขั้นตอนแรกคือการรวบรวมข้อมูลชุดข้อมูลข้อความขนาดใหญ่ที่จะใช้ในการฝึก AI ชุดข้อมูลนี้ควรมีความหลากหลายและเป็นตัวแทนของประเภทของงานและคำถามที่ AI จะต้องจัดการ 2. การประมวลผลล่วงหน้า: ชุดข้อมูลจะต้องได้รับการประมวลผลล่วงหน้าเพื่อเตรียมพร้อมสำหรับการฝึกอบรม ซึ่งรวมถึงการล้างข้อมูลและการจัดรูปแบบข้อมูล ตลอดจนการสร้างโทเค็น (เช่น การแบ่งข้อมูลออกเป็นคำหรือวลีแต่ละคำ) 3. Training: เมื่อเตรียมข้อมูลแล้วก็สามารถนำไปใช้ฝึก AI ได้ โดยทั่วไปจะทำโดยใช้อัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่อง เช่น โครงข่ายประสาทเทียม AI ได้รับการฝึกอบรมให้จดจำรูปแบบในข้อมูลและสร้างการตอบสนองตามรูปแบบเหล่านั้น 4. การปรับแต่งแบบละเอียด: AI สามารถปรับแต่งแบบละเอียดเพื่อปรับให้เข้ากับงานหรือโดเมนเฉพาะโดยการฝึกข้อมูลเพิ่มเติมและปรับพารามิเตอร์ 5. การใช้การรับรู้บริบท: เพื่อให้ AI คำนึงถึงคำถามและคำตอบก่อนหน้านี้ คุณจะต้องใช้กลไกสำหรับ AI เพื่อรักษาและดึงข้อมูลบริบท ซึ่งสามารถทำได้โดยการจัดเก็บคำถามและคำตอบก่อนหน้านี้พร้อมกับบริบทในฐานข้อมูล และใช้ข้อมูลนั้นเพื่อแจ้งคำตอบ ปัจจุบันมีโมเดลภาษา AI บางอย่างเช่น GPT-3 และ GPT-4 ที่สามารถคำนึงถึงคำถามและคำตอบก่อนหน้าและรักษาบริบทได้ อย่างไรก็ตาม การใช้โมเดลเหล่านี้สำหรับงานหรือโดเมนเฉพาะจะต้องมีการปรับแต่งโมเดลเหล่านี้ในข้อมูลเฉพาะและปรับพารามิเตอร์อย่างละเอียด การสร้าง AI เช่น ChatGPT ถือเป็นงานที่ท้าทายซึ่งต้องใช้ข้อมูล ทรัพยากรด้านการคำนวณ และความเชี่ยวชาญจำนวนมาก ไม่ใช่สิ่งที่สามารถทำได้ง่ายโดยไม่ต้องเขียนโค้ดจำนวนมาก อย่างไรก็ตาม มีโมเดลที่ได้รับการฝึกอบรมล่วงหน้าและแพลตฟอร์มที่สร้างไว้ล่วงหน้าซึ่งสามารถปรับแต่งให้เหมาะกับงานเฉพาะและใช้งานได้โดยใช้การเขียนโค้ดน้อยลง
spam