ต้องการใช้พลังของ AI โดยไม่มีข้อจำกัดใดๆ หรือไม่?
ต้องการสร้างภาพ AI โดยไม่มีมาตรการป้องกันใดๆ หรือไม่?
ถ้าอย่างนั้น คุณไม่ควรพลาด Anakin AI! มาระเบิดพลังของ AI ให้ทุกคนกันเถอะ!
คำถามว่า GitHub Copilot ใช้ ChatGPT หรือไม่นั้นซับซ้อนและต้องการความเข้าใจเกี่ยวกับเทคโนโลยีพื้นฐานที่ขับเคลื่อนเครื่องมือทั้งสองนี้ โดยภาพรวมแล้ว คำตอบคือ ใช่ แต่มีรายละเอียดที่สำคัญ ทั้ง Copilot และ ChatGPT สร้างขึ้นจากครอบครัวของโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLMs) ที่พัฒนาโดย OpenAI อย่างไรก็ตาม พวกมันไม่ได้เป็นโมเดลเดียวกันที่ทำงานด้วยอินเตอร์เฟซที่แตกต่างกัน Copilot ถูกออกแบบมาโดยเฉพาะและปรับจูนอย่างละเอียดสำหรับการสร้างและเติมโค้ด ในขณะที่ ChatGPT เป็น AI ที่ใช้ในการสนทนาทั่วไปมากกว่า การกล่าวว่า Copilot ใช้โมเดลภายในครอบครัว OpenAI ที่เกี่ยวข้องอย่างใกล้ชิดกับโครงสร้างพื้นฐานเดียวกันกับ ChatGPT นั้นถูกต้องกว่า ปัจจัยที่แตกต่างคือข้อมูลการฝึกและวัตถุประสงค์การปรับแต่งเฉพาะที่แต่ละโมเดลต้องเผชิญ Copilot ได้รับการฝึกบนชุดข้อมูลขนาดใหญ่ของที่เก็บโค้ดที่สามารถเข้าถึงได้สาธารณะ ช่วยให้มันสามารถคาดการณ์และเสนอชิ้นส่วนโค้ดได้อย่างมีประสิทธิภาพ ChatGPT ในทางกลับกันได้รับการฝึกบนข้อมูลประเภทข้อความและโค้ดที่กว้างขวางมากขึ้น โดยมุ่งเน้นที่ความสามารถในการสนทนาและความรู้ทั่วไป
พื้นฐานแล้ว ความเชื่อมโยงระหว่าง GitHub Copilot และ ChatGPT ขึ้นอยู่กับต้นกำเนิดของพวกเขา โดยเฉพาะวิวัฒนาการของโมเดลภาษาของ OpenAI ChatGPT เริ่มต้นโดยอิงจากสถาปัตยกรรม GPT-3 และต่อมา GPT-3.5 ก่อนที่จะย้ายไปยัง GPT-4 ที่ทรงพลังมากขึ้น GitHub Copilot ใช้เวอร์ชันเฉพาะของโมเดลภาษาขนาดใหญ่นี้ที่ปรับแต่งโดยเฉพาะสำหรับการเข้าใจและสร้างโค้ด แม้ว่าโครงสร้างที่แน่นอนอาจเป็นความลับที่เข้มงวดแต่ข้อมูลที่สามารถเข้าถึงได้ในที่สาธารณะบ่งชี้ว่ามันมาจากเทคโนโลยีพื้นฐานเดียวกัน นี่หมายความว่าความก้าวหน้าและความสามารถที่เห็นได้ใน ChatGPT เช่นการเข้าใจภาษาธรรมชาติที่ดีขึ้นและความสามารถในการสร้างผลลัพธ์ที่ซับซ้อน ก็เป็นประโยชน์ต่อ Copilot ในโดเมนของมันเช่นกัน เช่น หากความสามารถในการเข้าใจคำแนะนำที่มีความละเอียดอ่อนของ ChatGPT พัฒนาขึ้นเนื่องจากการปรับปรุงโมเดลพื้นฐาน Copilot สามารถได้รับประโยชน์จากการปรับปรุงที่คล้ายกันในความสามารถในการสร้างโค้ดตามความคิดเห็นของผู้ใช้หรือบริบทของโค้ดที่มีอยู่ ฐานข้อมูลร่วมนี้บ่งชี้ว่ามีการอัปเดตและขยายโมเดลที่ทั้ง Copilot และ ChatGPT ใช้อยู่เสมอ ซึ่งหมายความว่าความสามารถของเครื่องมือหนึ่งอาจมีผลกระทบเชิงบวกต่อความสามารถของอีกเครื่องมือหนึ่ง ขึ้นอยู่กับว่าทีมงาน OpenAI จะเลือกแบ่งปันการปรับปรุงและการเรียนรู้อย่างไร
เพื่อให้เข้าใจความสัมพันธ์อันซับซ้อนระหว่าง Copilot และ ChatGPT ได้ดีขึ้น เป็นสิ่งสำคัญที่จะต้องตรวจสอบระบบนิเวศขนาดใหญ่ของการพัฒนาเกี่ยวกับ OpenAI และวิธีที่สิ่งเหล่านี้กระจายไปยังแอปพลิเคชันต่างๆ OpenAI ทำงานเพื่อพัฒนาและขยายตระกูลของโมเดลตั้งแต่ GPT-3, GPT-3.5, GPT-4 จนถึงเวอร์ชันใหม่ล่าสุด และการปรับปรุงเหล่านี้ไม่ได้จำกัดอยู่ที่ผลิตภัณฑ์ใดผลิตภัณฑ์หนึ่งโดยเฉพาะ ในทางกลับกัน พวกเขามีการผลักดันอย่างกระตือรือร้นเพื่อกระจายการอัปเดต การปรับเปลี่ยนและการปฏิรูปไปยังโครงการทั้งหมด เมื่อต้นแบบใหม่ที่มีความสามารถมากขึ้นถูกพัฒนา OpenAI มักสร้างเวอร์ชันเฉพาะหรือปรับแต่งเวอร์ชันที่มีอยู่ของโมเดลสำหรับงานเฉพาะ กระบวนการปรับจูนนี้เกี่ยวข้องกับการฝึกโมเดลบนชุดข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับแอปพลิเคชันเฉพาะและปรับแต่งให้ตรงกับมาตรวัดเฉพาะสำหรับโดเมนั้น ตัวอย่างเช่น โมเดลสำหรับการวินิจฉัยทางการแพทย์จะได้รับการฝึกอบรมจากบันทึกทางการแพทย์และปรับแต่งสำหรับความถูกต้องในการระบุโรค; ในทำนองเดียวกัน Copilot จะได้รับการปรับจูนสำหรับการเขียนโค้ดและปรับให้ถูกต้องสำหรับความถูกต้องในการเติมโค้ด ดังนั้น แม้ว่า Copilot และ ChatGPT จะอิงจากโมเดลพื้นฐานเดียวกัน แต่พวกเขาจะต้องเผชิญเส้นทางการพัฒนาและการปรับแต่งที่แตกต่างกันเพื่อที่จะโดดเด่นในแต่ละด้าน ความรู้ที่ ChatGPT มีเกี่ยวกับเหตุการณ์ประวัติศาสตร์บางอย่างนั้นแตกต่างจากความรู้ที่ Copilot มีเกี่ยวกับไลบรารี ฟังก์ชัน และไวยกรณ์โค้ดเฉพาะอย่างมาก
นอกจากนี้ OpenAI ยังมี API ที่ช่วยให้ผู้พัฒนาสามารถเข้าถึงโมเดลของพวกเขาและสร้างแอปพลิเคชันที่กำหนดเอง GitHub Copilot ขึ้นอยู่กับ API ของ OpenAI เป็นอย่างมากเพื่อที่จะทำหน้าที่หลักของการแนะนำการเติมโค้ด เมื่อผู้พัฒนาพิมพ์โค้ด บริบทโดยรอบจะถูกส่งไปยัง API ของ OpenAI ซึ่งจะใช้โมเดลที่ได้รับการฝึกฝนมาแล้วเพื่อตรวจสอบบรรทัดถัดไปที่มีแนวโน้มมากที่สุดของโค้ด การเข้าถึง API นี้ช่วยให้ผู้พัฒนาปรับแต่งและปรับแต่งโมเดลให้ตรงกับความต้องการเฉพาะ ซึ่งทำให้เส้นแบ่งระหว่างโมเดลที่ใช้ในแอปพลิเคชันต่างๆ ไม่ชัดเจนมากขึ้น สุดท้ายแล้ว ระบบนิเวศที่เชื่อมโยงกันนี้ช่วยให้ OpenAI สามารถนำความก้าวหน้าในโดเมนหนึ่งไปช่วยเหลืออีกโดเมนหนึ่งได้ เมื่อต้นแบบหลักของ ChatGPT ขยายด้วยข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับคณิตศาสตร์ ฟิสิกส์ที่ซับซ้อน หรือแม้กระทั่งประวัติศาสตร์ Copilot สามารถปรับปรุงได้โดยตรงเมื่อจัดการกับเอกสาร ตัวอย่างเช่น ด้วยเลเยอร์ API ที่ทำหน้าที่เป็นคนกลาง จึงทำให้สามารถใช้พลังที่ดิบเดียวกันในโครงการที่อยู่นอกผลิตภัณฑ์หลักได้ง่ายขึ้น นี่หมายความว่า GitHub Copilot และ ChatGPT ทั้งคู่จะได้รับประโยชน์ในระยะยาวเมื่อ OpenAI ยังคงปรับปรุงโมเดลพื้นฐานที่อยู่เบื้องหลังและวิธีการที่ผู้คนสามารถเข้าถึงและปรับแต่งพวกมันได้
ความแตกต่างที่สำคัญระหว่าง GitHub Copilot และ ChatGPT อยู่ที่วิธีที่โมเดลเหล่านี้ ปรับแต่ง สำหรับวัตถุประสงค์เฉพาะของพวกเขา แม้ว่าพวกเขาอาจมีพื้นฐานที่เกี่ยวข้อง แต่การปรับแต่งเกี่ยวข้องกับการฝึกโมเดลเพิ่มเติมด้วยข้อมูลใหม่ที่เกี่ยวข้อง รวมถึงการปรับแต่งพารามิเตอร์ของโมเดลเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพในการทำงานในงานเฉพาะ สำหรับ Copilot นั่นหมายถึงการฝึกฝนจากบรรทัดของโค้ดที่มีอยู่สาธารณะหลายพันล้านบรรทัดจากแพลตฟอร์มเช่น GitHub ด้วยการดึงข้อมูลเหล่านี้ โมเดลจึงเรียนรู้รูปแบบ ข้อตกลง แนวปฏิบัติที่ดีที่สุด และข้อผิดพลาดทั่วไปที่พื้นฐานโมเดลจะเข้าใจได้ยาก โมเดลไม่เพียงแต่จำโค้ด แต่กำลังเรียนรู้เกี่ยวกับไวยกรณ์ เข้าใจความสัมพันธ์ระหว่างบล็อกของโค้ดที่แตกต่างกัน และแม้กระทั่งทำความเข้าใจตรรกะของการเขียนโปรแกรมโดยทั่วไป
ChatGPT ในทางกลับกัน ได้รับการฝึกจากชุดข้อมูลที่หลากหลายซึ่งประกอบด้วยข้อความและโค้ดหลากหลายประเภท ชุดข้อมูลนี้รวมถึงหนังสือ บทความ เว็บไซต์ และการสนทนาไม่เพียงแค่โค้ดเท่านั้น ทำให้สามารถสร้างข้อความที่คล้ายกับมนุษย์และมีส่วนร่วมในสนทนาในหัวข้อต่างๆ แม้ว่ามันจะเห็นโค้ด แต่ความสนใจหลักไม่อยู่ที่การ สร้างโค้ด แต่เป็นการเข้าใจภาษาในทั่วไปและการสร้างข้อความอย่างสร้างสรรค์ การปรับแต่งยังรวมถึงวิธีที่มนุษย์มีปฏิสัมพันธ์กับซอฟต์แวร์ หากผู้ใช้มากขึ้นใช้วลีหรือคำสำคัญบางประเภทใน ChatGPT ก็จะให้ความสำคัญกับพวกมันมากกว่าผลลัพธ์อื่นๆ นอกจากนี้ยังจะลงโทษพฤติกรรมที่ไม่ต้องการ ทำให้เกิดระบบนิเวศที่มีความเป็นส่วนตัวมากขึ้น แต่มักเป็นระบบที่ปิดตัวลงในบางครั้ง
กระบวนการปรับแต่งนี้ยังมีอิทธิพลต่อสถาปัตยกรรมของโมเดลอย่างมาก Copilot ได้รับการปรับแต่งด้วยการฝึกอบรมเฉพาะสำหรับการเติมโค้ด ขณะที่ ChatGPT ได้รับการปรับแต่งเพื่อการสนทนา นี้หมายความว่า Copilot เหมาะสมกว่าสำหรับการสร้างโค้ดที่ถูกต้องตามไวยกรณ์และเกี่ยวข้องในบริบท ในขณะที่ ChatGPT เหมาะสมในการสร้างข้อความที่คล้ายกับมนุษย์และมีส่วนร่วมในการสนทนา สุดท้ายแล้ว ระดับของการปรับแต่งจะทำให้แตกต่างกันถึงความสามารถของซอฟต์แวร์ทั้งสองสำหรับการใช้งานที่แตกต่างกัน และความเร็วที่เวอร์ชันต่างๆ พัฒนา
การตรวจสอบตัวอย่างในทางปฏิบัติช่วยเน้นความสามารถที่แตกต่างกันของ Copilot และ ChatGPT เมื่อคุณเริ่มพิมพ์ฟังก์ชันในโปรแกรมแก้ไขโค้ด Copilot มักสามารถคาดการณ์ต่อไปได้ว่าฟังก์ชันจะต้องเป็นอย่างไร รวมถึงพารามิเตอร์ ค่าใส่คืนและแม้กระทั่งเอกสารความช่วยเหลือ ตัวอย่างเช่น หากคุณพิมพ์จุดเริ่มต้นของฟังก์ชันเพื่อคำนวณแฟกทอเรียลของจำนวนหนึ่ง Copilot สามารถสร้างฟังก์ชันทั้งหมดได้โดยอัตโนมัติ พร้อมจัดการด้านข้อผิดพลาดและความคิดเห็น ความเร็วในการทำงานนี้และระดับความคุ้นเคยกับเอกสารที่เกี่ยวข้องกับโค้ดนั้นเป็นสิ่งที่สำคัญ นี่แสดงให้เห็นถึงความเชี่ยวชาญของ Copilot ในการ สร้างโค้ด และความสามารถในการเข้าใจบริบทของโค้ดที่กำลังเขียนอยู่
แม้ว่าจะมีความสามารถที่น่าประทับใจ แต่ทั้ง Copilot และ ChatGPT ก็มีข้อจำกัด Copilot ออกแบบมาให้ขึ้นอยู่กับคุณภาพและความพร้อมใช้งานของโค้ดในข้อมูลการฝึก นั่นหมายความว่ามันอาจประสบปัญหากับภาษาการเขียนโปรแกรมที่ไม่ธรรมดา ไลบรารีเฉพาะ หรือโดเมนโค้ดที่มีความเฉพาะเจาะจงสูง มันยังสามารถสร้างโค้ดที่ไม่ถูกต้องหรือไม่ปลอดภัยได้บางครั้งถ้ามันไม่ได้รับการขอเพียงข้อที่เฉพาะเจาะจงเท่านั้น นอกจากนี้ยังอยู่ภายใต้การมีอคติในโค้ดที่มันได้ถูกฝึกฝน
ในขณะที่ ChatGPT สามารถเข้าใจพื้นฐานของโค้ด แต่ก็สามารถสร้างโค้ดที่ไม่ถูกต้องหรือไม่สามารถทำงานได้ถ้ามันไม่ได้รับคำแนะนำที่ชัดเจน แม้ว่าจะมีคำแนะนำที่ถูกต้อง มันยังไม่สามารถแทนที่คอมไพเลอร์หรือ IDE ที่ถูกต้องได้ พลังที่แท้จริงของมันคือการแปลภาษาธรรมชาติเป็นภาษาทางเทคนิคที่คอมพิวเตอร์สามารถทำงานได้
อย่างไรก็ตาม การวิจัยและพัฒนาที่ดำเนินไปอย่างต่อเนื่องกำลังผลักดันขอบเขตของสิ่งที่โมเดลเหล่านี้สามารถทำได้ OpenAI ทำงานอย่างกระตือรือร้นในการแก้ไขข้อจำกัดเหล่านี้โดยการขยายชุดข้อมูลฝึกอบรม ปรับปรุงสถาปัตยกรรมโมเดล และพัฒนาเทคนิคใหม่สำหรับการปรับแต่ง ขณะที่โมเดลเหล่านี้พัฒนาไปเรื่อยๆ พวกมันมีแนวโน้มที่จะมีพลังและความสามารถมากขึ้น เปิดโอกาสใหม่ๆ สำหรับการทำงานอัตโนมัติและความร่วมมือระหว่างมนุษย์กับคอมพิวเตอร์ ขณะที่เทคโนโลยีทั้งสองพัฒนาขึ้น ความกังวลก็จะเกิดขึ้นเกี่ยวกับความพึ่งพาบริการภายนอก หากเชื่อมต่ออินเทอร์เน็ตถูกปิด หรือหาก API ถูกจำกัด ซอฟต์แวร์จะทำงานได้ตามที่ตั้งใจไว้หรือไม่? นี่เป็นข้อกังวลหลักสำหรับผู้ใช้ส่วนใหญ่
การพัฒนาและการใช้งานเครื่องมือที่ขับเคลื่อนด้วย AI อย่าง Copilot และ ChatGPT มีผลกระทบที่สำคัญต่ออุตสาหกรรมต่างๆ Copilot ช่วยให้การพัฒนาซอฟต์แวร์สะดวกขึ้นโดยการทำให้หน้าที่ที่ซ้ำซ้อนอัตโนมัติ ทำให้ผู้พัฒนาสามารถโฟกัสไปที่ด้านสร้างสรรค์และยุทธศาสตร์ของงานได้มากขึ้น ในทางกลับกัน ChatGPT สามารถเสริมบริการลูกค้าโดยการให้คำตอบที่ทันทีและเป็นส่วนตัวสำหรับคำถามของลูกค้า นอกจากนี้ยังสามารถใช้เพื่อสร้างเนื้อหา แปลภาษา และแม้กระทั่งสร้างผลงานการเขียนที่สร้างสรรค์ การพัฒนาเหล่านี้กำลังเปลี่ยนแปลงวิธีการทำงานของผู้คนและการมีปฏิสัมพันธ์กับเทคโนโลยีอย่างพื้นฐาน
เครื่องมือเหล่านี้นำเสนอความท้าทาย เนื่องจาก Copilot ขึ้นอยู่กับ API ภายนอก จึงมีข้อกังวลเกี่ยวกับความเป็นส่วนตัวและความปลอดภัย มันส่งโค้ดไปยังคลาวด์โดยตรง ส่งผลให้บริษัทต่างๆ กังวลเกี่ยวกับโค้ดที่เป็นกรรมสิทธิ์ถูกขโมย ซึ่งทำให้ผู้พัฒนาต้องระมัดระวังเกี่ยวกับการแบ่งปันโค้ดที่เป็นส่วนตัว ซึ่งขัดแย้งกับสิ่งที่ Copilot พยายามทำ
แม้จะมีความท้าทายเหล่านี้ การมีอยู่ของเครื่องมือที่ขับเคลื่อนด้วย AI จะมีผลกระทบต่อการเปลี่ยนแปลงโลก ผู้คนจะได้รับการเข้าถึงทรัพยากรที่เคยมีให้สำหรับบางอุตสาหกรรมเท่านั้น ผู้คนจะสามารถเข้าคอร์สในเกือบทุกหัวข้อ เรียนรู้งานอดิเรกใหม่ และเริ่มต้นโครงการเสริมได้โดยใช้การลงทุนเพียงเล็กน้อย
โดยสรุป ความสัมพันธ์ระหว่าง GitHub Copilot และ ChatGPT เป็นเรื่องที่ซับซ้อนและ intertwined แม้ว่าพวกเขาจะเป็นเครื่องมือที่แตกต่างกันและให้บริการวัตถุประสงค์ที่แตกต่างกัน แต่พวกเขาก็มีต้นกำเนิดเดียวกัน โดยอิงจากโมเดลภายในตระกูล OpenAI ของโมเดลภาษาขนาดใหญ่ GitHub Copilot เป็นเครื่องมือที่เฉพาะเจาะจงที่มุ่งเน้นไปที่การเขียนโปรแกรม ในขณะที่ ChatGPT เป็น AI ที่กว้างกว่าโดยมีความสามารถในการเขียนโปรแกรมบางอย่าง Copilot ใช้โมเดลที่เกี่ยวข้องและอาจพัฒนามาจากโครงสร้างพื้นฐานเดียวกันกับ ChatGPT เครื่องมือเหล่านี้ถูกปรับจูนสำหรับงานของพวกเขาตามชุดข้อมูลการฝึกอบรมที่แตกต่างกัน ในที่สุดแล้ว ทั้ง Copilot และ ChatGPT เป็นเครื่องมือที่ทรงพลังที่สามารถเพิ่มประสิทธิภาพในการทำงานได้
