วิธีติดตั้ง ChatGPT บน TI-84 Python

คุณสามารถ ใช้งาน ChatGPT บนเครื่องคิดเลข TI-84 Plus CE Python ได้จริงหรือ? สำรวจลึก

ความฝันที่จะมี AI ที่ทรงพลังเหมือน ChatGPT อยู่บนเครื่องคิดเลข TI-84 Plus CE Python ของคุณโดยตรงนั้นดึงดูดใจอย่างเข้าใจได้ ลองนึกถึงการจัดการปัญหาคณิตศาสตร์ที่ซับซ้อน การสร้างโค้ด หรือแม้แต่การมีคู่สนทนาที่ซับซ้อนอยู่ในกระเป๋าของคุณ ซึ่งสามารถเข้าถึงได้ในระหว่างการสอบหรือตอนดึกในการเรียน อย่างไรก็ตาม ความจริงของการนำการทำเช่นนี้เข้ามาใช้คือความซับซ้อนที่มากกว่าที่คิด TI-84 Plus CE Python ถึงแม้จะเป็นเครื่องคิดเลขที่มีความสามารถตามวัตถุประสงค์ที่ตั้งใจไว้ แต่ก็มีข้อจำกัดหลายประการที่ทำให้การพอร์ต ChatGPT โดยตรงนั้นแทบจะเป็นไปไม่ได้ ข้อจำกัดเหล่านี้เกิดจากฮาร์ดแวร์ของเครื่องคิดเลข ข้อจำกัดด้านหน่วยความจำ พลังการประมวลผล และความซับซ้อนที่เกิดจากโมเดลภาษาใหญ่ (LLMs) อย่าง ChatGPT เราจะสำรวจความท้าทายเหล่านี้อย่างละเอียด ตรวจสอบวิธีการที่可行 (แม้ว่าจะมีข้อจำกัด) และสุดท้ายประเมินความเป็นไปได้ของการบรรลุเป้าหมายที่ท้าทายนี้ การสำรวจนี้จะเกี่ยวข้องกับการทำความเข้าใจสถาปัตยกรรมของ LLMs ข้อจำกัดของ TI-84 Plus CE Python และอุปสรรคในการเชื่อมต่อเครือข่ายที่อาจเกิดขึ้น

Anakin AI

ทำความเข้าใจกับความท้าทาย: ข้อจำกัดด้านฮาร์ดแวร์และซอฟต์แวร์

อุปสรรคที่สำคัญที่สุดในการรัน ChatGPT โดยตรงบน TI-84 Plus CE Python คือฮาร์ดแวร์ของเครื่องคิดเลข โปรเซสเซอร์ใน TI-84 Plus CE Python นั้นเป็นโปรเซสเซอร์ที่ใช้ Z80 ความเร็วของนาฬิกาค่อนข้างช้าเมื่อเปรียบเทียบกับคอมพิวเตอร์สมัยใหม่หรือแม้แต่สมาร์ทโฟนที่สร้างขึ้นมาเพื่อจัดการกับการคำนวณที่ซับซ้อน การรัน LLM อย่าง ChatGPT จำเป็นต้องใช้พลังการคำนวณอย่างมหาศาล โดยเฉพาะในช่วงการอนุมาน (การสร้างคำตอบ) โปรเซสเซอร์จะมีปัญหาในการทำการคูณเมทริกซ์และการคำนวณที่ซับซ้อนอื่น ๆ ที่ต้องการให้ ChatGPT สร้างคำตอบแม้แต่คำตอบง่าย ๆ ในช่วงเวลาที่เหมาะสม

นอกจากนี้ หน่วยความจำที่จำกัด ที่มีอยู่ใน TI-84 Plus CE Python ยังเป็นจุดคอขวดที่สำคัญ ChatGPT ทั่วไปแล้วคือโมเดลที่มีขนาดใหญ่มากที่มีพารามิเตอร์หลายพันล้านพารามิเตอร์ พารามิเตอร์เหล่านี้ซึ่งแสดงถึงน้ำหนักและอคติที่เรียนรู้ของเครือข่ายประสาท ใช้พื้นที่เก็บข้อมูลจำนวนมาก TI-84 Plus CE Python มี RAM เพียงไม่กี่เมกะไบต์ ซึ่งน้อยกว่าที่จำเป็นเพื่อโหลดแม้แต่เวอร์ชันที่ลดขนาดลงอย่างมีนัยสำคัญของ ChatGPT แม้ว่าคุณจะสามารถบีบอัดโมเดลได้ แต่ RAM ก็จะไม่เพียงพอในการเก็บข้อมูลที่จำเป็นสำหรับการประมวลผลระหว่างการอนุมาน หน่วยความจำที่จำกัดนี้ไม่เพียงแต่จำกัดขนาดของโมเดล แต่ยังขัดขวางประสิทธิภาพการทำงานในระยะยาวอย่างรุนแรง

สุดท้าย ระบบปฏิบัติการและสภาพแวดล้อมซอฟต์แวร์ใน TI-84 Plus CE Python ไม่ได้ออกแบบมาเพื่อรันโมเดล AI ขนาดใหญ่ แม้ว่าเครื่องคิดเลขจะรองรับ Python แต่ไลบรารีและเฟรมเวิร์กที่มีอยู่นั้นมีข้อจำกัดเมื่อเปรียบเทียบกับระบบนิเวศที่แข็งแกร่งที่พบในคอมพิวเตอร์เดสก์ท็อปที่มีความเกี่ยวข้องกับการเรียนรู้ของเครื่อง ดังนั้นจึงไม่สามารถใส่โมเดล ChatGPT ทั้งหมดลงใน TI-84 ได้

สำรวจซอฟต์แวร์รองที่มีศักยภาพ (จำกัด): การประมาณที่ท้องถิ่น

แม้ว่าการพอร์ต ChatGPT อย่างสมบูรณ์จะเป็นไปไม่ได้ แต่ก็สามารถสำรวจวิธีการบางอย่างเพื่อให้ได้ฟังก์ชันที่คล้ายกับ AI ในระดับที่ จำกัดมาก บนเครื่องคิดเลข ตัวอย่างเช่น คุณสามารถลองสร้างแชทบอทที่มีขนาดเล็กซึ่งเป็นแบบ อิงกฎ ที่ตอบสนองต่อคำสำคัญหรือวลีเฉพาะ วิธีการนี้ไม่ได้เกี่ยวข้องกับ LLM ที่แท้จริง แต่เกี่ยวข้องกับชุดของกฎและคำตอบที่กำหนดไว้ล่วงหน้า

ตัวอย่างเช่น คุณอาจเขียนสคริปต์ Python ที่ค้นหาคำสำคัญบางประการในข้อมูลที่ผู้ใช้ป้อนและทำการแสดงผลคำตอบที่สอดคล้องกัน หากผู้ใช้พิมพ์ว่า "คำนวณอนุพันธ์" สคริปต์สามารถกระตุ้นให้พวกเขาใส่สมการและจากนั้นใช้ฟังก์ชันการอนุพันธ์เชิงสัญลักษณ์ที่สร้างขึ้นในตัว (หากมี) เพื่อคำนวณอนุพันธ์ วิธีการพื้นฐานนี้เลียนแบบบางด้านของฟังก์ชันการทำงานของ ChatGPT แต่ท้ายที่สุดถูกจำกัดโดยกฎที่กำหนดไว้ล่วงหน้า แชทบอทสามารถตอบคำถามได้เพียงแค่โค้ดของมัน และมันไม่สามารถเป็นแบบทั่วไปสำหรับทุกหัวข้อ

อีกวิธีหนึ่งคือการใช้แหล่งข้อมูลภายนอกโดยผ่านการเรียกใช้งาน API วิธีการนี้เกี่ยวข้องกับการเชื่อมต่อ TI-84 Plus CE Python กับเซิร์ฟเวอร์ภายนอกที่รันโมเดลภาษาใหญ่กว่า แทนที่จะรัน ChatGPT โดยตรงบนเครื่องคิดเลข TI-84 Plus CE Python จะส่งข้อมูลผู้ใช้ไปยังเซิร์ฟเวอร์ จากนั้นจะประมวลผลข้อมูลและส่งกลับคำตอบ วิธีการนี้ทำให้เครื่องคิดเลขขึ้นอยู่กับเซิร์ฟเวอร์ภายนอกที่รัน LLM ผู้ใช้สามารถสร้างผลลัพธ์ได้เท่านั้นหากเชื่อมต่อกับเซิร์ฟเวอร์

การใช้ API: เชื่อมต่อกับบริการ AI ภายนอก

การใช้ API เพื่อโต้ตอบกับบริการ AI ภายนอกเป็นแนวทางที่มีแนวโน้มที่ดีกว่า แต่ยังคงเต็มไปด้วยความท้าทาย องค์กรหลายแห่งนำเสนอ API ที่อนุญาตให้นักพัฒนาสามารถเข้าถึงโมเดล AI ที่ได้รับการฝึกฝนล่วงหน้า รวมถึงโมเดลภาษา คุณอาจสามารถเขียนสคริปต์ Python บน TI-84 Plus CE Python ที่ส่งข้อความไปยัง API อย่าง OpenAI หรือ Google’s language model APIs API จะประมวลผลข้อความและส่งกลับคำตอบซึ่งสคริปต์ของคุณจะแสดงบนหน้าจอของเครื่องคิดเลข

อย่างไรก็ตาม วิธีการนี้ต้องการการเชื่อมต่ออินเทอร์เน็ตที่ใช้งานได้สำหรับ TI-84 Plus CE Python ซึ่งไม่สามารถใช้งานได้ในทุกที่ คุณจะต้องเชื่อมต่อเครื่องคิดเลขกับสมาร์ทโฟนหรือลงทะเบียนใช้ Wi-Fi ที่รองรับการเขียนโปรแกรม Python นอกจากนี้ การโต้ตอบกับ API โดยทั่วไปต้องการการรับรองความถูกต้องและต้องจัดการข้อมูล JSON ซึ่งอาจเป็นเรื่องยุ่งยากบนอุปกรณ์ที่มีพลังการประมวลผลจำกัด

อีกสิ่งหนึ่งที่ต้องพิจารณาคือค่าใช้จ่าย แม้ว่า API ฟรีสำหรับการทดลองจะมี แต่หลังจากขีดจำกัด ค่าใช้จ่ายมักจะไม่ฟรี และคุณจำเป็นต้องซื้อการใช้ API ตามจำนวนคำขอหรือปริมาณข้อมูลที่ประมวลผล ตัวอย่างเช่น หากคุณส่งข้อความไปยัง API บ่อยมากอาจมีค่าใช้จ่ายสูง ดังนั้นแนวทางนี้เหมาะสมสำหรับการทดลอง แต่อาจไม่เหมาะสำหรับการใช้งานในชีวิตประจำวัน

ข้อพิจารณาทางจริยธรรม: AI ที่มีความรับผิดชอบบนเครื่องคิดเลข

แม้ว่าความท้าทายทางปฏิบัติจะมีมากมาย แต่ก็ยังเป็นสิ่งสำคัญที่จะต้องพิจารณาผลกระทบทางจริยธรรมของการใช้งาน AI แม้ในรูปแบบที่จำกัดบนอุปกรณ์อย่าง TI-84 Plus CE Python โมเดล AI โดยเฉพาะโมเดลภาษาขนาดใหญ่ อาจมีแนวโน้มที่จะมีอคติและสามารถสร้างเนื้อหาที่ไม่เหมาะสมได้ หากคุณกำลังใช้ API เพื่อเข้าถึงบริการ AI ภายนอก คุณจำเป็นต้องพึ่งพาผู้ให้บริการในการบรรเทาความเสี่ยงเหล่านี้ อย่างไรก็ตาม หากคุณกำลังสร้างแชทบอทที่ใช้กฎด้วยตัวเอง คุณต้องระมัดระวังเกี่ยวกับความเป็นไปได้ที่อาจเกิดผลกระทบที่ไม่ได้ตั้งใจ

ตัวอย่างเช่น หากแชทบอทของคุณถูกออกแบบมาเพื่อให้คำแนะนำเกี่ยวกับปัญหาทางคณิตศาสตร์ อาจส่งผลให้เกิดการสร้างคำตอบที่ไม่ถูกต้องหรือทำให้เข้าใจผิด ในทำนองเดียวกัน หากแชทบอทถูกใช้เพื่อการศึกษา สิ่งสำคัญคือต้องตรวจสอบให้แน่ใจว่าเนื้อหามีความถูกต้องและไม่มีอคติ คุณควรชัดเจนกับผู้ใช้เกี่ยวกับข้อจำกัดของ AI และสื่อสารอย่างชัดเจนว่านี่ไม่ใช่การทดแทนความเชี่ยวชาญของมนุษย์

อีกด้านหนึ่งด้านจริยธรรมคือความเป็นส่วนตัวของข้อมูล หากสคริปต์ของคุณเก็บข้อมูลที่ผู้ใช้ป้อนและส่งไปยังเซิร์ฟเวอร์ภายนอก คุณต้องตรวจสอบให้แน่ใจว่าข้อมูลนั้นถูกจัดการอย่างปลอดภัยและคุณปฏิบัติตามข้อบังคับด้านความเป็นส่วนตัวที่เกี่ยวข้อง คุณยังควรแจ้งผู้ใช้ว่าข้อมูลของพวกเขาถูกนำมาใช้และให้ตัวเลือกในการไม่ร่วมด้วย การพัฒนา AI ที่รับผิดชอบเกี่ยวข้องกับการพิจารณาเหล่านี้อย่างรอบคอบและการดำเนินการเพื่อบรรเทาความเสี่ยงที่อาจเกิดขึ้น

รายละเอียดขั้นตอน-by-ขั้นตอน: การตั้งค่าการเชื่อมต่อระยะไกล

เรามาพูดถึงการตั้งค่าการเชื่อมต่อระยะไกล ถึงแม้ว่ามันจะยาก แต่ก็ไม่ใช่ว่าเป็นไปไม่ได้ เป้าหมายหลักคือการใช้เครื่องคิดเลขเป็นอุปกรณ์ส่งสัญญาณเพื่อให้ติดต่อกับระบบที่มี LLM รันอยู่ สมมุติว่าเรามีเซิร์ฟเวอร์คลาวด์ที่รัน Flask ซึ่งจัดการคำขอ API เพื่อสื่อสารกับ API ของ ChatGPT

ตั้งค่าเซิร์ฟเวอร์ด้วย Flask คุณจะต้องมีเซิร์ฟเวอร์คลาวด์เพื่อรันสิ่งนี้ AWS (EC2 instance) Google Cloud หรือเซิร์ฟเวอร์คลาวด์อื่น ๆ จะใช้ได้ ใช้ Python Flask เพื่อสร้าง API ที่สื่อสารภายในกับ API ของ ChatGPT

ติดตั้งแพ็กเกจ Python requests นี่จะต้องทำในเซิร์ฟเวอร์คลาวด์

pip install requests

สร้าง API endpoint ใน Flask

from flask import Flask, request, jsonify
import requests # เพื่อนำวันที่จาก ChatGPT

app = Flask(__name__)

@app.route('/ask', methods=['POST'])
def ask_chatgpt():
    data = request.get_json()
    prompt = data['prompt']

    # เปลี่ยนให้ตรงกับ OpenAI API key จริงของคุณ
    openai_api_key = 'YOUR_OPENAI_API_KEY'
    url = 'https://api.openai.com/v1/completions'
    headers = {
        'Content-Type': 'application/json',
        'Authorization': f'Bearer {openai_api_key}'
    }
    payload = {
        'model': 'text-davinci-003',  # หรือโมเดลที่คุณต้องการ
        'prompt': prompt,
        'max_tokens': 150  # ปรับตามที่ต้องการ
    }

    try:
        response = requests.post(url, headers=headers, json=payload)
        response.raise_for_status()  # ยกเว้น HTTPError สำหรับตอบสนองที่ไม่ดี (4xx หรือ 5xx)
        json_response = response.json()
        answer = json_response['choices'][0]['text'].strip()
        print(answer)
        return jsonify({'answer': answer})

    except requests.exceptions.RequestException as e:
        return jsonify({'error': str(e)}), 500

if __name__ == '__main__':
    app.run(debug=True, host='0.0.0.0', port=5000)

TI-84 Python Script

import requests

def ask_chatgpt(prompt):
    api_url = "YOUR_API_ENDPOINT"  # เปลี่ยนเป็น URL ของเซิร์ฟเวอร์ Flask ของคุณ
    headers = {'Content-Type': 'application/json'}
    data = {'prompt': prompt}

    try:
        response = requests.post(api_url, headers=headers, json=data)
        response.raise_for_status()  # ยกเว้น HTTPError สำหรับตอบสนองที่ไม่ดี
        json_response = response.json()
        answer = json_response['answer']
        return answer

    except requests.exceptions.RequestException as e:
        return f"Error: {str(e)}"

# ตัวอย่างการใช้งาน
user_prompt = input("ถาม ChatGPT: ")
response = ask_chatgpt(user_prompt)
print(f"คำตอบจาก ChatGPT: {response}")

การรัน TI-84 คุณต้องหาวิธีโหลดโค้ดลงใน TI-84 ด้วยตัวเอง มีทรัพยากรมากมายออนไลน์

วิธีนี้ขึ้นอยู่กับความสามารถของ TI-84 Python ในการใช้ requests ไลบรารี ดังนั้นสามารถเชื่อมต่อกับ API ได้ อย่าลืมตรวจสอบว่า TI-84 เชื่อมต่อกับอินเทอร์เน็ตผ่าน WIFI

อนาคต: การพัฒนา Edge AI

ในขณะที่การรัน ChatGPT ทั้งหมดบน TI-84 Plus CE Python อาจยังคงเป็นไปไม่ได้ในอนาคตอันใกล้ ความก้าวหน้าในด้าน edge AI อาจช่วยให้เชื่อมต่อระหว่างกันได้ Edge AI หมายถึงการนำโมเดล AI ไปใช้ในอุปกรณ์ที่อยู่ใกล้ เช่น สมาร์ทโฟน ระบบฝังตัวและเครื่องคิดเลขที่มีความก้าวหน้าที่มากขึ้น เป้าหมายคือการประมวลผล AI ในท้องถิ่นโดยไม่ต้องพึ่งพาเซิร์ฟเวอร์คลาวด์ ซึ่งช่วยลดความล่าช้า ปรับปรุงความเป็นส่วนตัว และเปิดใช้งานฟังก์ชันการทำงานแบบออฟไลน์

เมื่อเทคโนโลยี edge AI พัฒนามากขึ้น เราอาจเห็นการพัฒนาของโมเดล AI ที่มีประสิทธิภาพและขนาดเล็กลงที่สามารถรันบนอุปกรณ์ที่มีทรัพยากรจำกัด ตัวอย่างเช่น เทคนิคต่าง ๆ เช่น การปรับขนาดโมเดล การตัดแต่ง และการกลั่นกรองความรู้ สามารถลดขนาดและความซับซ้อนของโมเดล AI โดยไม่ละทิ้งความถูกต้องอย่างมีนัยสำคัญ นอกจากนี้ ความก้าวหน้าในอุปกรณ์เร่งความเร็วฮาร์ดแวร์ เช่น หน่วยประมวลผลเชิงประสาท (NPUs) อาจช่วยให้การประมวลผล AI ในอุปกรณ์ขอบมีประสิทธิภาพมากขึ้น ไม่ว่าจะสามารถทำได้ใน TI-84 หรือไม่นั้นยังไม่ทราบ