การพัฒนาโมเดลภาษายังคงสร้างพลวัตการแข่งขันที่ซับซ้อนอย่างต่อเนื่อง แม้ว่าปัจจุบัน Anthropic จะนำเสนอโมเดลภาษาที่ดีที่สุดในตลาด แต่ Sonnet กลับมีการแข่งขันที่รุนแรงมาก ความแตกต่างทางเทคนิคระหว่างผู้เล่นหลักกำลังลดลง และการแข่งขันกำลังถูกย้ายไปยังแนวรบอื่นๆ

‍

จุดเด่นของรุ่นหลัก

GPT-4 ของ OpenAI แสดงให้เห็นถึงความสามารถอันโดดเด่นในการทำความเข้าใจบริบทและจัดการงานที่ซับซ้อน Gemini 1.5 Pro ประมวลผลอินพุตแบบหลายโหมดได้อย่างมีประสิทธิภาพ โดยผสานรวมข้อความ รูปภาพ และข้อมูลที่มีโครงสร้าง Claude 3.5 Sonnet โดดเด่นด้วยการวิเคราะห์อย่างละเอียดและการตัดสินใจที่โปร่งใส

การรับรู้ของสาธารณะ

OpenAi พร้อมด้วย "Chatgpt" ยังคงรักษาความโดดเด่นในการรับรู้ในหมู่ประชาชนทั่วไปอย่างไม่มีใครเทียบได้ จนเกือบจะกลายเป็นคำพ้องความหมายกับ LLM

สถานการณ์นี้น่าจะไม่เปลี่ยนแปลง ฟีเจอร์ใหม่ๆ เช่น ระบบค้นหาเว็บแบบผสานรวมของ Chatgpt (ซึ่งเป็นคู่แข่งของ Google) หรือระบบควบคุมคอมพิวเตอร์โดยตรง (Computer Use ของ Claude) ซึ่งแม้จะยังอยู่ในช่วงเริ่มต้น แต่ก็บ่งชี้ถึงการเปลี่ยนแปลงของตลาดไปสู่สิ่งที่เรียกว่า "ตัวแทน" หากเทคโนโลยีเอื้ออำนวย

ความแตกต่างในแนวทางการรักษาความปลอดภัย

OpenAI ใช้ตัวกรองที่เข้มงวด ซึ่งแม้จะปกป้องผู้ใช้ แต่ก็จำกัดการใช้งานบางส่วน Anthropic สร้างสมดุลระหว่างประโยชน์ใช้สอยและความปลอดภัยผ่านหลักจริยธรรมที่ฝังอยู่ในโมเดล Google ใช้ตัวกรองที่เข้มงวดมากเพื่อหลีกเลี่ยงข้อโต้แย้งและ/หรือผลกระทบทางกฎหมายที่อาจเกิดขึ้น

ตลาดและความเชี่ยวชาญ

โมเดลที่เป็นกรรมสิทธิ์ (Proprietary Model) ครองตลาดแอปพลิเคชันทั่วไป แต่ยังคงเปิดพื้นที่ให้กับโซลูชันที่เจาะจงเป้าหมาย Meta ซึ่งทำให้ Llama เป็นโอเพนซอร์ส ทำให้การปรับเปลี่ยนและปรับแต่งโมเดลแบบปิดเป็นไปไม่ได้ จึงยังคงเป็นโมเดล "เปิด" ชั้นนำ นี่เป็นส่วนหนึ่งของ การกำหนดกลยุทธ์โดยรวมของบริษัท ใหม่ทั้งหมด

ความสามารถในการปรับตัวเข้ากับบริบท

Claude 3 ปรับรูปแบบการสื่อสารให้ตรงกับความต้องการของคุณ GPT-4 สามารถปรับแต่งได้ผ่าน GPT Gemini ผสานรวมกับเครื่องมือที่มีอยู่ของ Google ฟีเจอร์เหล่านี้ตอบสนองความต้องการโซลูชันเฉพาะสำหรับสาขาวิชาชีพต่างๆ

การพัฒนาและโอกาส ภาคส่วนนี้แบ่งออกเป็นโมเดลทั่วไปและโมเดลเฉพาะทาง โอกาสต่างๆ กำลังเปิดกว้างสำหรับ:

1. โซลูชันภาคเป้าหมาย
2. ระบบที่มีความโปร่งใสในการดำเนินงานมากขึ้น
3. กรอบงานแบบโมดูลาร์และปรับแต่งได้

บทสรุป

ความสำเร็จของแบบจำลองภาษาในอนาคตจะขึ้นอยู่กับความสามารถในการสร้างสมดุลระหว่างประสิทธิภาพทางเทคนิคและประโยชน์ใช้สอยในทางปฏิบัติ ความแตกต่างระหว่างระบบต่างๆ จะเด่นชัดมากขึ้นในด้านความเชี่ยวชาญเฉพาะทางและการโต้ตอบกับผู้ใช้

นวัตกรรมจะเกิดขึ้นจากผู้ที่สามารถผสมผสานความสามารถทางเทคนิคกับความต้องการเฉพาะได้ โดยพัฒนาโมเดลที่รักษาจริยธรรมในขณะที่เสนอความยืดหยุ่นที่มากกว่าแนวทางปัจจุบัน