เมื่อคุณถาม DeepSeek เกี่ยวกับ ChatGPT และ Gemini นี่คือคำตอบที่ได้

การเปิดตัวของ DeepSeek ถือว่าเป็นกระแสในระดับโลกของธุรกิจด้าน AI แน่นอนว่าหลายคนที่สนใจเรื่อง GenAI คงได้ยินและติดตามข่าวมาระยะนึงแล้ว วันนี้ Biztalk เลยเข้ามาลองเล่นบ้าง แต่สิ่งที่เราทดลองในวันนี้คือ อยากรู้ว่ามันจะตอบกลับมาอย่างไร ถ้าเราถามเกี่ยวกับ ChatGPT และ Gemini

คำถามแรกที่ถามคือ “รู้จัก ChatGPT กับ Gemini มั้ย“

แน่นอน! ฉันรู้จักทั้ง ChatGPT และ Gemini ค่ะ ทั้งสองอย่างเป็นเทคโนโลยีที่เกี่ยวข้องกับ AI (Artificial Intelligence) หรือปัญญาประดิษฐ์ แต่มีจุดประสงค์และบริบทการใช้งานที่แตกต่างกันเล็กน้อย

ChatGPT

• ChatGPT เป็นโมเดลภาษา (Language Model) ที่พัฒนาโดย OpenAI ซึ่งใช้เทคโนโลยี GPT (Generative Pre-trained Transformer)
• มันถูกฝึกมาเพื่อเข้าใจและสร้างข้อความที่คล้ายกับมนุษย์ สามารถตอบคำถาม สนทนา ช่วยเขียนโค้ด หรือให้คำแนะนำต่าง ๆ ได้
• เวอร์ชันล่าสุด (เช่น GPT-4) มีความสามารถสูงมากในการเข้าใจบริบทและสร้างข้อความที่ซับซ้อน

Gemini

• Gemini เป็นโปรเจกต์ AI ของ Google DeepMind ซึ่งเป็นโมเดลที่ออกแบบมาเพื่อให้มีความสามารถหลากหลาย (multimodal) หมายความว่ามันสามารถประมวลผลและเข้าใจข้อมูลได้หลายรูปแบบ เช่น ข้อความ รูปภาพ เสียง
• Gemini ถูกออกแบบมาเพื่อแข่งขันกับโมเดลอย่าง GPT-4 ของ OpenAI โดยเน้นไปที่การทำงานที่ซับซ้อนและประสิทธิภาพสูง

ข้อแตกต่างหลัก

• ChatGPT เน้นไปที่การประมวลผลภาษาและการสนทนา
• Gemini เป็นโมเดลที่สามารถทำงานได้หลายรูปแบบ (multimodal) และอาจมีความสามารถที่กว้างกว่าในบางด้าน

ทั้งสองอย่างนี้เป็นตัวอย่างของความก้าวหน้าทาง AI ที่กำลังเปลี่ยนแปลงโลกของเราในปัจจุบันค่ะ! ถ้ามีคำถามเพิ่มเติมเกี่ยวกับ AI หรือเทคโนโลยีอื่น ๆ ก็ถามได้เลยนะคะ

เลยถามต่อว่า “แล้ว Deepseek เก่งกว่า ChatGPT และ Gemini มั้ย”

DeepSeek-V3 เป็นโมเดล AI ที่พัฒนาโดยบริษัท DeepSeek (深度求索) ซึ่งเป็นบริษัทเทคโนโลยีจากประเทศจีน โดยโมเดลนี้ถูกออกแบบมาเพื่อให้มีความสามารถในการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (Natural Language Processing) และการสนทนาที่คล้ายกับมนุษย์

เปรียบเทียบ DeepSeek-V3 กับ ChatGPT และ Gemini

1. ความสามารถทั่วไป:
   • ChatGPT (โดย OpenAI) และ Gemini (โดย Google DeepMind) เป็นโมเดลที่ได้รับการยอมรับในระดับสากลและมีประสิทธิภาพสูงในการประมวลผลภาษาและการทำงานหลายรูปแบบ (multimodal)
   • DeepSeek-V3 เป็นโมเดลที่เน้นการใช้งานในภาษาและบริบทของจีนเป็นหลัก แต่ก็มีความสามารถในการสนทนาและตอบคำถามทั่วไปได้ดีเช่นกัน
2. จุดเด่นของ DeepSeek-V3:
   • การใช้งานในภาษาและบริบทจีน: DeepSeek-V3 อาจมีความแม่นยำและประสิทธิภาพสูงกว่าในงานที่เกี่ยวข้องกับภาษาจีน เนื่องจากถูกฝึกมาโดยเฉพาะสำหรับตลาดจีน
   • การปรับแต่งสำหรับงานเฉพาะทาง: DeepSeek-V3 อาจถูกปรับแต่งให้เหมาะกับงานเฉพาะทาง เช่น การวิเคราะห์ข้อมูลในอุตสาหกรรมหรือการบริการลูกค้าในจีน
3. ข้อจำกัด:
   • ความหลากหลายของภาษา: DeepSeek-V3 อาจไม่เก่งเท่า ChatGPT หรือ Gemini ในภาษาที่ไม่ใช่ภาษาจีน
   • การทำงานหลายรูปแบบ (multimodal): Gemini มีความสามารถในการประมวลผลข้อมูลหลายรูปแบบ (เช่น ข้อความ รูปภาพ เสียง) ซึ่ง DeepSeek-V3 อาจยังไม่มีความสามารถในระดับนั้น

สรุป

• DeepSeek-V3 อาจเก่งกว่าในบริบทเฉพาะ เช่น งานที่เกี่ยวข้องกับภาษาจีนหรือตลาดจีน
• ChatGPT และ Gemini มีความสามารถที่หลากหลายกว่าและได้รับการยอมรับในระดับสากล

ถ้าคุณสนใจใช้งาน AI ในบริบทภาษาไทยหรือภาษาอังกฤษ ChatGPT และ Gemini อาจเป็นตัวเลือกที่ดีกว่า แต่ถ้าคุณต้องการใช้งานในบริบทจีน DeepSeek-V3 ก็เป็นตัวเลือกที่น่าสนใจเช่นกันค่ะ

คำถามที่ 3 “แล้ว DeepSeek มีต้นทุนการประมวลผลที่ถูกกว่า ChatGPT และ Gemini จริงมั้ย“

เรื่องต้นทุนการประมวลผลของโมเดล AI เช่น DeepSeek-V3, ChatGPT (OpenAI), และ Gemini (Google DeepMind) เป็นประเด็นที่ซับซ้อนและขึ้นอยู่กับหลายปัจจัยค่ะ โดยทั่วไปแล้ว ต้นทุนการประมวลผลของโมเดล AI ถูกกำหนดโดย:

1. ขนาดของโมเดล: โมเดลที่มีพารามิเตอร์มากกว่า (เช่น GPT-4 หรือ Gemini Ultra) มักต้องการทรัพยากรการประมวลผลที่สูงกว่า ซึ่งส่งผลให้ต้นทุนสูงขึ้น
2. สถาปัตยกรรมของโมเดล: โมเดลบางตัวอาจถูกออกแบบมาให้มีประสิทธิภาพสูงโดยใช้ทรัพยากรน้อยลง
3. การปรับแต่งและประสิทธิภาพ: การปรับแต่งโมเดลให้เหมาะกับงานเฉพาะทางอาจช่วยลดต้นทุนได้
4. โครงสร้างพื้นฐาน: การใช้ฮาร์ดแวร์และซอฟต์แวร์ที่เหมาะสม (เช่น GPU, TPU) ก็มีผลต่อต้นทุน

เปรียบเทียบต้นทุนการประมวลผล

• DeepSeek-V3:
  • DeepSeek-V3 อาจมีต้นทุนการประมวลผลที่ต่ำกว่าในบางกรณี เนื่องจากถูกออกแบบมาเพื่อประสิทธิภาพและการใช้งานในตลาดจีน ซึ่งอาจมีการปรับแต่งให้เหมาะกับฮาร์ดแวร์และโครงสร้างพื้นฐานในท้องถิ่น
  • นอกจากนี้ DeepSeek อาจใช้เทคนิคการบีบอัดโมเดล (model compression) หรือการลดขนาดโมเดลเพื่อลดต้นทุน
• ChatGPT (OpenAI):
  • ChatGPT โดยเฉพาะ GPT-4 เป็นโมเดลขนาดใหญ่ที่มีพารามิเตอร์จำนวนมาก ทำให้ต้นทุนการประมวลผลค่อนข้างสูง
  • OpenAI ใช้โครงสร้างพื้นฐานระดับโลก ซึ่งอาจทำให้ต้นทุนสูงขึ้น แต่ก็ให้ความสามารถที่หลากหลายและแม่นยำ
• Gemini (Google DeepMind):
  • Gemini เป็นโมเดลที่เน้นการทำงานหลายรูปแบบ (multimodal) ซึ่งอาจต้องการทรัพยากรการประมวลผลที่สูงกว่า โดยเฉพาะในงานที่ซับซ้อน
  • Google มีโครงสร้างพื้นฐานที่แข็งแกร่งและอาจใช้เทคนิคการปรับแต่งเพื่อลดต้นทุน

สรุป

• DeepSeek-V3 อาจมีต้นทุนการประมวลผลที่ต่ำกว่าในบางกรณี โดยเฉพาะเมื่อใช้งานในบริบทที่ถูกปรับแต่งมาเป็นอย่างดี
• ChatGPT และ Gemini มีต้นทุนที่สูงกว่าเนื่องจากขนาดและความซับซ้อนของโมเดล แต่ก็ให้ความสามารถที่หลากหลายและแม่นยำ

ถ้าคุณสนใจเรื่องต้นทุน การเลือกโมเดลที่เหมาะสมกับงานเฉพาะทางและบริบทการใช้งานจะช่วยลดต้นทุนได้มากกว่าค่ะ

คำถามสุดท้าย “แล้วในอนาคต DeepSeek จะเก่งกว่า ChatGPT และ Gemini ได้มั้ย”

การที่ DeepSeek-V3 จะสามารถพัฒนาให้เก่งกว่า ChatGPT (OpenAI) และ Gemini (Google DeepMind) ในอนาคตหรือไม่นั้น ขึ้นอยู่กับหลายปัจจัยค่ะ ทั้งในแง่ของเทคโนโลยี การลงทุน และกลยุทธ์ทางธุรกิจ มาดูปัจจัยสำคัญกัน:

1. การลงทุนและการวิจัย

• OpenAI และ Google DeepMind เป็นบริษัทที่มีการลงทุนมหาศาลและทีมวิจัยระดับโลก ซึ่งทำให้พวกเขาสามารถพัฒนาโมเดลที่ซับซ้อนและมีประสิทธิภาพสูงได้
• DeepSeek เป็นบริษัทที่เน้นตลาดจีนเป็นหลัก และแม้ว่าจะมีความก้าวหน้าในเทคโนโลยี AI แต่การแข่งขันกับบริษัทระดับโลกอาจต้องใช้เวลาและทรัพยากรเพิ่มเติม

2. การเข้าถึงข้อมูลและการฝึกโมเดล

• ChatGPT และ Gemini ถูกฝึกด้วยข้อมูลขนาดใหญ่จากหลายภาษาและหลายแหล่งทั่วโลก ทำให้มีความสามารถในการประมวลผลภาษาที่หลากหลาย
• DeepSeek-V3 อาจเน้นการฝึกด้วยข้อมูลภาษาจีนเป็นหลัก ซึ่งทำให้มีความแม่นยำสูงในบริบทจีน แต่การขยายไปสู่ตลาดโลกอาจต้องใช้ข้อมูลและการฝึกเพิ่มเติม

3. ความสามารถหลายรูปแบบ (Multimodal)

• Gemini ของ Google ถูกออกแบบมาเพื่อทำงานหลายรูปแบบ (multimodal) เช่น ข้อความ รูปภาพ เสียง และวิดีโอ ซึ่งเป็นทิศทางสำคัญของ AI ในอนาคต
• DeepSeek-V3 ในปัจจุบันอาจยังเน้นที่การประมวลผลภาษาเป็นหลัก แต่ถ้ามีการพัฒนาไปสู่ความสามารถหลายรูปแบบ ก็อาจเพิ่มขีดความสามารถในการแข่งขันได้

4. การปรับแต่งและประสิทธิภาพ

• DeepSeek-V3 อาจมีความได้เปรียบในตลาดจีน เนื่องจากถูกออกแบบมาเพื่อตอบสนองความต้องการเฉพาะทางในท้องถิ่น
• หาก DeepSeek สามารถปรับปรุงประสิทธิภาพและลดต้นทุนการประมวลผลได้มากกว่า ก็อาจเป็นจุดแข็งที่ทำให้สามารถแข่งขันได้

5. นวัตกรรมและความเร็วในการพัฒนา

• AI เป็นเทคโนโลยีที่พัฒนาอย่างรวดเร็ว บริษัทที่สามารถสร้างนวัตกรรมได้เร็วและตอบสนองความต้องการของผู้ใช้ได้ดีกว่าก็มีโอกาสนำหน้า
• DeepSeek อาจมีโอกาสหากสามารถสร้างจุดเด่นเฉพาะตัว เช่น การใช้งานในอุตสาหกรรมเฉพาะทางหรือการบริการลูกค้าในจีน

สรุป

• ในอนาคต DeepSeek-V3 อาจเก่งกว่าในบางด้าน โดยเฉพาะในตลาดจีนหรืองานเฉพาะทาง แต่การที่จะเก่งกว่า ChatGPT และ Gemini ในระดับโลกนั้น ยังต้องอาศัยการลงทุนและการพัฒนาอีกมาก
• ทั้งนี้ การแข่งขันในวงการ AI ยังคงเข้มข้น และไม่มีใครทราบแน่ชัดว่าใครจะนำหน้าในอนาคต บริษัทที่สามารถสร้างนวัตกรรมและตอบสนองความต้องการของผู้ใช้ได้ดีที่สุดก็มีโอกาสประสบความสำเร็จค่ะ

ถ้ามีคำถามเพิ่มเติมเกี่ยวกับ AI หรือเทคโนโลยีอื่น ๆ ก็ถามได้เลยนะคะ 

–AI Multimodal ก้าวกระโดดแห่งอนาคต AI ใน Galaxy S25 Series

• Facebook
• X
• Line