OpenAI ได้ประกาศอัปเดต GPT-5.6 โดยลดราคา API และเครดิตลงกว่า 20% สำหรับการใช้งานใน 3 เดือนข้างหน้า แทนที่จะต้องให้ Developer เขียนโค้ดทุกขั้นตอนหรือส่งผลลัพธ์ของเครื่องมือกลับเข้าโมเดลทั้งหมด การใช้ Programmatic Tool Calling ใน Responses API สามารถกรองข้อมูลระหว่างทางจำนวนมาก และคงไว้เฉพาะส่วนที่จำเป็น พร้อมปรับปรุง Workflow ได้ตามไปด้วย
ด้วยความสามารถในการใช้คอมพิวเตอร์ที่สูงขึ้น โมเดลสามารถตรวจสอบและปรับปรุงผลลัพธ์ที่เรนเดอร์ ไม่ใช่แค่สร้างโค้ดหรือเนื้อหาพื้นฐานเท่านั้น ทำให้สามารถตรวจจับปัญหาด้านภาพและการทำงานและแก้ไขขั้นสุดท้ายก่อนส่งมอบงานกลับไปได้ นอกจากนี้ยังสามารถแปลงบริบทที่ยุ่งเหยิงจากเอกสารและ Workflow ในชีวิตประจำวัน เช่น Slack, Notion, Microsoft 365 และ Google Drive ให้เป็น Artifacts ที่พร้อมสำหรับการแบ่งปันระดับผู้เชี่ยวชาญ
เนื่องจากมาตรการเหล่านี้อาจสร้างแรงเสียดทานต่อการใช้งานทั่วไป เราจึงมีตัวเลือกใน ChatGPT และ Codex ให้ลอง Prompt ใหม่บนโมเดลที่มีความสามารถต่ำกว่า และจะยังคงลดผลกระทบของมาตรการป้องกันของเราต่อการใช้งานทั่วไป ขณะที่ยังคงรักษามาตรฐานความแข็งแกร่งในระดับสูง
ก่อนการเปิดตัวสู่สาธารณะ พวกเขาได้ทำการประเมินด้านความปลอดภัยอย่างเข้มข้นที่สุดเท่าที่เคยมีมา รวมถึง Red Teaming อย่างกว้างขวาง และการทดสอบความสามารถและมาตรการป้องกันกับผู้เชี่ยวชาญภายนอก รวมถึงการทดสอบ Red Teaming แบบ Black-box อัตโนมัติเทียบเท่า NVIDIA A100 Tensor Core GPU เป็นจำนวนประมาณ 700,000 ชั่วโมง
ศัพท์ที่ควรรู้
- Programmatic Tool Calling – การเรียกใช้เครื่องมือแบบโปรแกรมคือการที่โมเดลสามารถสั่งการเครื่องมือภายนอกและจัดการข้อมูลที่ไหลผ่านระหว่างการทำงานได้
- Responses API – คือส่วนต่อประสานที่ช่วยให้โมเดลสามารถรับและส่งข้อมูลระหว่างการประมวลผลของตนเองกับระบบภายนอก
- Red Teaming – คือการจำลองการโจมตีหรือการทดสอบอย่างเข้มข้นเพื่อค้นหาจุดอ่อนของโมเดลก่อนนำออกสู่สาธารณะ
- NVIDIA A100 Tensor Core GPU – คือหน่วยประมวลผลกราฟิกประสิทธิภาพสูงที่ใช้ในการเร่งการคำนวณ AI ซึ่งถูกนำมาใช้เป็นมาตรฐานในการทดสอบโมเดล
ที่มา: OpenAI