ในฐานะโมเดลภาษา AI ChatGPT ได้รับการออกแบบมาเพื่อประมวลผลและสร้างภาษาตามข้อมูลที่ได้รับการฝึกอบรม อย่างไรก็ตาม เช่นเดียวกับระบบอื่นๆ ChatGPT ก็มีข้อจำกัด ซึ่งควรค่าแก่การสำรวจในรายละเอียดเพิ่มเติม
ประการแรก สิ่งสำคัญคือต้องทราบว่าขนาดของข้อมูลการฝึกอบรมของ ChatGPT เป็นปัจจัยสำคัญในการกำหนดความสามารถ ยิ่งชุดข้อมูลมีขนาดใหญ่เท่าใด ความรู้และความสามารถทางภาษาของแบบจำลองก็จะยิ่งหลากหลายและครอบคลุมมากขึ้นเท่านั้น ตัวอย่างเช่น ChatGPT เวอร์ชันดั้งเดิม GPT-1 ได้รับการฝึกบนชุดข้อมูลที่มีข้อมูลข้อความประมาณ 40GB ในขณะที่เวอร์ชันปัจจุบัน GPT-3 ได้รับการฝึกบนชุดข้อมูลขนาด 570GB
แม้จะมีข้อมูลการฝึกอบรมจำนวนมาก แต่ก็ยังมีข้อจำกัดในสิ่งที่ ChatGPT สามารถทำได้ ข้อจำกัดที่สำคัญประการหนึ่งคือการไม่สามารถเข้าใจบริบทและความหมายของภาษาอย่างแท้จริงในแบบที่มนุษย์เข้าใจ โดยพื้นฐานแล้ว ChatGPT เป็นระบบจดจำรูปแบบขนาดใหญ่ ซึ่งหมายความว่าสามารถสร้างการตอบสนองที่ดูเหมือนจะถูกต้องตามหลักไวยากรณ์และสอดคล้องกันในเชิงความหมาย แต่อาจไม่เข้าใจความแตกต่างของการสื่อสารของมนุษย์อย่างสมบูรณ์
ข้อจำกัดอีกอย่างของ ChatGPT คือแนวโน้มที่จะทำซ้ำและขาดความคิดสร้างสรรค์ แม้ว่าโมเดลจะสามารถสร้างข้อความใหม่ตามข้อมูลการฝึกอบรมได้ แต่ก็ยังสามารถสร้างการตอบสนองที่ซ้ำซากหรือเป็นสูตรได้ ส่วนหนึ่งเป็นเพราะความจริงที่ว่าแบบจำลองนั้นอิงตามรูปแบบทางสถิติในข้อมูลภาษา แทนที่จะเข้าใจความหมายที่แท้จริงของคำ
ประการสุดท้าย ควรสังเกตว่าประสิทธิภาพของ ChatGPT อาจได้รับผลกระทบจากคุณภาพและความเกี่ยวข้องของข้อมูลที่ได้รับการฝึกอบรม หากข้อมูลการฝึกอบรมมีความลำเอียง ไม่สมบูรณ์ หรือมีข้อผิดพลาด การตอบสนองของแบบจำลองอาจได้รับผลกระทบด้วย นอกจากนี้ ChatGPT ไม่สามารถเรียนรู้จากประสบการณ์หรือปรับพฤติกรรมตามข้อเสนอแนะในแบบที่มนุษย์ทำได้
โดยสรุป แม้ว่า ChatGPT จะเป็นรูปแบบภาษาที่น่าประทับใจพร้อมความสามารถที่โดดเด่น แต่ก็มีข้อจำกัด สิ่งเหล่านี้รวมถึงการไม่สามารถเข้าใจบริบทและความหมายของภาษาได้อย่างแท้จริง แนวโน้มที่จะซ้ำซ้อนและขาดความคิดสร้างสรรค์ และความอ่อนแอต่อคุณภาพและความเกี่ยวข้องของข้อมูลการฝึกอบรม ในขณะที่เทคโนโลยี AI พัฒนาอย่างต่อเนื่อง เป็นเรื่องน่าสนใจที่จะได้เห็นว่าข้อจำกัดเหล่านี้ได้รับการแก้ไขและเอาชนะได้อย่างไรในการทำซ้ำ ChatGPT และโมเดลภาษาอื่นๆ ในอนาคต
