Claude 3.5 Sonnet ທຽບກັບ GPT-4o: ສຶກສາຄວາມສາມາດດ້ານການຂຽນໂຄດ ແລະ ການຄິດວິເຄາະ

ໃນຍຸກທີ່ເຕັກໂນໂລຊີ AI (Artificial Intelligence) ພັດທະນາໄປຢ່າງກ້າວກະໂດດ, ນັກພັດທະນາ (Developers) ແລະ ຜູ້ປະກອບການ SME ຢູ່ປະເທດລາວເຮົາລ້ວນແຕ່ຕ້ອງປັບຕົວໃຫ້ທັນ. ປະຈຸບັນ, ສອງຮູບແບບພາສາຂະໜາດໃຫຍ່ (LLMs) ທີ່ກຳລັງຂັບຄ່ຽວກັນຢ່າງດຸເດືອດທີ່ສຸດແມ່ນ Claude 3.5 Sonnet ຈາກຄ້າຍ Anthropic ແລະ GPT-4o ຈາກ OpenAI.

ແຕ່ສຳລັບນັກພັດທະນາໃນລາວທີ່ຕ້ອງການເລືອກເຄື່ອງມືມາຊ່ວຍຂຽນໂຄດ (Coding) ຫລື ແກ້ໄຂບັນຫາທີ່ຊັບຊ້ອນ (Reasoning), ໂມເດວໃດຈະຕອບໂຈດໄດ້ດີກວ່າກັນ? ໃນບົດຄວາມນີ້, ເຮົາຈະມາເຈາະເລິກປຽບທຽບທັງສອງໂມເດວນີ້ແບບຈຸດຕໍ່ຈຸດ.

ພາບລວມຂອງເທີງສອງໂມເດວ

ກ່ອນອື່ນໝົດ, ເຮົາມາທຳຄວາມຮູ້ຈັກກັບຈຸດເດັ່ນຂອງແຕ່ລະໂຕກັນກ່ອນ:

• GPT-4o (“o” ຫຍໍ້ມາຈາກ Omni): ເປັນໂມເດວເຮືອທຸງລຸ້ນໃໝ່ຂອງ OpenAI ທີ່ຖືກອອກແບບມາໃຫ້ປະມວນຜົນໄດ້ໄວຂຶ້ນ ແລະ ຮອງຮັບການເຮັດວຽກທີ່ຫຼາກຫຼາຍ (Multimodal) ເຊັ່ນ: ຂໍ້ຄວາມ, ສຽງ ແລະ ຮູບພາບໃນຕົວດຽວກັນ.
• Claude 3.5 Sonnet: ເປັນໂມເດວລະດັບກາງຂອງຊຸດ Claude 3.5 ແຕ່ກັບສ້າງຄວາມຮືຮາໃນວົງການນັກພັດທະນາເປັນຍ້ອນວ່າມັນມີຄວາມໄວສູງ ແລະ ມີຄວາມສາມາດໃນການຂຽນໂຄດທີ່ເກັ່ງກ້າສາມາດທຽບເທົ່າ (ຫຼື ເໜືອກວ່າ) ໂມເດວຂະໜາດໃຫຍ່ໆ.

ຄວາມສາມາດໃນການຄິດວິເຄາະ (Reasoning Capabilities)

ການຄິດວິເຄາະ ຫຼື Reasoning ແມ່ນຄວາມສາມາດຂອງ AI ໃນການແກ້ໄຂບັນຫາທີ່ມີຫຼາຍຂັ້ນຕອນ (Multi-step problems) ເຊິ່ງເປັນສິ່ງສຳຄັນຫຼາຍໃນການອອກແບບລະບົບ.

ຕົວຢ່າງໃນທຸລະກິດລາວ: ສົມມຸດວ່າທ່ານກຳລັງພັດທະນາລະບົບ Logistics ເພື່ອຄຳນວນເສັ້ນທາງການຂົນສົ່ງເມັດກາເຟ ຈາກເມືອງປາກຊ່ອງ ແຂວງຈຳປາສັກ ມາຍັງໂຮງຂົ້ວທີ່ນະຄອນຫຼວງວຽງຈັນ ໂດຍມີເງື່ອນໄຂເຊັ່ນ: ນ້ຳໜັກລົດ, ດ່ານຊັ່ງນ້ຳໜັກຕາມທາງເມືອງຕ່າງໆ ແລະ ຂໍ້ຈຳກັດຂອງເວລາ.

• ການເຮັດວຽກຂອງ GPT-4o: GPT-4o ສາມາດປະມວນຜົນຂໍ້ມູນກວ້າງໆໄດ້ດີຫຼາຍ ແລະ ໃຫ້ຄຳຕອບທີ່ຄົບຖ້ວນ. ມັນສາມາດແຍກແຍະເງື່ອນໄຂການຂົນສົ່ງ ແລະ ສ້າງສູດທາງຄະນິດສາດເພື່ອໄລ່ລຽງຄ່າໃຊ້ຈ່າຍໄດ້ຢ່າງວ່ອງໄວ.
• ການເຮັດວຽກຂອງ Claude 3.5 Sonnet: Claude ຈະມີວິທີການວິເຄາະທີ່ເປັນຂັ້ນຕອນ (Step-by-step logic) ທີ່ລະອຽດອ່ອນກວ່າ. ໃນບັນຫາທີ່ຊັບຊ້ອນ ແລະ ມີເງື່ອນໄຂປ່ຽນໄປມາ (Edge cases) Claude 3.5 ມັກຈະເຫັນຊ່ອງໂຫວ່ຂອງໂລຈິກ ທີ່ເຮົາອາດຈະມອງຂ້າມ ເຊັ່ນ: ມັນອາດຈະແນະນຳໃຫ້ເພີ່ມຕົວປ່ຽນ (Variable) ສຳລັບສະພາບອາກາດໃນຊ່ວງໜ້າຝົນທີ່ມີຜົນຕໍ່ເວລາການເດີນທາງໃນເສັ້ນທາງປາກຊ່ອງ.

ສະຫຼຸບ: ສຳລັບການແກ້ໄຂບັນຫາທາງທຸລະກິດ (Business Logic) ທີ່ຊັບຊ້ອນ, Claude 3.5 Sonnet ມີຄວາມແມ່ນຍຳ ແລະ ເປັນລະບົບກວ່າເລັກນ້ອຍ.

ຄວາມສາມາດໃນການຂຽນໂຄດ (Coding Capabilities)

ນີ້ຄືຈຸດທີ່ນັກພັດທະນາສົນໃຈທີ່ສຸດ. ມາລອງເບິ່ງຕົວຢ່າງການນຳໃຊ້ Python ເພື່ອຂຽນອັລກໍຣິທຶມງ່າຍໆ ສຳລັບທຸລະກິດ Start-up ຂົນສົ່ງເຄື່ອງ (Delivery SMM) ໃນນະຄອນຫຼວງວຽງຈັນ.

ຕົວຢ່າງໂຄດ: ລະບົບຄຳນວນຄ່າຂົນສົ່ງ (Delivery Fee Calculator)

ຖ້າເຮົາປ້ອນ Prompt (ຄຳສັ່ງ) ໃຫ້ AI ສ້າງດັ່ງນີ້: “ຂຽນຟັງຊັ່ນ Python ຄຳນວນຄ່າຂົນສົ່ງໃນວຽງຈັນ. ຖ້າໄລຍະທາງ 0-5 ກິໂລແມັດ ແມ່ນ 15,000 ກີບ (ລາຄາພື້ນຖານ). ຖ້າກາຍ 5 ກິໂລແມັດ ໃຫ້ບວກເພີ່ມ 2,000 ກີບ ຕໍ່ 1 ກິໂລແມັດ. ພ້ອມເພີ່ມເງື່ອນໄຂຖ້າຂົນສົ່ງໃນຊ່ວງລົດຕິດ (16:30 - 18:30) ໃຫ້ບວກຄ່າບໍລິການເພີ່ມ 5,000 ກີບ.”

import datetime

def calculate_vt_delivery_fee(distance_km: float, is_rush_hour: bool) -> float:
    """
    ຟັງຊັ່ນຄຳນວນຄ່າຂົນສົ່ງສິນຄ້າພາຍໃນນະຄອນຫຼວງວຽງຈັນ.
    """
    base_fee = 15000.0  # ລາຄາເລີ່ມຕົ້ນສຳລັບ 5 ກມ ທຳອິດ
    extra_rate_per_km = 2000.0
    rush_hour_surcharge = 5000.0
    
    # ໄລ່ຄ່າໄລຍະທາງ
    if distance_km <= 5.0:
        total_fee = base_fee
    else:
        extra_distance = distance_km - 5.0
        total_fee = base_fee + (extra_distance * extra_rate_per_km)
        
    # ບວກຄ່າລົດຕິດໃນວຽງຈັນ
    if is_rush_hour:
        total_fee += rush_hour_surcharge
        
    return total_fee

# ທົດສອບການຄຳນວນ (ຕົວຢ່າງ: ຈາກ ຕະຫຼາດເຊົ້າ ໄປ ດົງໂດກ ປະມານ 10 km)
distance = 10.0
# ສົມມຸດວ່າລູກຄ້າສັ່ງຕອນ 17:00 ໂມງ (ໂມງເລີກການ)
is_rush = True 

fee = calculate_vt_delivery_fee(distance, is_rush)
print(f"ຄ່າຂົນສົ່ງທັງໝົດສຳລັບ {distance} ກມ. ແມ່ນ: {fee:,.0f} ກີບ")

ແລະ ນີ້ຄືສິ່ງທີ່ເກີດຂຶ້ນເມື່ອທຽບທັງສອງໂມເດວໃນການເຮັດວຽກຈິງ:

• Claude 3.5 Sonnet: ເປັນຕົວຊ່ວຍຂຽນໂຄດທີ່ດີເລີດ (Incredibly smart at coding). ມັນບໍ່ພຽງແຕ່ຂຽນໂຄດອອກມາໄດ້ຖືກຕ້ອງແບບ Zero-shot (ຖືກຕັ້ງແຕ່ຄັ້ງທຳອິດທີ່ສັ່ງ), ແຕ່ຍັງມາພ້ອມກັບຟີເຈີ UI ທີ່ເອີ້ນວ່າ “Artifacts”. ເຊິ່ງຊ່ວຍໃຫ້ເຮົາເຫັນໂຄດໂຕນັ້ນສະແດງຜົນ (Preview) ໄດ້ທັນທີ ຫຼື ສາມາດປັບປຸງໂຄດໄດ້ງ່າຍ. ມັນເຂົ້າໃຈຂໍ້ຈຳກັດຂອງໂຄດ ແລະ ມັກຈະຈັບຈຸດຜິດພາດ (Bug) ໄດ້ດີກວ່າ.
• GPT-4o: ສາມາດສ້າງໂຄດໄດ້ຢ່າງຊ່ຽວຊານເຊັ່ນກັນ ແລະ ຍັງສະໜັບສະໜູນການຫາຄວາມຮູ້ກ່ຽວກັບ 3rd-party APIs ຫຼື ຫໍສະໝຸດ (Libraries) ເຊັ່ນ OpenCV ສຳລັບໂປຣແກຣມ Computer Vision, ຫຼື ການເຊື່ອມຕໍ່ກັບ Database ໄດ້ກວ້າງຂວາງ. GPT-4o ຈະດີກວ່າຖ້າທ່ານເຮັດວຽກໃນ Data Analysis ທີ່ຕ້ອງການກຣາຟ (Charts) ຕ່າງໆ.

ປະສິດທິພາບໃນການຮອງຮັບພາສາລາວ ແລະ ສະພາບແວດລ້ອມ (Ecosystem)

• ຮອງຮັບພາສາລາວ (Lao Language Alignment): ໃນດ້ານນີ້, GPT-4o ເຮັດໄດ້ດີກວ່າໜ້ອຍໜຶ່ງ. Tokenizer ຂອງ OpenAI ໄດ້ຖືກອັບເດດໃຫ້ຮອງຮັບພາສາໃນອາຊີໄດ້ດີຂຶ້ນ, ເຊິ່ງໝາຍຄວາມວ່າການພິມຄຳສັ່ງ (Prompts) ເປັນພາສາລາວຈະປະຢັດ Token ໄດ້ຫຼາຍຂຶ້ນ ແລະ ຮູບປະໂຫຍກການຕອບກັບ (Grammar) ກໍເປັນທຳມະຊາດກວ່າ. ຂະນະທີ່ Claude 3.5 ບາງຄັ້ງອາດມີຄຳທີ່ແປກໆປົນມາແດ່ ແຕ່ຄວາມເຂົ້າໃຈບໍລິບົດ (Context) ກໍຍັງຖ່າຍທອດໄດ້ຖືກຕ້ອງຢູ່.
• Context Window: Claude 3.5 Sonnet ໃຫ້ໜ້າຕ່າງບໍລິບົດເຖິງ 200k Tokens, ສ່ວນ GPT-4o ແມ່ນ 128k Tokens. ຖ້າທ່ານມີເອກະສານ Requirement ຂອງລະບົບທຸລະກິດອັນຍາວຢຽດ ຫຼື ໄຟລ໌ Log Data ຫຼາຍພັນແຖວ, Claude 3.5 ຈະສາມາດອ່ານ ແລະ ຈື່ຈຳລາຍລະອຽດທັງໝົດໄດ້ໂດຍບໍ່ຫຼົງລືມ.

ສິ່ງສຳຄັນທີ່ຄວນຈື່ (Key Takeaways)

• ເລືອກໃຊ້ Claude 3.5 Sonnet ຖ້າ: ເປົ້າໝາຍຫຼັກຂອງທ່ານແມ່ນການຂຽນໂຄດ (Programming), ການເຮັດ Refactoring (ຈັດລະບຽບໂຄດໃໝ່), ຕ້ອງການລະບົບ Artifacts ເພື່ອເບິ່ງຜົນໄວ້ໆ, ແລະ ການວິເຄາະໂລຈິກທີ່ຊັບຊ້ອນ.
• ເລືອກໃຊ້ GPT-4o ຖ້າ: ທ່ານຕ້ອງການສ້າງລະບົບ AI ທີ່ລວມພາບ, ສຽງ, ການອ່ານເອກະສານ ຫຼື ຕ້ອງການນຳໃຊ້ API ທີ່ເຂົ້າໃຈພາສາລາວໄດ້ເປັນທຳມະຊາດຫຼາຍກວ່າ ແລະ ໃຊ້ງານຮ່ວມກັບເຕັກໂນໂລຊີ OpenAI Ecosystem ທີ່ກວ້າງຂວາງ.

ສະຫຼຸບ

ສຳລັບນັກພັດທະນາໃນລາວ, ບໍ່ມີໂມເດວໃດທີ່ “ເກັ່ງທີ່ສຸດ” ໃນທຸກໆເງື່ອນໄຂ, ມັນຂຶ້ນກັບລັກສະນະຂອງວຽກ (Use case). ການມີທັງສອງໂຕໄວ້ໃຊ້ງານສະລັບກັນຖືເປັນໄມ້ຕາຍສູງສຸດ. ທ່ານອາດຈະໃຊ້ GPT-4o ຊ່ວຍວິເຄາະທິດທາງຂອງ Requirement (ໂດຍສະເພາະໃຊ້ພາສາລາວໃນການລະດົມສະໝອງ) ແລ້ວຈຶ່ງນຳເອົາໂລຈິກນັ້ນໄປໃຫ້ Claude 3.5 Sonnet ຊ່ວຍຂຽນເປັນ Code Base ອອກມາໃຫ້ສົມບູນ. ການຮູ້ຈັກປັບໃຊ້ທັງສອງຢ່າງຈະຊ່ວຍເພີ່ມປະສິດທິຜົນໃນການສ້າງສັນຜົນງານເຕັກໂນໂລຊີໃໝ່ໆ ໃນວົງການໄອທີບ້ານເຮົາໄດ້ຢ່າງແນ່ນອນ.