วันนี้เราเริ่มเปิดตัวระบบสังเคราะห์ความจำที่มีประสิทธิภาพและขยายขีดความสามารถได้ดียิ่งขึ้น ระบบนี้ช่วยแก้ปัญหาเรื่องข้อมูลที่ล้าสมัย ความถูกต้อง และข้อจำกัดในการขยายระบบที่เราพบเมื่อนำฟีเจอร์หน่วยความจำไปใช้กับผู้ใช้หลายร้อยล้านคนและรองรับข้อมูลย้อนหลังหลายปีใน ChatGPT
ระบบความจำคือสิ่งสำคัญที่ช่วยให้ ChatGPT เรียนรู้ความชอบ โปรเจกต์ และข้อจำกัดของคุณ ซึ่งช่วยให้การสนทนาในอนาคตสามารถเริ่มต้นต่อจากบริบทที่รับรู้ร่วมกันได้ทันที โดยไม่ต้องเริ่มนับหนึ่งใหม่ทุกครั้ง
ในช่วงสองปีที่ผ่านมาระบบความจำได้เติบโตจนกลายเป็นส่วนสำคัญในประสบการณ์การใช้งาน ChatGPT ซึ่งช่วยให้ ChatGPT เข้าใจบริบทของคุณได้ดียิ่งขึ้น ช่วยให้คุณบรรลุเป้าหมายที่มีความหมายได้อย่างต่อเนื่องในระยะยาว สิ่งนี้ถือเป็นหัวใจหลักในการเพิ่มประโยชน์ให้ ChatGPT ผ่านการทำความรู้จัก เข้าใจ และช่วยแบ่งเบาภาระงานต่างๆ ของคุณให้ดียิ่งขึ้น
การอัปเดตนี้พร้อมใช้งานสำหรับผู้ใช้ Plus และ Pro ในสหรัฐอเมริกาแล้วในวันนี้ และจะทยอยปล่อยให้กับประเทศอื่นๆ และผู้ใช้ Free และ Go ในอีกไม่กี่สัปดาห์ข้างหน้า
ระบบความจำเปิดตัวครั้งแรกในเดือนเมษายน 2567 (หรือที่รู้จักกันในชื่อ ความจำที่บันทึกไว้ หรือ Saved Memories) ฟีเจอร์นี้ช่วยให้คุณขอให้ ChatGPT จดจำข้อมูลและนำไปใช้ในการสนทนาครั้งต่อๆ ไปได้

ระบบจะเขียนข้อมูลลงในความจำระหว่างการสนทนาเท่านั้น และระบบจะอาศัยสัญญาณที่ชัดเจนเพื่อตัดสินใจว่าเมื่อใดควรเรียกใช้ความจำ เช่น คำสั่งที่ว่า "ช่วยจำไว้ว่าฉันกำลังจะเดินทางไปสิงคโปร์ในเดือนกรกฎาคม" ในทางปฏิบัติการโต้ตอบกับระบบนี้อาจให้ความรู้สึกเหมือนกำลังพูดคุยกับคนที่จดบันทึกมาบ้าง แต่ก็ยังลืมทุกอย่างที่ไม่ได้จดไว้ ความทรงจำที่บันทึกไว้มักจะเสื่อมลงตามกาลเวลาและในที่สุดก็จะกลายเป็นข้อมูลที่ไม่ถูกต้องหรือไม่เกี่ยวข้องอีกต่อไป
ในเดือนเมษายน 2568 เราได้อัปเดตระบบความจำของ ChatGPT โดยให้โมเดลสามารถอ้างอิงบริบทจากการแชตได้โดยไม่ต้องพึ่งพาเพียงแค่รายการความจำที่บันทึกไว้เท่านั้น เราทำสิ่งนี้ผ่านการเปิดตัวฟีเจอร์ Dreaming เวอร์ชันแรก ซึ่งเป็นวิธีที่ช่วยให้ ChatGPT คัดกรองความจำโดยอัตโนมัติเบื้องหลังผ่านการอ้างอิงจากประวัติการแชต

Dreaming แตกต่างจากความจำที่บันทึกไว้แบบเดิมตรงที่มันจะทำงานอยู่เบื้องหลังตลอดเวลา ทำให้ ChatGPT สามารถเรียนรู้จากการสนทนาที่หลากหลาย พร้อมทั้งสังเคราะห์สถานะความจำ เพื่อให้สามารถมอบบริบทที่สดใหม่และตรงประเด็นที่สุดสำหรับการสนทนาของคุณอยู่เสมอ Dreaming ยังช่วยให้ระบบความจำสามารถรวบรวมบริบทที่เกิดขึ้นอย่างเป็นธรรมชาติในระหว่างการสนทนาได้ง่ายยิ่งขึ้น โดยไม่ต้องพึ่งพาคำสั่งตรงจากผู้ใช้ในการบันทึกข้อมูล
ในช่วงปีที่ผ่านมา Dreaming ได้เข้ามาเสริมการทำงานของระบบความจำที่บันทึกไว้ ส่งผลให้ความสามารถของ ChatGPT ในการปรับแต่งการตอบกลับพัฒนาขึ้นอย่างก้าวกระโดด พร้อมทั้งช่วยลดปัญหาความล้าสมัยของข้อมูลในระบบความจำแบบเดิม อย่างไรก็ตามในอดีตระบบดังกล่าวยังไม่เพียงพอที่จะนำมาใช้เป็นระบบความจำแบบเอกเทศได้
ในวันนี้เราได้เปิดตัวสถาปัตยกรรมระบบความจำที่มีประสิทธิภาพสูงขึ้นมาก และประมวลผลได้อย่างประหยัดทรัพยากรยิ่งขึ้น โดยระบบนี้พัฒนาต่อยอดขึ้นมาจาก Dreaming
ความจำที่ถูกสังเคราะห์ขึ้นโดย Dreaming นั้น สามารถตรวจสอบย้อนหลังได้ผ่านบทสรุปความจำ ซึ่งจะแสดงผลให้เห็นอย่างชัดเจนในหน้าเพจสรุปความจำ จากหน้าสรุปความจำ คุณสามารถจับใจความสำคัญเกี่ยวกับสิ่งที่ ChatGPT เรียนรู้เกี่ยวกับตัวคุณได้อย่างรวดเร็ว อีกทั้งยังสามารถเพิ่มหรืออัปเดตข้อมูลส่วนตัว รวมถึงกำหนดคำสั่งได้ว่า ChatGPT ควรจะยกหัวข้อใดขึ้นมาพูดคุยและในเวลาใด หากคุณต้องการเจาะลึกข้อมูลในส่วนไหนเพิ่มเติม สามารถพิมพ์พูดคุยกับโมเดลได้เลย

เมื่อเราพิจารณาว่า "ความจำที่ดี" ใน ChatGPT ควรเป็นอย่างไร เรานึกถึงปัจจัยสำคัญสองสามประการดังนี้
- ถ่ายทอดบริบทที่มีประโยชน์: คุณบอกอะไรกับ ChatGPT ครั้งหนึ่ง แล้วมันจะจดจำข้อมูลนั้นไว้ในการสนทนาครั้งต่อๆ ไปของคุณ
- ปฏิบัติตามความต้องการและข้อจำกัด: หากคุณระบุความต้องการ (เช่น คุณเป็นมังสวิรัติ) ChatGPT ควรดำเนินการที่สอดคล้องกับความต้องการนั้นต่อไป
- การปรับเปลี่ยนตามกาลเวลา: ระบบความจำควรคำนึงถึงช่วงเวลาที่ผ่านไป ลองนึกภาพว่า "ผู้ใช้กำลังวางแผนจัดงานวันเกิดในวันเสาร์หน้า" แต่สุดท้ายวันอาทิตย์ก็มาถึง
เราสามารถประเมินผลการพัฒนาของระบบความจำใน ChatGPT Plus และ Pro ที่ผ่านพ้นมาตามช่วงเวลา โดยอ้างอิงจากวัตถุประสงค์หลักทั้งสามประการของระบบความจำที่ระบุไว้ข้างต้น เราได้ดำเนินการดังต่อไปนี้:
- 2567: ระบบความจำที่บันทึกไว้
- 2568: ระบบความจำที่บันทึกไว้ + Dreaming V0
- 2569: Dreaming V3
เมื่อคุณเริ่มแชตใหม่กับ ChatGPT คุณไม่จำเป็นต้องแนะนำตัวเองตั้งแต่ต้น ChatGPT สามารถช่วยประหยัดเวลาและ ต่อยอดจากบริบทที่มีอยู่ก่อนหน้าได้ โดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับโปรเจกต์ที่ซับซ้อนและใช้เวลานาน
ตัวอย่างเช่น ลองจินตนาการว่าคุณกำลังใช้งาน ChatGPT เพื่อเลือกซื้ออุปกรณ์กล้องถ่ายภาพชิ้นใหม่ที่มีความเข้ากันได้กับกล้องตัวเดิมที่คุณมีอยู่ หากคุณเคยพูดคุยเกี่ยวกับการตั้งค่ากล้องของคุณกับ ChatGPT มาก่อน คุณสามารถขอผลิตภัณฑ์ที่เข้ากันได้กับ "การตั้งค่าการถ่ายภาพของคุณ" และรับคำแนะนำที่ปรับให้เหมาะสมกับความต้องการของคุณได้
GPT-5.2 Instant
โมเดลนี้สร้างการตอบสนองแบบทั่วไป ซึ่งทำให้ผู้ใช้ต้องทำการตรวจสอบความเข้ากันได้ที่ซับซ้อนด้วยตนเอง
GPT-5.3 Instant
โมเดลนี้จะจดจำการตั้งค่ากล้องของผู้ใช้และแนะนำผลิตภัณฑ์ที่เหมาะสม
GPT‑5.2 Instant ตอบคำถามได้ในที่สุด แต่มีการเกริ่นเรื่องความปลอดภัยที่เยิ่นเย้อเกินความจำเป็นเกี่ยวกับสิ่งที่ไม่สามารถ ช่วยได้ ส่วน GPT‑5.3 Instant นั้นตอบได้ตรงประเด็นและเริ่มเข้าเรื่องได้ทันทีโดยไม่ต้องอ้อมค้อม
เราสามารถสร้างชุดการประเมินผลจากตัวอย่างในลักษณะนี้ได้ โดยกำหนดให้โมเดลตอบกลับพรอมต์ที่จำเป็นต้องมีการระลึกข้อมูลเชิงข้อเท็จจริงเกี่ยวกับตัวผู้ใช้ จากนั้นโมเดลจะได้รับรางวัลหากตอบสนองในลักษณะที่ใช้บริบทที่เกี่ยวข้องได้อย่างถูกต้อง จากการประเมินนี้ ระบบใหม่ที่อิงตามระบบ Dreaming ช่วยเพิ่มความสามารถของแบบจำลองในการจดจำข้อเท็จจริงที่เกี่ยวข้องได้ดียิ่งขึ้น
ระบบความจำยังช่วยให้ ChatGPT ตอบสนองได้อย่างเหมาะสมยิ่งขึ้นกับความต้องการและข้อจำกัดของคุณ
ลองนึกภาพว่าคุณกำลังวางแผนเดินทางไปสิงคโปร์ สองเดือนก่อนการเดินทาง คุณขอให้ ChatGPT ช่วยวางแผนการเดินทาง ChatGPT เรียนรู้จากประสบการณ์การวางแผนการเดินทางครั้งก่อนๆ ว่าคุณชื่นชอบการถ่ายภาพสัตว์ป่า ชอบโรงแรมที่มีเครื่องปรับอากาศเย็นฉ่ำ และชอบรับประทานอาหารค่ำในบรรยากาศเงียบสงบมากกว่าบาร์ที่แออัด
GPT-5.2 Instant
โมเดลให้คำตอบแบบทั่วไปที่เน้นการท่องเที่ยวมากกว่า ไม่ช่วยเรื่องการจองโรงแรม และส่วนใหญ่ละเลยความสนใจของผู้ใช้
GPT-5.3 Instant
โมเดลนี้สร้างการตอบสนองที่ปรับให้เข้ากับความสนใจของผู้ใช้ในด้านการถ่ายภาพสัตว์ป่า การรับประทานอาหารค่ำอย่างเงียบสงบ และลำดับความสำคัญเมื่อจองโรงแรม
GPT‑5.2 Instant ตอบคำถามได้ในที่สุด แต่มีการเกริ่นเรื่องความปลอดภัยที่เยิ่นเย้อเกินความจำเป็นเกี่ยวกับสิ่งที่ไม่สามารถ ช่วยได้ ส่วน GPT‑5.3 Instant นั้นตอบได้ตรงประเด็นและเริ่มเข้าเรื่องได้ทันทีโดยไม่ต้องอ้อมค้อม
ความต้องการหรือความชอบของผู้ใช้นั้นสามารถแสดงออกได้ในหลายรูปแบบ ดังนี้:
- คำแนะนำสำหรับวิธีที่ ChatGPT ควรตอบกลับ ("อย่าพูดถึง Stan อีก")
- ความชอบหรือข้อจำกัดส่วนตัวของคุณ ("ฉันเป็นมังสวิรัติ")
- ความชอบโดยนัยที่กำหนดว่าอะไรคือสิ่งที่เกี่ยวข้องกับคุณ ("ฉันอาศัยอยู่ใกล้ซานฟรานซิสโก" → ตัวเลือกในท้องถิ่นควรปรับให้เหมาะสมกับพื้นที่นี้)
ในการพัฒนาระบบความจำใหม่ เราได้ปรับปรุงความสามารถของ ChatGPT ในการนำการตั้งค่าที่เกี่ยวข้องจากบทสนทนาในอดีตมาใช้ให้ดียิ่งขึ้น จากตัวอย่าง "ฉันเป็นมังสวิรัติ" ข้างต้น เราสามารถประเมินได้ว่าโมเดลใช้ประโยชน์จากหน่วยความจำได้อย่างถูกต้องหรือไม่ เพื่อสร้างตัวเลือกอาหารที่เหมาะสำหรับผู้ทานมังสวิรัติ เมื่อผู้ใช้ที่เป็นมังสวิรัติขอคำแนะนำเกี่ยวกับการเตรียมอาหาร
เวลาไม่ได้หยุดลงเมื่อการสนทนาของคุณจบลง
ระบบความจำแบบดั้งเดิมอาจล้าสมัยได้ ตัวอย่างเช่น คุณบอกกับ ChatGPT ว่า "ฉันอยู่ที่สิงคโปร์และต้องการคำแนะนำร้านอาหารเย็นสำหรับคืนนี้" เมื่อเวลาผ่านไปการเดินทางของคุณสิ้นสุดลง และคุณสงสัยว่าทำไม ChatGPT ยังคิดว่าคุณยังอยู่ในสิงคโปร์อยู่
เมื่อใช้งานระบบ Dreaming ข้อมูลความจำจะได้รับการอัปเดตโดยอัตโนมัติเมื่อเวลาผ่านไป ซึ่งช่วยให้ ChatGPT สามารถปรับปรุงความจำจาก "คุณกำลังจะเดินทางไปสิงคโปร์ในเดือนกรกฎาคม" เป็น "คุณได้เดินทางไปสิงคโปร์มาแล้วในเดือนกรกฎาคม 2569" เมื่อการเดินทางดังกล่าวสิ้นสุดลง จากนั้นเมื่อคุณกลับถึงบ้าน ChatGPT จะสามารถให้คำแนะนำที่ปรับให้เหมาะสมกับสถานที่ตั้งและเขตเวลาของคุณได้อีกครั้ง
GPT-5.2 Instant
โมเดลคิดว่าผู้ใช้ยังคงอยู่ในสิงคโปร์
GPT-5.3 Instant
โมเดลนี้ให้คำตอบที่เกี่ยวข้องกับที่ตั้งบ้านของผู้ใช้
GPT‑5.2 Instant ตอบคำถามได้ในที่สุด แต่มีการเกริ่นเรื่องความปลอดภัยที่เยิ่นเย้อเกินความจำเป็นเกี่ยวกับสิ่งที่ไม่สามารถ ช่วยได้ ส่วน GPT‑5.3 Instant นั้นตอบได้ตรงประเด็นและเริ่มเข้าเรื่องได้ทันทีโดยไม่ต้องอ้อมค้อม
ในการประเมินระบบความจำของเรา เราจะวัดว่า ChatGPT สามารถตอบสนองต่อคำถามได้อย่างถูกต้องหรือไม่ โดยที่ระยะเวลาที่ผ่านไปส่งผลกระทบอย่างมากต่อคำตอบหรือคำแนะนำที่ถูกต้อง Dreaming ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพในด้านนี้ได้อย่างมาก:
ที่ OpenAI พันธกิจของเราคือการทำให้มั่นใจว่าปัญญาประดิษฐ์ทั่วไปจะเป็นประโยชน์ต่อมวลมนุษยชาติ
แม้ว่าระบบความจำที่อิงจาก Dreaming จะมีให้บริการแก่ผู้ใช้ Plus และ Pro มาสักระยะแล้ว แต่เราเพิ่งจะสามารถนำเสนอเวอร์ชันที่ตรงตามมาตรฐานคุณภาพของเราและใช้งานได้จริงในวงกว้างแก่ผู้ใช้เวอร์ชัน Free ได้ในขณะนี้ การปรับปรุงล่าสุดช่วยลดทรัพยากรการประมวลผลที่จำเป็นสำหรับการให้บริการ Dreaming แก่ผู้ใช้เวอร์ชันฟรีลงประมาณ 5 เท่า ทำให้สามารถเริ่มเปิดใช้งาน Dreaming ให้กับผู้ใช้เวอร์ชันฟรีได้ในอีกไม่กี่สัปดาห์ข้างหน้า และเพิ่มความจุระบบความจำสำหรับผู้ใช้เวอร์ชัน Plus และ Pro ได้อีกด้วย
เมื่อมองไปในอนาคตตอนนี้ระบบ Dreaming ได้กลายมาเป็นรากฐานระบบความจำส่วนกลางที่ผู้ใช้งานทุกคนจะได้ใช้ร่วมกันแล้ว การอัปเดตครั้งนี้แสดงถึงระบบความจำที่มีประสิทธิภาพที่สุดเท่าที่เราเคยมีมา และเราจะพัฒนาให้ดียิ่งขึ้นต่อไป
หากต้องการเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับการอัปเดตครั้งนี้และการควบคุมการใช้งานระบบความจำ โปรดไปที่หน้าคำถามที่พบบ่อยเกี่ยวกับระบบความจำ(เปิดในหน้าต่างใหม่)




