LLM คือ แบบจำลองภาษาขนาดใหญ่ เป็นโมเดล “Deep Learning” ประเภทหนึ่งที่ได้รับการฝึกฝนด้วยข้อมูลมหาศาล ทำให้สามารถเข้าใจและสร้างภาษา Natural Language (NL) และเนื้อหาประเภทอื่นๆ เพื่อให้สามารถทำงานได้หลากหลาย LLM สร้างขึ้นมาบนชนิดของ Neural Network ชนิดหนึ่งที่มีชื่อเรียกว่า “Transformer” ซึ่งมีความโดดเด่นในการเรียนรู้ที่จะเข้าใจ ไวยากรณ์ ภาษา และความรู้พื้นฐานได้
โมเดลภาษาแบบ LLM นั้นทำงานเสมือนเครื่องทำนายทางสถิติขนาดใหญ่ที่ทำนายคำถัดไปในลำดับซ้ำๆโดยจะเรียนรู้ ไวยากรณ์ ภาษา และสร้างภาษาที่ใกล้เคียงและสอดคล้องกับรูปแบบเหล่านั้นออกมา
โมเดลภาษาขนาดใหญ่มีการทำงานอย่างไร
ปัจจัยสำคัญในการทำงานของ LLM คือวิธีการแสดงคำศัพท์ แมชชีนเลิร์นนิงรูปแบบก่อนหน้านี้ใช้ตารางตัวเลขเพื่อแสดงคำแต่ละคำ แต่การแสดงรูปแบบนี้ไม่สามารถรับรู้ความสัมพันธ์ระหว่างคำต่างๆ เช่น คำที่มีความหมายคล้ายกันได้ ข้อจำกัดนี้ถูกเอาชนะโดยการใช้เวกเตอร์หลายมิติ ซึ่งโดยทั่วไปเรียกว่าการฝังคำ เพื่อแสดงคำเพื่อให้คำที่มีความหมายตามบริบทหรือความสัมพันธ์อื่นๆ ใกล้เคียงกันในพื้นที่เวกเตอร์
เนื่องจากใช้การฝังคำ ทำให้ Transformer สามารถประมวลผลข้อความล่วงหน้าในรูปแบบตัวเลขผ่านตัวเข้ารหัส และเข้าใจบริบทของคำและวลีที่มีความหมายคล้ายกัน รวมถึงความสัมพันธ์อื่นๆ ระหว่างคำต่างๆ เช่น ส่วนของคำพูด จากนั้นจึงเป็นไปได้ที่ LLM จะนำความรู้ด้านภาษานี้ไปใช้ผ่านตัวถอดรหัสเพื่อสร้างผลลัพธ์ที่ไม่ซ้ำใคร
การทำงานของ LLM
ขั้นตอนแรกเริ่มจากการฝึกฝน (Training) – LLM จะได้รับการฝึกฝนด้วยข้อมูลข้อความจำนวนมหาศาล เพื่อเรียนรู้รูปแบบและความสัมพันธ์ในภาษา รวมถึงการทำ Fine Tuning ด้วย
ต่อมาด้วยการทำนาย (Prediction) – เมื่อเราป้อนข้อความเข้าไป LLM จะวิเคราะห์และทำนายว่าคำใดควรตามมา (Next Token Prediction) โดยโมเดลจะวิเคราะห์ข้อมูลที่มี และเลือกคำออกมาเรียงต่อกันให้สอดคล้องกับบริบทการสร้างคำตอบ (Generation) – LLM จะสร้างคำตอบหรือเนื้อหาโดยอาศัยความรู้ที่ได้เรียนรู้มาจากข้อมูลที่เรานำมาฝึกฝน
อนาคตของ LLM เป็นอย่างไร
ความสามารถที่เพิ่มขึ้น
ถึงแม้จะน่าประทับใจ แต่ระดับของเทคโนโลยีในปัจจุบันยังมีความไม่สมบูรณ์แบบและ LLM ก็ยังมีข้อผิดพลาดอยู่ อย่างไรก็ตาม รุ่นที่ใหม่กว่าจะมีการปรับปรุงความแม่นยำและความสามารถที่ได้รับการปรับปรุง ในขณะที่นักพัฒนาเรียนรู้วิธีปรับปรุงประสิทธิภาพ ในขณะเดียวกันก็ลดอคติและกำจัดคำตอบที่ไม่ถูกต้อง
การฝึกฝนด้านภาพและเสียง
ในขณะที่นักพัฒนาฝึกฝน LLM ส่วนใหญ่โดยใช้ข้อความ บางคนก็ได้เริ่มฝึกโมเดลโดยใช้อินพุตวิดีโอและเสียงกันแล้ว รูปแบบของการฝึกฝนนี้ควรนำไปสู่การพัฒนาโมเดลที่รวดเร็วขึ้น และเปิดโอกาสใหม่ๆ ในแง่ของการใช้ LLM สำหรับยานยนต์ที่ขับเคลื่อนอัตโนมัติ
การเปลี่ยนแปลงสถานที่ทำงาน
LLM เป็นปัจจัยที่จะเป็นแรงขับเคลื่อนให้เกิดการเปลี่ยนแปลงสถานที่ทำงาน LLM มีแนวโน้มที่จะลดงานที่ซ้ำซากจำเจและซ้ำซ้อนในลักษณะเดียวกับที่หุ่นยนต์ทำสำหรับงานการผลิตที่ซ้ำซาก ซึ่งมีความเป็นไปได้ดังนี้ งานเสมียนที่ทำซ้ำๆ, Chatbot บริการลูกค้า และการเขียนคำโฆษณาอัตโนมัติแบบไม่ซับซ้อน
AI เชิงสนทนา
LLM จะปรับปรุงประสิทธิภาพของผู้ช่วยเสมือนอัตโนมัติเช่น Alexa, Google Assistant และ Siri ได้อย่างแน่นอน เครื่องมือเหล่านี้จะสามารถตีความเจตนาของผู้ใช้ได้ดีขึ้นและตอบสนองต่อคำสั่งที่ซับซ้อนได้
LLM ช่วยคุณอย่างไรได้บ้างในทางธุรกิจเพิ่มประสิทธิภาพการทำงาน
LLM ช่วยลดเวลาในงานที่ต้องใช้การเขียนวิเคราะห์ข้อมูลเช่น
- สรุปเอกสารหรือรายงานขนาดยาวให้เข้าใจได้รวดเร็ว
- ร่างอีเมล จดหมาย หรือข้อควาสำหรับติดต่อกับลูกค้าอย่างมืออาชีพ
- สร้างเนื้อหาเบื้องต้นสำหรับโซเชียลมีเดียได้อย่างรวดเร็ว
- แปลภาษาและปรับคำให้เหมาะสมกับกลุ่มเป้าหมาย
ยกระดับการบริการลูกค้า
- แชทบอทอัจฉริยะ ให้บริการตอบคำถามลูกค้าได้ตลอดเวลา 24 ชั่วโมง ด้วยภาษาที่เป็นธรรมชาติและสามารถเรียนรู้ข้อมูลจากภายในองค์กร
- การวิเคราะห์ความคิดเห็นลูกค้า สรุปและวิเคราะห์ฟีดแบ็กเพื่อนำไปพัฒนาการบริการ
- การให้คำแนะนำเฉพาะบุคคล สร้างประสบการณ์ที่ตรงใจลูกค้าแต่ละราย
พัฒนาผลิตภัณฑ์บริการใหม่
- สร้างแอปพลิเคชันที่ใช้ LLM เพื่อวิเคราะห์และประมวลผลข้อมูลภาษา
- เพิ่มฟีเจอร์อัจฉริยะให้กับผลิตภัณฑ์เดิม
- ออกแบบบริการใหม่ที่ตอบโจทยลูกค้าได้อย่างมีประสิทธิภาพยิ่งขึ้น
ลดต้นทุนและเพิ่มกำไร
- ปรับปรุงการทำงานให้มีประสิทธิภาพ ลดขั้นตอนที่ไม่จำเป็น
- วิเคราะห์ข้อมูลเพื่อค้นหาโอกาสทางธุรกิจใหม่
- ลดค่าใช้จ่ายด้านบุคลากรในงานที่มีลักษณะซ้ำซาก
สรุป
LLM (Large Language Model) โมเดล AI ประเภท Deep Learning ที่ถูกฝึกด้วยข้อมูลจำนวนมหาศาล เพื่อการทำนายคำถัดไป จากบริบทที่มีทำให้สามารถสร้างข้อความที่สอดคล้องและใกล้เคียงภาษามนุษย์ได้ ที่ผ่านการสอน( Train model ) ให้สามารถเข้าใจและสร้างภาษามนุษย์ได้อย่างเป็นธรรมชาติ โดยใช้โครงสร้างที่เรียกว่า Transformer ช่วยให้การสือสารระหว่างคอมพิวเตอร์กับภาคธุรกิจที่เป็นภาษามนุษย์ และสร้างงานที่หลากหลายได้จำนวนมาก คนที่เก่งมักจะใช้งานมันได้อย่างมีประสิทธิ์ภาพในภาคธุรกิจ คนจะมีงานทำมากขึ้นงานจะหลากหลายมากตามไปด้วย ที่ขาดไม่ได้คือการทดสอบหรือการตรวจสอบโดยมนุษย์
เรียบเรียงโดย ธนกฤต สิริศรีศักดิ์เดช
อ้างอิง
https://www.disruptignite.com/blog/llm-large-language-models
