LLM (แบบจำลองภาษาขนาดใหญ่) คืออะไร?

LLM ย่อมาจาก Large Language Model ซึ่งเรียกอีกอย่างว่า แบบจำลองภาษาขนาดใหญ่ เป็นแบบจำลองภาษาที่ประกอบด้วยเครือข่ายประสาทเทียมที่มีพารามิเตอร์มากกว่าพันล้านตัว เทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์นี้มีความสามารถในการทำความเข้าใจและสร้างภาษาของมนุษย์

ลักษณะสำคัญของ LLM

● เรียนรู้ข้อมูลข้อความจำนวนมหาศาล: ทำงานโดยการเรียนรู้ข้อมูลข้อความจำนวนมหาศาล เช่น เอกสารบนอินเทอร์เน็ต หนังสือ บทความ ฯลฯ

● สามารถทำงานได้หลากหลาย: สามารถทำงานได้หลากหลาย เช่น สร้างประโยค ให้คำตอบ สรุปข้อความ แปลภาษา ฯลฯ

● ใช้ภาษาคล้ายมนุษย์: สามารถสร้างประโยคที่ถูกต้องทั้งทางไวยากรณ์และความหมาย คล้ายกับภาษาของมนุษย์

องค์ประกอบหลักและวิธีการทำงานของ LLM

แบบจำลองภาษาขนาดใหญ่ (LLM) เป็นองค์ประกอบหลักของเทคโนโลยีแชทบอทปัญญาประดิษฐ์ ได้รับการฝึกฝนด้วยข้อมูลข้อความจำนวนมหาศาลผ่านการเรียนรู้ด้วยตนเองหรือการเรียนรู้ด้วยตนเองบางส่วน และได้ถูกนำไปใช้ในงานประมวลผลภาษาธรรมชาติต่างๆ ตั้งแต่ปี 2561 เป็นต้นมา

วิธีการทำงานของ LLM นั้นขึ้นอยู่กับองค์ประกอบหลักสามประการ ได้แก่ การโทเคไนซ์ แบบจำลองทรานส์ฟอร์เมอร์ และพรอมต์

1. การโทเคไนซ์

การโทเคไนซ์เป็นกระบวนการหลักของการประมวลผลภาษาธรรมชาติ ซึ่งเป็นการแปลงภาษาของมนุษย์ให้เป็นลำดับที่ระบบเครื่องจักรระดับต่ำสามารถเข้าใจได้ ซึ่งรวมถึงการกำหนดค่าตัวเลขให้กับส่วนประกอบต่างๆ เช่น คำ ประโยค และการเข้ารหัสเพื่อการวิเคราะห์ที่รวดเร็ว กระบวนการนี้คล้ายกับ AI เวอร์ชั่นของการออกเสียง และวัตถุประสงค์ของการโทเคไนซ์คือการให้ปัญญาประดิษฐ์สามารถทำนายโครงสร้างของประโยคและสร้างเวกเตอร์บริบทสำหรับกระบวนการเรียนรู้

2. แบบจำลองทรานส์ฟอร์เมอร์

แบบจำลองทรานส์ฟอร์เมอร์เป็นแบบจำลองเครือข่ายประสาทเทียมที่วิเคราะห์ข้อมูลลำดับเพื่อคาดการณ์ว่าคำใดมีแนวโน้มที่จะตามหลังกัน ประกอบด้วยชั้นต่างๆ ที่ดำเนินการวิเคราะห์สำหรับแต่ละคำ และอัลกอริธึมจะกำหนดความเข้ากันได้ระหว่างคำ แบบจำลองนี้ไม่ได้เรียนรู้ภาษาด้วยตัวเอง แต่เรียนรู้คำที่เขียนโดยมนุษย์ผ่านอัลกอริธึม และเรียนรู้รูปแบบการเขียนมาตรฐานสำหรับหัวข้อเฉพาะ

3. พรอมต์

พรอมต์เป็นข้อมูลที่ผู้พัฒนาให้กับ LLM เพื่อดำเนินการวิเคราะห์ข้อมูลและการโทเคไนซ์ พรอมต์ทำหน้าที่เป็นข้อมูลการฝึกฝนที่ช่วยให้ LLM ทำงานได้อย่างถูกต้องในกรณีการใช้งานต่างๆ ความถูกต้องของพรอมต์ยิ่งสูง LLM ก็จะยิ่งสามารถคาดการณ์คำถัดไปและสร้างประโยคได้อย่างถูกต้องมากขึ้น ดังนั้น การเลือกพรอมต์ที่เหมาะสมจึงมีความสำคัญอย่างยิ่งต่อการเรียนรู้ของ AI แบบ Deep Learning ที่มีประสิทธิภาพ

การประยุกต์ใช้ LLM

● แชทบอทปัญญาประดิษฐ์: ใช้เป็นเทคโนโลยีหลักของแชทบอทปัญญาประดิษฐ์ เพื่อให้สามารถสนทนากับผู้ใช้ได้อย่างเป็นธรรมชาติ

● การแปลภาษาอัตโนมัติ: ทำความเข้าใจและแปลความหมายระหว่างภาษาต่างๆ ได้อย่างถูกต้อง ช่วยเพิ่มความแม่นยำของระบบแปลภาษาอัตโนมัติ

● การสร้างข้อความ: สามารถสร้างข้อความในรูปแบบต่างๆ ได้โดยอัตโนมัติ เช่น ข่าว บล็อก นิยาย ฯลฯ

● การถามตอบ: สามารถให้คำตอบที่ถูกต้องและเป็นประโยชน์ต่อคำถามของผู้ใช้

● การสรุป: สามารถทำความเข้าใจข้อความยาวๆ และสรุปเนื้อหาสำคัญเพื่อส่งให้ผู้ใช้

● การเขียนโค้ด: สามารถทำความเข้าใจภาษาโปรแกรมและสร้างโค้ดได้โดยอัตโนมัติ

ข้อดีของ LLM

● ความสามารถในการประมวลผลภาษาในระดับเดียวกับมนุษย์: สามารถทำความเข้าใจบริบทและสร้างข้อความที่มีความหมายได้

● สามารถนำไปใช้ได้หลากหลาย: มีศักยภาพในการนำไปใช้ในหลายๆ ด้าน

● ความสามารถในการเรียนรู้: สามารถเรียนรู้และพัฒนาอย่างต่อเนื่อง

ข้อเสียของ LLM

● ต้นทุนการคำนวณสูง: ต้องใช้ทรัพยากรในการคำนวณจำนวนมากในการเรียนรู้และดำเนินการ

● อคติ: อาจสะท้อนอคติที่มีอยู่ในข้อมูลการฝึกฝน

● ปัญหาทางจริยธรรม: อาจก่อให้เกิดปัญหาทางจริยธรรม เช่น ข่าวปลอม คำพูดที่สร้างความเกลียดชัง ฯลฯ

การพัฒนาเทคโนโลยี LLM และแนวโน้มในอนาคต

เทคโนโลยี LLM ยังไม่สมบูรณ์แบบ แต่กำลังพัฒนาอย่างรวดเร็ว คาดว่าในอนาคตจะสามารถทำงานที่ซับซ้อนและหลากหลายมากขึ้น และการพัฒนาเทคโนโลยี LLM จะส่งผลกระทบอย่างมากต่อหลายๆ ด้าน เช่น แชทบอทปัญญาประดิษฐ์ การแปลภาษาอัตโนมัติ การสร้างข้อความ ฯลฯ