LLM เป็นตัวย่อของ Large Language Model ซึ่งเรียกอีกอย่างว่าแบบจำลองภาษาขนาดใหญ่ และเป็นแบบจำลองภาษาที่สร้างขึ้นจากเครือข่ายประสาทเทียมที่มีพารามิเตอร์มากกว่าพันล้านพารามิเตอร์ เป็นเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ที่มีความสามารถในการทำความเข้าใจและสร้างภาษาของมนุษย์

คุณสมบัติหลักของ LLM

● เรียนรู้ข้อมูลข้อความจำนวนมหาศาล : ทำงานโดยการเรียนรู้ข้อมูลข้อความจำนวนมหาศาล เช่น เอกสารบนอินเทอร์เน็ต หนังสือ บทความ เป็นต้น

● ทำงานที่หลากหลาย : สามารถทำงานที่หลากหลาย เช่น การสร้างประโยค การให้คำตอบ การสรุปข้อความ การแปล เป็นต้น

● ใช้ภาษาคล้ายมนุษย์ : สามารถสร้างประโยคที่ถูกต้องทางไวยากรณ์และความหมายคล้ายกับมนุษย์

องค์ประกอบหลักและกลไกการทำงานของ LLM

แบบจำลองภาษาขนาดใหญ่ (LLM) เป็นองค์ประกอบหลักของเทคโนโลยีแชทบอทปัญญาประดิษฐ์ ได้รับการฝึกฝนด้วยข้อมูลข้อความจำนวนมหาศาลผ่านการเรียนรู้แบบมีการดูแลตัวเองหรือเรียนรู้แบบกึ่งดูแลตัวเอง และถูกนำมาใช้ในงานประมวลผลภาษาธรรมชาติมากมายนับตั้งแต่ปี 2561

กลไกการทำงานของ LLM ขึ้นอยู่กับองค์ประกอบหลักสามอย่าง ได้แก่ การโทเคไนซ์ แบบจำลองทรานส์ฟอร์เมอร์ และพรอมต์

1. การโทเคไนซ์

การโทเคไนซ์เป็นขั้นตอนสำคัญในงานประมวลผลภาษาธรรมชาติ ซึ่งเป็นกระบวนการแปลงภาษาของมนุษย์ให้เป็นลำดับที่ระบบเครื่องจักรระดับต่ำสามารถทำความเข้าใจได้ ซึ่งรวมถึงการกำหนดค่าตัวเลขให้กับส่วนประกอบของคำ ประโยค เป็นต้น และการเข้ารหัสเพื่อการวิเคราะห์ที่รวดเร็ว กระบวนการนี้คล้ายกับเวอร์ชัน AI ของเสียงวิทยา เป้าหมายของการโทเคไนซ์คือเพื่อให้อินเทลลิเจนซ์เทียมสามารถทำนายโครงสร้างของประโยค และสร้างเวกเตอร์บริบทสำหรับกระบวนการเรียนรู้

2. แบบจำลองทรานส์ฟอร์เมอร์

แบบจำลองทรานส์ฟอร์เมอร์เป็นแบบจำลองเครือข่ายประสาทที่วิเคราะห์ข้อมูลตามลำดับเพื่อทำนายว่าคำใดมีแนวโน้มที่จะตามหลังคำอื่น ประกอบด้วยเลเยอร์ที่ดำเนินการวิเคราะห์คำแต่ละคำ และใช้อัลกอริทึมเพื่อกำหนดความเข้ากันได้ของคำ แบบจำลองนี้ไม่เรียนรู้ภาษาโดยตรง แต่เรียนรู้ผ่านอัลกอริทึมเพื่อทำความเข้าใจคำที่มนุษย์เขียน และเรียนรู้รูปแบบการเขียนมาตรฐานสำหรับหัวข้อเฉพาะ

3. พรอมต์

พรอมต์เป็นข้อมูลที่ผู้พัฒนาส่งให้ LLM เพื่อดำเนินการวิเคราะห์ข้อมูลและการโทเคไนซ์ พรอมต์ทำหน้าที่เป็นข้อมูลการฝึกอบรมที่ช่วยให้ LLM ทำงานได้อย่างถูกต้องในกรณีการใช้งานที่หลากหลาย ยิ่งความถูกต้องของพรอมต์สูงเท่าใด LLM ก็ยิ่งสามารถทำนายคำถัดไปได้อย่างแม่นยำมากขึ้น และสร้างประโยคได้ ดังนั้น การเลือกพรอมต์ที่เหมาะสมจึงมีความสำคัญอย่างยิ่งต่อการเรียนรู้ AI แบบ Deep Learning ที่มีประสิทธิภาพ

การประยุกต์ใช้ LLM

● แชทบอทปัญญาประดิษฐ์ : เป็นเทคโนโลยีหลักของแชทบอทปัญญาประดิษฐ์ ช่วยให้สามารถสนทนากับผู้ใช้ได้อย่างเป็นธรรมชาติ

● การแปลอัตโนมัติ : ช่วยให้สามารถทำความเข้าใจและแปลความหมายระหว่างภาษาได้อย่างถูกต้อง ช่วยเพิ่มความถูกต้องของระบบแปลอัตโนมัติ

● การสร้างข้อความ : สามารถสร้างข้อความรูปแบบต่างๆ ได้โดยอัตโนมัติ เช่น ข่าว บล็อก นวนิยาย เป็นต้น

● คำถามและคำตอบ : สามารถให้คำตอบที่ถูกต้องและมีประโยชน์ต่อคำถามของผู้ใช้

● การสรุป : สามารถทำความเข้าใจข้อความที่ยาวและสรุปเนื้อหาสำคัญเพื่อส่งมอบให้กับผู้ใช้

● การเขียนโค้ด : สามารถทำความเข้าใจภาษาโปรแกรมและสร้างโค้ดโดยอัตโนมัติ

ข้อดีของ LLM

● ความสามารถในการประมวลผลภาษาในระดับเดียวกับมนุษย์ : สามารถทำความเข้าใจบริบทและสร้างข้อความที่มีความหมาย

● สามารถนำไปใช้ในงานที่หลากหลาย : มีศักยภาพในการนำไปใช้ในหลายสาขา

● ความสามารถในการเรียนรู้ : สามารถเรียนรู้และพัฒนาอย่างต่อเนื่อง

ข้อเสียของ LLM

● ต้นทุนการคำนวณสูง : ต้องใช้ทรัพยากรการคำนวณจำนวนมากในการเรียนรู้และดำเนินการ

● อคติ : อาจสะท้อนอคติที่อยู่ในข้อมูลการฝึกอบรม

● ปัญหาทางจริยธรรม : อาจทำให้เกิดปัญหาทางจริยธรรม เช่น ข่าวปลอม คำพูดที่แสดงความเกลียดชัง เป็นต้น

การพัฒนาเทคโนโลยี LLM และแนวโน้มในอนาคต

เทคโนโลยี LLM ยังไม่สมบูรณ์แบบ แต่กำลังพัฒนาอย่างรวดเร็ว คาดว่าในอนาคตจะสามารถทำงานที่ซับซ้อนและหลากหลายมากขึ้น และการพัฒนาเทคโนโลยี LLM จะส่งผลกระทบอย่างมากต่อหลายสาขา เช่น แชทบอทปัญญาประดิษฐ์ การแปลอัตโนมัติ การสร้างข้อความ เป็นต้น