โมเดลภาษาขนาดใหญ่คืออะไร?
โมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) คือปัญญาประดิษฐ์ขั้นสูงที่ได้รับการฝึกฝนด้วยข้อมูลข้อความจำนวนมหาศาลเพื่อเข้าใจ สร้าง และประมวลผลภาษามนุษย์ โมเดลเหล่านี้ขับเคลื่อนแอปพลิเคชัน AI สมัยใหม่หลายประเภท เช่น แชทบอท เครื่องมือแปลภาษา และระบบสร้างเนื้อหา โดยเรียนรู้รูปแบบจากคำหลายพันล้านคำ โมเดลภาษาขนาดใหญ่จึงสามารถให้คำตอบที่แม่นยำ สร้างข้อความเหมือนมนุษย์ และสนับสนุนงานในหลายอุตสาหกรรม
โมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) คือ ระบบปัญญาประดิษฐ์ ที่ได้รับการฝึกฝนด้วยชุดข้อมูลข้อความขนาดมหาศาลเพื่อเข้าใจและสร้างภาษาที่เหมือนมนุษย์ กล่าวง่ายๆ คือ LLM ได้รับข้อมูล คำหลายล้านหรือหลายพันล้านคำ (มักมาจากอินเทอร์เน็ต) เพื่อให้สามารถทำนายและสร้างข้อความตามบริบทได้ โมเดลเหล่านี้มักสร้างขึ้นบนเครือข่ายประสาทเทียมแบบ เรียนรู้เชิงลึก โดยทั่วไปใช้สถาปัตยกรรม ทรานส์ฟอร์เมอร์ เนื่องจากขนาดของโมเดล LLM จึงสามารถทำงานด้านภาษาหลายอย่าง (เช่น การสนทนา การแปล การเขียน) ได้โดยไม่ต้องเขียนโปรแกรมเฉพาะสำหรับแต่ละงาน
คุณสมบัติหลักของโมเดลภาษาขนาดใหญ่
คุณสมบัติสำคัญของโมเดลภาษาขนาดใหญ่ ได้แก่:
ข้อมูลฝึกอบรมจำนวนมหาศาล
LLM ได้รับการฝึกฝนด้วยชุดข้อมูลข้อความจำนวนมาก (หลายพันล้านหน้า) ชุดข้อมูลขนาดใหญ่เหล่านี้ช่วยให้โมเดลมีความรู้กว้างขวางเกี่ยวกับไวยากรณ์และข้อเท็จจริงต่างๆ
สถาปัตยกรรมทรานส์ฟอร์เมอร์
โมเดลใช้เครือข่ายประสาทเทียมแบบทรานส์ฟอร์เมอร์ที่มี self-attention ซึ่งหมายความว่าคำแต่ละคำในประโยคจะถูกเปรียบเทียบกับคำอื่นๆ ทั้งหมดพร้อมกัน ทำให้โมเดลเรียนรู้บริบทได้อย่างมีประสิทธิภาพ
พารามิเตอร์หลายพันล้านตัว
โมเดลประกอบด้วยน้ำหนัก (พารามิเตอร์) หลายล้านหรือหลายพันล้านตัว พารามิเตอร์เหล่านี้จับรูปแบบที่ซับซ้อนในภาษา เช่น GPT-3 มีพารามิเตอร์ 175 พันล้านตัว
การเรียนรู้ด้วยตนเอง
LLM เรียนรู้โดยการทำนายคำที่ขาดหายไปในข้อความโดยไม่ต้องใช้ป้ายกำกับจากมนุษย์ เช่น ในระหว่างการฝึก โมเดลจะพยายามทายคำถัดไปในประโยค การทำซ้ำแบบนี้กับข้อมูลจำนวนมากช่วยให้โมเดลเข้าใจไวยากรณ์ ข้อเท็จจริง และแม้แต่เหตุผลบางอย่าง
การปรับแต่งและการใช้คำสั่ง
หลังจากการฝึกเบื้องต้น LLM สามารถปรับแต่งสำหรับงานเฉพาะหรือถูกชี้นำด้วยคำสั่ง ซึ่งหมายความว่าโมเดลเดียวกันสามารถปรับตัวสำหรับงานใหม่ เช่น การตอบคำถามทางการแพทย์หรือการเขียนเชิงสร้างสรรค์ โดยใช้ชุดข้อมูลขนาดเล็กหรือคำสั่งที่ชาญฉลาด
คุณสมบัติเหล่านี้ช่วยให้ LLM เข้าใจและสร้างข้อความเหมือนมนุษย์ ในทางปฏิบัติ โมเดลที่ได้รับการฝึกอย่างดีสามารถตีความบริบท เติมประโยค และสร้างคำตอบที่ลื่นไหลในหัวข้อต่างๆ (ตั้งแต่การสนทนาทั่วไปจนถึงเรื่องเทคนิค) โดยไม่ต้องเขียนโปรแกรมเฉพาะสำหรับแต่ละงาน
วิธีการทำงานของ LLM: สถาปัตยกรรมทรานส์ฟอร์เมอร์
LLM โดยทั่วไปใช้สถาปัตยกรรมเครือข่ายทรานส์ฟอร์เมอร์ ซึ่งเป็นเครือข่ายประสาทเทียมเชิงลึกที่มีหลายชั้นของโหนดที่เชื่อมต่อกัน ส่วนประกอบสำคัญคือ self-attention ซึ่งช่วยให้โมเดลประเมินความสำคัญของแต่ละคำเทียบกับคำอื่นๆ ทั้งหมดในประโยคพร้อมกัน
การประมวลผลแบบลำดับ
- ประมวลผลคำทีละคำ
- การฝึกช้าบน GPU
- ความเข้าใจบริบทจำกัด
การประมวลผลแบบขนาน
- ประมวลผลข้อมูลทั้งหมดพร้อมกัน
- การฝึกเร็วขึ้นมากบน GPU
- ความเข้าใจบริบทที่เหนือกว่า
ต่างจากโมเดลลำดับเก่า (เช่น RNN) ทรานส์ฟอร์เมอร์ประมวลผลข้อมูลทั้งหมดพร้อมกัน ทำให้การฝึกบน GPU เร็วขึ้นมาก ในระหว่างการฝึก LLM จะปรับพารามิเตอร์หลายพันล้านตัวโดยพยายามทายคำถัดไปในชุดข้อมูลข้อความขนาดใหญ่
เมื่อเวลาผ่านไป กระบวนการนี้ช่วยให้โมเดลเรียนรู้ไวยากรณ์และความสัมพันธ์เชิงความหมาย ผลลัพธ์คือโมเดลที่เมื่อได้รับคำสั่ง สามารถสร้างภาษาที่สอดคล้องและเหมาะสมกับบริบทได้ด้วยตนเอง
การประยุกต์ใช้ LLM
เนื่องจาก LLM เข้าใจและสร้างภาษาธรรมชาติได้ จึงมีการใช้งานในหลายอุตสาหกรรม ตัวอย่างการใช้งานทั่วไป ได้แก่:
ปัญญาประดิษฐ์สำหรับการสนทนา
การสร้างเนื้อหา
การแปลและสรุปข้อความ
การตอบคำถาม
การสร้างโค้ด
การวิจัยและวิเคราะห์
ตัวอย่างเช่น GPT-3.5 และ GPT-4 ที่อยู่เบื้องหลัง ChatGPT มีพารามิเตอร์หลายร้อยพันล้านตัว ขณะที่โมเดลของ Google (PaLM และ Gemini) และอื่นๆ ก็ทำงานในลักษณะเดียวกัน นักพัฒนามักโต้ตอบกับ LLM เหล่านี้ผ่านบริการคลาวด์หรือไลบรารี ปรับแต่งสำหรับงานเฉพาะ เช่น การสรุปเอกสารหรือช่วยเขียนโค้ด
ความท้าทายและข้อควรพิจารณา
LLM มีความสามารถสูง แต่ไม่สมบูรณ์แบบ เนื่องจากเรียนรู้จากข้อความในโลกจริง จึงอาจสะท้อน อคติ ที่มีอยู่ในข้อมูลฝึก โมเดลอาจสร้างเนื้อหาที่มีอคติทางวัฒนธรรมหรือใช้ภาษาที่ไม่เหมาะสมหรือเป็นแบบแผนถ้าไม่ได้กรองอย่างระมัดระวัง
ปัญหาอคติ
การสร้างข้อมูลเท็จ (Hallucinations)
ความต้องการทรัพยากร
การตรวจสอบความถูกต้อง
อีกปัญหาหนึ่งคือ การสร้างข้อมูลเท็จ โมเดลอาจสร้างคำตอบที่ฟังดูลื่นไหลแต่ผิดหรือแต่งขึ้น เช่น LLM อาจสร้างข้อเท็จจริงหรือชื่อที่ไม่ถูกต้องอย่างมั่นใจ ข้อผิดพลาดเหล่านี้เกิดขึ้นเพราะโมเดลกำลังทายคำต่อไปที่น่าจะเป็นไปได้มากที่สุด ไม่ใช่การตรวจสอบข้อเท็จจริง
แม้จะมีข้อจำกัด ผู้ใช้ LLM ต้องตระหนักว่าผลลัพธ์ควรได้รับการตรวจสอบความถูกต้องและอคติ นอกจากนี้ การฝึกและใช้งาน LLM ต้องใช้ทรัพยากรคอมพิวเตอร์จำนวนมาก (GPU/TPU ที่ทรงพลังและข้อมูลจำนวนมาก) ซึ่งมีค่าใช้จ่ายสูง
สรุปและแนวโน้มในอนาคต
โดยสรุป โมเดลภาษาขนาดใหญ่ คือระบบ AI ที่ใช้สถาปัตยกรรมทรานส์ฟอร์เมอร์และได้รับการฝึกฝนด้วยข้อมูลข้อความจำนวนมหาศาล โมเดลได้เรียนรู้รูปแบบของภาษาโดยการฝึกแบบเรียนรู้ด้วยตนเอง ทำให้สามารถสร้างข้อความที่ลื่นไหลและเหมาะสมกับบริบท เนื่องจากขนาดของโมเดล LLM จึงสามารถจัดการงานด้านภาษาได้หลากหลาย ตั้งแต่การสนทนา การเขียน การแปล ไปจนถึงการเขียนโค้ด โดยมักมีความสามารถเทียบเท่าหรือเหนือกว่าระดับมนุษย์
โมเดลเหล่านี้พร้อมที่จะเปลี่ยนแปลงวิธีที่เราปฏิสัมพันธ์กับเทคโนโลยีและเข้าถึงข้อมูล
— นักวิจัย AI ชั้นนำ
จนถึงปี 2025 LLM ยังคงพัฒนาอย่างต่อเนื่อง (รวมถึงการขยายสู่มัลติโมดัลที่รองรับภาพหรือเสียง) และยังคงเป็นหัวใจสำคัญของนวัตกรรม AI สมัยใหม่ ทำให้เป็นส่วนประกอบหลักของแอปพลิเคชัน AI ในปัจจุบัน
