เบื้องหลังการทำงานของโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (Large Language Model)

โมเดลภาษาขนาดใหญ่ (Large Language Model: LLM) คือ อัลกอริธึมการเรียนรู้เชิงลึกและเป็น AI ประเภทหนึ่งที่เรียนรู้จากข้อมูลจำนวนมหาศาล ซึ่งกำลังปฏิวัติวิธีที่เราโต้ตอบกับเครื่องจักร โดยความมหัศจรรย์ของ AI เหล่านี้สามารถเข้าใจและสร้างภาษาของมนุษย์ได้อย่างรวดเร็วและแม่นยำมากขึ้นเรื่อยๆ ส่งผลให้ AI กลายเป็นผู้พลิกโฉมแอปพลิเคชันต่างๆ ขึ้นมากมาย แต่โมเดลที่ซับซ้อนเหล่านี้มีการสร้างและเรียนรู้ได้อย่างไร? มาเจาะลึกโลกของการฝึก LLM กันในบทความนี้

เหตุใดโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) จึงมีความสำคัญ

LLM มีศักยภาพมหาศาลด้วยเหตุผลหลายประการ เช่น:

• การประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP): LLM นำไปประยุกต์ใช้ได้หลากหลาย โดยเฉพาะสามารถทำงานประมวลผลภาษาธรรมชาติที่ซับซ้อน เช่น การแปล การสรุปข้อความ และการตอบคำถามด้วยความแม่นยำสูง
  
  
• การสร้างเนื้อหา:  LLM สามารถสร้างรูปแบบข้อความสร้างสรรค์ที่แตกต่างกัน ตั้งแต่บทกวีไปจนถึงการเขียนโค้ด ซึ่งเป็นการส่งเสริมช่องทางใหม่สำหรับการสร้างเนื้อหา
  
  
• การโต้ตอบส่วนบุคคล: LLM สามารถปรับแต่งประสบการณ์ผู้ใช้ในแชทบอท ผู้ช่วยเสมือน และแอปพลิเคชันเชิงโต้ตอบอื่นๆ ให้เป็นแบบส่วนตัวได้

โมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) มีกี่ประเภท?

โมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) มีการใช้งานหลายประเภท ความแตกต่างส่วนใหญ่ขึ้นอยู่กับวิธีการฝึกและการนำไปใช้งาน สามารถแบ่งเป็นประเภทหลักได้ดังนี้

• โมเดลแบบ Zero-Shot: เป็นโมเดลการเรียนรู้ภาษาขนาดใหญ่ทั่วไปที่ฝึกโดยใช้ข้อมูลจำนวนมากเพื่อสร้างคำตอบสำหรับคำถามที่ป้อนเข้าไปโดยผู้ใช้ โดยทั่วไปโมเดลเหล่านี้ไม่มีการฝึกพิเศษเพิ่มเติมใดๆ
  
  
• โมเดลที่ปรับแต่งแล้ว (Fine-Tuned Model) หรือโมเดลเฉพาะโดเมน: เมื่อโมเดลแบบ Zero-Shot ได้รับการฝึกเพิ่มเติม ผลลัพธ์ที่ได้อาจเป็นโมเดลที่ปรับแต่งแล้ว (Fine-Tuned Model) ซึ่งมักจะมีขนาดเล็กกว่าโมเดลแบบ Zero-Shot เนื่องจากออกแบบมาเพื่อแก้ปัญหาเฉพาะทางมากขึ้น ตัวอย่างเช่นโมเดลสำหรับสร้างโค้ดอย่าง Codex ของ OpenAI ก็เป็นโมเดลที่ปรับแต่งแล้วซึ่งได้รับการปรับเพิ่มเติมจาก GPT-3 ซึ่งเป็นรุ่นก่อนหน้าและเป็นแบบ Zero-Shot หรืออย่าง BloombergGPT เป็นโมเดลภาษาขนาดใหญ่ที่ทำงานด้านการเงินโดยเฉพาะ
  
  
• โมเดลแบบ Edge หรือ On-device: โมเดลแบบ Edge สามารถทำงานได้เหมือนโมเดลที่ปรับแต่งแล้ว แต่โดยทั่วไปจะมีขอบเขตที่เล็กกว่าอีก โมเดลประเภทนี้มักออกแบบมาเพื่อสร้างผลลัพธ์เบื้องต้นตามข้อมูลอินพุตของผู้ใช้ ตัวอย่างเช่น Google Translate เป็นตัวอย่างของโมเดลแบบ Edge ที่ใช้งานได้จริง

การใช้งานทั่วไปของโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM)

แอปพลิเคชันหรือการใช้งานของ LLM มีหลากหลายและมีการพัฒนาอยู่ตลอดเวลา ต่อไปนี้คือตัวอย่างที่โดดเด่น:

• การแปลด้วยคอมพิวเตอร์: LLM กำลังขยายขอบเขตความสามารถของการแปลด้วยคอมพิวเตอร์ และทำให้สามารถสื่อสารข้ามภาษาได้อย่างราบรื่นมากขึ้น
  
  
• แชทบอทและผู้ช่วยเสมือน: LLM สามารถขับเคลื่อนแชทบอทอัจฉริยะที่สามารถเข้าใจและตอบสนองต่อคำถามของผู้ใช้ด้วยวิธีที่เป็นธรรมชาติและน่าดึงดูด
  
  
• การสรุปข้อความ: LLM สามารถสร้างสรุปโดยย่อของเอกสารที่มีความยาวได้ ซึ่งช่วยประหยัดเวลาของผู้ใช้
  
  
• การตลาดคอนเทนต์: สามารถช่วยในการสร้างคอนเทนต์โดยการสร้างแนวคิด ช่วยเขียนแบบร่าง และเพิ่มประสิทธิภาพเนื้อหาที่เหมาะสมกับเครื่องมือค้นหา

โมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) ได้รับการฝึกอย่างไร?

กระบวนการฝึกสำหรับ LLM เกี่ยวข้องกับสองขั้นตอนสำคัญ:

• การฝึก Pre-Training: LLM ฝึกด้วยข้อมูลข้อความจำนวนมหาศาล เช่น หนังสือ บทความ และโค้ด จากหลายแหล่งที่มา และด้วยการวิเคราะห์ชุดข้อมูลจำนวนมหาศาลเหล่านี้ LLM จะเรียนรู้ความสัมพันธ์ทางสถิติระหว่างคำต่างๆ และวิธีการทำงานของภาษาโดยทั่วไป อธิบายง่ายๆ ลองนึกภาพ LLM กำลังอ่านหนังสือในห้องสมุดขนาดยักษ์ และซึมซับความซับซ้อนของภาษามนุษย์ไปพร้อมกัน
  
  
• การปรับแต่งแบบละเอียด (Fine-Tuning): หลังจากการฝึก Pre-Training เสร็จสิ้น โมเดล LLM นั้นๆ จะได้รับการปรับปรุงเพิ่มเติมสำหรับงานเฉพาะ ซึ่งจะเกี่ยวข้องกับการฝึกโมเดลบนชุดข้อมูลขนาดเล็กที่ปรับให้เหมาะกับแอปพลิเคชันที่ต้องการ ตัวอย่างเช่น LLM สำหรับการเขียนบทความข่าวอาจมีการปรับแต่งชุดข้อมูลของบทความเกี่ยวกับข่าวอย่างละเอียด

เบื้องหลังการเรียนรู้ของโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM)

• การทำนายคำถัดไปคือหัวใจสำคัญ: หากมองข้อความเป็นลำดับของคำ เช่น ประโยคหรือย่อหน้า LLM จะมีความโดดเด่นในเรื่องการทำนายคำถัดไปของลำดับคำเหล่านั้น ซึ่งคล้ายกับการจำแนกความรู้สึก (Sentiment Classification) แต่แทนที่จะมีเพียงไม่กี่ประเภท LLM ต้องจัดการกับจำนวนประเภทที่มหาศาล และอาจมากถึงหลายล้านคำ! ซึ่งหัวใจสำคัญของการสร้างโมเดลภาษาขนาดใหญ่ ก็คือการทำนายคำถัดไป
  
  
• พลังของโครงข่ายประสาทเทียม: แม้การทำนายคำจะมีความซับซ้อนอย่างมาก แต่ด้วยระบบโครงข่ายประสาทเทียม (Neural Network) ทำให้ LLM บรรลุเป้าหมายนี้ได้ด้วยการลดทอนความซับซ้อนลง จึงทำให้สามารถสร้างข้อมูลการฝึกจำนวนมหาศาลจากแหล่งข้อมูลออนไลน์และแหล่งต่างๆ ที่มีอยู่มากมาย และสิ่งที่น่าทึ่งคือเราไม่จำเป็นต้องติดฉลากข้อมูล (จัดประเภทข้อมูลดิบ) เหล่านี้ด้วยตนเอง เนื่องจากคำถัดไปจะทำหน้าที่เป็นฉลากหรือจัดประเภทข้อมูลเอง ซึ่งเรียกว่า การเรียนรู้แบบไม่ต้องมีการดูแล (Self-Supervised Learning)
  
  
• กระบวนการฝึก: กระบวนการฝึก LLM เกี่ยวข้องกับการนำลำดับ (Sequence) แบบเดี่ยวมาแปลงเป็นลำดับแบบหลายชุดในการฝึก ซึ่งจะดำเนินการในความยาวและสั้นของลำดับที่หลากหลาย เพื่อให้แน่ใจว่า LLM สามารถเรียนรู้คำถัดไปที่เหมาะสมในบริบทใดก็ตาม

ตัวอย่าง: ลองนึกภาพว่าเรามีประโยคต่อไปนี้: "แมวตัวสีส้มกำลังนั่งอยู่บน" และการฝึก LLM จะต้องทำนายคำถัดไปอย่างเป็นลำดับ ซึ่งอาจเป็น: "โซฟา", "เก้าอี้", "พื้น", "โต๊ะ" และจะต้องเลือกคำที่มีโอกาสเป็นไปได้มากที่สุดตามบริบทของประโยค

จากการทำนายคำนำไปสู่การสร้างข้อความ

เมื่อ LLM สามารถทำนายคำถัดไปได้แล้ว ก็สามารถนำไปใช้สร้างข้อความได้โดยการป้อนลำดับคำที่ถูกขยายออกไปกลับคืนสู่โมเดลและทำนายคำถัดไปต่อซ้ำๆ กระบวนการนี้ช่วยให้ LLM ทำหน้าที่เป็นโมเดลปัญญาประดิษฐ์ที่สามารถสร้างสรรค์สิ่งใหม่จากข้อมูลที่มี (Generative AI) ที่เหมือนกับถูก "สอนให้พูด" ทีละคำ

สิ่งสำคัญที่ควรพิจารณาคือ LLM ไม่จำเป็นต้องเลือกคำที่มีแนวโน้มสูงสุดเสมอไป เนื่องจากสามารถสุ่มตัวอย่างจากกลุ่มของคำที่อาจเป็นไปได้ซึ่งอาจนำไปสู่ผลลัพธ์ที่สร้างสรรค์มากขึ้น และเป็นเหตุผลที่ LLM บางตัวให้คุณสามารถควบคุมระดับความแม่นยำหรือความคิดสร้างสรรค์ในข้อความที่สร้างขึ้นได้

โมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) สามารถนำมาใช้ในธุรกิจได้อย่างไร

ธุรกิจสามารถใช้ประโยชน์จาก LLM ได้หลายวิธีเพื่อสร้างความได้เปรียบ เช่น:

• ปรับปรุงการบริการลูกค้า: LLM สามารถขับเคลื่อนแชทบอทที่สามารถตอบคำถามของลูกค้าได้อย่างมีประสิทธิภาพ และปรับแต่งประสบการณ์ของลูกค้าให้เป็นแบบส่วนตัวได้
  
  
• การตลาดและการสร้างเนื้อหา: LLM สามารถปรับปรุงการสร้างเนื้อหาโดยการสร้างแนวคิด สร้างเนื้อหาฉบับร่าง และสร้างคำโฆษณา ซึ่งช่วยประหยัดเวลาและทรัพยากร
  
  
• การวิจัยและการวิเคราะห์ตลาด: สามารถวิเคราะห์ข้อมูลลูกค้าและการสนทนาบนโซเชียลมีเดียที่มีอยู่นับไม่ถ้วน เพื่อนำข้อมูลเชิงลึกไปประเมินค่าเกี่ยวกับแนวโน้มของตลาดและความต้องการของลูกค้า

สรุป 


LLM เรียนรู้ผ่านกระบวนการฝึกที่ซับซ้อนด้วยข้อมูลจำนวนมหาศาลและอาศัยพลังประมวลผลของโครงข่ายประสาทเทียม (Neural Network) เพื่อลดความซับซ้อนและเพิ่มประสิทธิภาพการฝึก ผลลัพธ์ที่ได้คือโมเดลที่สามารถเข้าใจและสร้างภาษาได้เหมือนภาษามนุษย์

อย่างไรก็ตาม LLM ยังอยู่ในช่วงเริ่มต้นของการพัฒนา และอาจสร้างข้อความที่ไม่ถูกต้องตามความเป็นจริงหรือมีอคติของ AI ได้เช่นกัน

เทคโนโลยี LLM มีการพัฒนาอย่างต่อเนื่อง เราจึงสามารถคาดหวังได้ว่าจะมีแอปพลิเคชันที่เป็นนวัตกรรมใหม่ๆ เกิดขึ้นอีกมากมายในอนาคต ซึ่งมีศักยภาพที่จะเปลี่ยนแปลงวิธีที่เราสร้างและโต้ตอบกับเนื้อหา ข้อมูล และความรู้ได้อีกมากมาย

—----------------------------------------

Sources

https://aws.amazon.com/blogs/aws/generative-ai-with-large-language-models-new-hands-on-course-by-deeplearning-ai-and-aws/ 

https://medium.com/data-science-at-microsoft/how-large-language-models-work-91c362f5b78f

https://www.investopedia.com/large-language-model-7563532