โมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) คืออะไร?

โมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM): ภาพรวม

โมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) เป็นอัลกอริธึมการเรียนรู้เชิงลึกที่ติดตั้งเพื่อสรุป แปล ทำนาย และสร้างข้อความเพื่อถ่ายทอดแนวคิดและแนวความคิด โมเดลภาษาขนาดใหญ่อาศัยชุดข้อมูลขนาดใหญ่เพื่อทำหน้าที่เหล่านั้น ชุดข้อมูลเหล่านี้สามารถมีพารามิเตอร์ได้ตั้งแต่ 100 ล้านพารามิเตอร์ขึ้นไป ซึ่งแต่ละพารามิเตอร์แสดงถึงตัวแปรที่โมเดลภาษาใช้เพื่ออนุมานเนื้อหาใหม่

โมเดลภาษาขนาดใหญ่ใช้การเรียนรู้แบบถ่ายโอน ซึ่งช่วยให้สามารถนำความรู้ที่ได้รับจากการทำงานชิ้นหนึ่งให้สำเร็จ และนำไปใช้กับงานอื่นแต่เกี่ยวข้องกัน โมเดลเหล่านี้ได้รับการออกแบบมาเพื่อแก้ไขปัญหาทางภาษาที่พบบ่อย ซึ่งอาจรวมถึงการตอบคำถาม การจัดประเภทข้อความ การสรุปเอกสารที่เป็นลายลักษณ์อักษร และสร้างข้อความ

ในแง่ของการใช้งาน โมเดลภาษาขนาดใหญ่สามารถปรับให้เข้ากับอุตสาหกรรมและสาขาต่างๆ มากมาย พวกเขามีความเกี่ยวข้องอย่างใกล้ชิดที่สุด ปัญญาประดิษฐ์เจเนอเรทีฟ (AI เจนเนอเรทีฟ).

โมเดลภาษาขนาดใหญ่ทำงานอย่างไร

โมเดลภาษาขนาดใหญ่ทำงานโดยการวิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมหาศาล และเรียนรู้ที่จะจดจำรูปแบบภายในข้อมูลนั้นตามที่เกี่ยวข้องกับภาษา ประเภทของข้อมูลที่สามารถ "ป้อน" ให้กับโมเดลภาษาขนาดใหญ่ได้อาจรวมถึงหนังสือ หน้าที่ดึงมาจากเว็บไซต์ บทความในหนังสือพิมพ์ และเอกสารลายลักษณ์อักษรอื่นๆ ที่ใช้ภาษามนุษย์

ในแง่ของกลไกของโมเดลภาษาขนาดใหญ่ มีขั้นตอนสำคัญบางประการที่ต้องเกิดขึ้นเพื่อให้โมเดลทำงานได้:

• โมเดลภาษาขนาดใหญ่จำเป็นต้องได้รับการฝึกฝนโดยใช้ชุดข้อมูลขนาดใหญ่ ซึ่งอาจรวมถึงข้อมูลที่มีโครงสร้างหรือไม่มีโครงสร้าง
• เมื่อการฝึกอบรมเบื้องต้นเสร็จสิ้นแล้ว LLM จะสามารถปรับแต่งได้อย่างละเอียด ซึ่งอาจเกี่ยวข้องกับการติดป้ายกำกับจุดข้อมูลเพื่อส่งเสริมการรับรู้แนวคิดและความหมายที่แตกต่างกันได้แม่นยำยิ่งขึ้น
• ในระยะต่อไป การเรียนรู้เชิงลึกเกิดขึ้นเมื่อโมเดลภาษาขนาดใหญ่เริ่มเชื่อมโยงระหว่างคำและแนวคิด
• เมื่อโมเดลได้รับการฝึกฝนแล้ว ก็ควรติดตั้งเพื่อสร้างการตอบกลับตามภาษาโดยใช้การแจ้งเตือนเฉพาะ
  

โมเดลภาษาขนาดใหญ่ทำงานเหมือนกับโมเดลหม้อแปลงชนิดหนึ่ง โมเดลหม้อแปลงไฟฟ้าจะศึกษาความสัมพันธ์ในชุดข้อมูลตามลำดับเพื่อเรียนรู้ความหมายและบริบทของจุดข้อมูลแต่ละจุด ในกรณีของโมเดลภาษาขนาดใหญ่ จุดข้อมูลคือคำ โมเดล Transformer มักถูกเรียกว่าโมเดลพื้นฐาน เนื่องจากมีศักยภาพมากมายที่จะต้องปรับให้เข้ากับงานและแอปพลิเคชันต่างๆ ที่ใช้ AI

ประเภทของโมเดลภาษาขนาดใหญ่

มีโมเดลภาษาขนาดใหญ่หลายประเภทที่ใช้งานอยู่ ความแตกต่างระหว่างพวกเขาส่วนใหญ่อยู่ที่วิธีการฝึกฝนและวิธีการใช้งาน นี่คือวิธีการเปรียบเทียบโดยสรุป

• โมเดลซีโร่ช็อต: โมเดล Zero-shot คือโมเดลการเรียนรู้ภาษาขนาดใหญ่ทั่วไปที่ได้รับการฝึกฝนโดยใช้ข้อมูลจำนวนมากเพื่อสร้างคำตอบสำหรับคำถาม โดยทั่วไปโมเดลเหล่านี้ไม่จำเป็นต้องมีการฝึกอบรมเพิ่มเติมในการใช้งาน
• โมเดลที่ได้รับการปรับแต่งอย่างละเอียดหรือเฉพาะโดเมน: เมื่อโมเดลซีโร่ช็อตต้องได้รับการฝึกอบรมเพิ่มเติม ผลลัพธ์สุดท้ายอาจเป็นโมเดลที่ได้รับการปรับแต่งอย่างละเอียด โดยทั่วไปโมเดลที่ได้รับการปรับแต่งอย่างละเอียดจะมีขนาดเล็กกว่าโมเดลแบบ Zero-shot เนื่องจากได้รับการออกแบบมาเพื่อจัดการกับปัญหาเฉพาะทางมากกว่า Codex ของ OpenAI เป็นตัวอย่างของโมเดลที่ได้รับการปรับแต่งอย่างละเอียด ซึ่งได้รับการปรับปรุงให้ดีขึ้นกว่ารุ่นก่อนๆ อย่าง Zero-shot อย่าง GPT-3
• Edge หรือรุ่นบนอุปกรณ์: โมเดล Edge สามารถทำงานได้เหมือนกับโมเดลที่ได้รับการปรับแต่ง แต่โดยทั่วไปแล้วจะมีขอบเขตที่เล็กกว่า โมเดลประเภทนี้มักได้รับการออกแบบเพื่อให้ได้รับผลตอบรับทันทีตามข้อมูลที่ผู้ใช้ป้อน Google แปลภาษาเป็นตัวอย่างหนึ่งของโมเดล Edge ในที่ทำงาน

นอกจาก GPT-3 และ Codex ของ OpenAI แล้ว ตัวอย่างอื่นๆ ของโมเดลภาษาขนาดใหญ่ ได้แก่ GPT-4, LLaMA (พัฒนาโดย Meta) และ BERT ซึ่งย่อมาจาก BiDirectional Encoder Representations จาก หม้อแปลงไฟฟ้า BERT ถือเป็นโมเดลการนำเสนอภาษา เนื่องจากใช้การเรียนรู้เชิงลึกที่เหมาะสำหรับการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) ในขณะเดียวกัน GPT-4 สามารถจัดเป็นโมเดลต่อเนื่องหลายรูปแบบได้ เนื่องจากมีความสามารถในการจดจำและสร้างทั้งข้อความและรูปภาพ

โมเดลภาษาขนาดใหญ่ใช้ทำอะไร?

โมเดลภาษาขนาดใหญ่มีความสามารถที่หลากหลาย และสามารถนำมาใช้ได้หลายวิธี มีกิจกรรมเฉพาะห้าประเภทที่อาจจ้าง LLM:

• การสร้างเนื้อหาใหม่
• การสรุปเนื้อหาที่มีอยู่
• การแปลข้ามภาษาหรือจากข้อความเป็นรหัส
• การจำแนกประเภทของข้อความ
• แอพพลิเคชั่นแชทบอท

AI และโมเดลภาษาขนาดใหญ่ถูกนำมาใช้ในหลากหลายมากขึ้น อุตสาหกรรมตั้งแต่การเงินไปจนถึงการดูแลสุขภาพไปจนถึงการตลาด ตัวอย่างการใช้งานเฉพาะสำหรับโมเดลภาษาขนาดใหญ่ ได้แก่:

• การฝึกอบรม LLM เพื่อวิเคราะห์เวชระเบียนหรือการศึกษาวิจัย เพื่อระบุรูปแบบหรือคาดการณ์เกี่ยวกับผลลัพธ์ที่เกี่ยวข้องกับการรักษาหรือสภาวะด้านสุขภาพที่เฉพาะเจาะจง
• การใช้โมเดลภาษาขนาดใหญ่เพื่อขับเคลื่อนแอปพลิเคชันแชทบอทเพื่อให้บริการลูกค้า และลดความต้องการพนักงานที่เป็นมนุษย์
• การใช้ LLM เพื่อเขียนจดหมายข่าวทางอีเมล สคริปต์วิดีโอ บทความในบล็อก และโพสต์บนโซเชียลมีเดีย เพื่อปรับปรุงกระบวนการสร้างเนื้อหาให้มีประสิทธิภาพ
• ฝึกอบรมโมเดลภาษาขนาดใหญ่เพื่อเขียนโปรแกรมซอฟต์แวร์หรือสร้างโค้ดสำหรับแอปพลิเคชันบนมือถือ
• การรวม LLM เข้ากับเครื่องมือค้นหาออนไลน์เพื่อให้ผลลัพธ์ที่แม่นยำที่สุดแก่ผู้บริโภคที่กำลังค้นหาหัวข้อ คำสำคัญ หรือข้อความค้นหาเฉพาะ

นี่เป็นเพียงวิธีการบางส่วนที่โมเดลภาษาขนาดใหญ่สามารถนำไปใช้ได้ แม้ว่า LLM จะพบกับความสงสัยในบางแวดวง แต่พวกเขากลับถูกนำไปใช้ในแวดวงอื่นๆ

ข้อดีและข้อจำกัดของโมเดลภาษาขนาดใหญ่

แม้ว่าเทคโนโลยีจะให้ข้อได้เปรียบ แต่ก็อาจมีข้อบกพร่องเช่นกัน และโมเดลภาษาขนาดใหญ่ก็ไม่มีข้อยกเว้น ในขณะที่ LLM มีการพัฒนาอย่างต่อเนื่อง อุปสรรคใหม่ๆ อาจถูกเผชิญในขณะที่รอยยับอื่นๆ ถูกทำให้เรียบลง

นี่คือข้อดีหลักบางประการของโมเดลภาษาขนาดใหญ่:

• เพิ่มประสิทธิภาพให้กับผู้ใช้งาน: การใช้โมเดลภาษาขนาดใหญ่เพื่อสร้างเนื้อหาสามารถประหยัดเวลาสำหรับบุคคลและธุรกิจที่ต้องอาศัยเนื้อหาที่เป็นข้อความ แทนที่จะใช้เวลาหลายชั่วโมงในการเขียนอีเมลทางการตลาดหรือบล็อกโพสต์ คุณสามารถใช้เครื่องมืออย่าง ChatGPT เพื่อสร้างอีเมลได้ภายในไม่กี่นาที
• แอพพลิเคชั่นที่หลากหลาย: โมเดลภาษาขนาดใหญ่ไม่จำกัดเฉพาะการใช้ในอุตสาหกรรมหรือสาขาใดสาขาหนึ่ง ความสามารถในการปรับตัวและการเข้าถึงทำให้เหมาะสมกับการใช้งานในด้านต่างๆ
• เทคโนโลยีที่พัฒนาตลอดเวลา: เทคโนโลยี AI เปลี่ยนแปลงอยู่ตลอดเวลา และโมเดลภาษาขนาดใหญ่ได้รับการปรับปรุงอย่างต่อเนื่องเพื่อเพิ่มความแม่นยำ นวัตกรรมใหม่แต่ละอย่างแสดงถึงโอกาสใหม่ที่เป็นไปได้ในการนำ LLM ไปใช้และเรียนรู้ว่าพวกเขาสามารถทำได้จริงมากเพียงใด

ข้อจำกัดหลักของโมเดลภาษาขนาดใหญ่ก็คือ แม้ว่าจะมีประโยชน์ แต่ก็ไม่ได้สมบูรณ์แบบ คุณภาพของเนื้อหาที่ LLM สร้างขึ้นนั้นขึ้นอยู่กับว่าได้รับการฝึกฝนมาดีแค่ไหนและข้อมูลที่ใช้ในการเรียนรู้เป็นส่วนใหญ่ หากโมเดลภาษาขนาดใหญ่มีช่องว่างความรู้ที่สำคัญในพื้นที่เฉพาะ คำตอบใดๆ ที่โมเดลให้พร้อมท์อาจมีข้อผิดพลาดหรือขาดข้อมูลที่สำคัญ

นอกเหนือจากนั้น ยังมีการหยิบยกข้อกังวลในแวดวงกฎหมายและวิชาการเกี่ยวกับจริยธรรมในการใช้แบบจำลองภาษาขนาดใหญ่เพื่อสร้างเนื้อหา

บรรทัดล่าง

โมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) เป็นสิ่งที่คนทั่วไปอาจไม่ได้คิดมาก แต่อาจเปลี่ยนแปลงได้เมื่อกลายเป็นกระแสหลักมากขึ้น ตัวอย่างเช่น หากคุณมีบัญชีธนาคาร ใช้ที่ปรึกษาทางการเงินเพื่อจัดการเงินของคุณ หรือซื้อสินค้าออนไลน์ เป็นไปได้ว่าคุณมีประสบการณ์กับ LLM มาบ้างแล้ว แม้ว่าคุณจะไม่รู้ตัวก็ตาม

การเรียนรู้เพิ่มเติมว่าโมเดลภาษาขนาดใหญ่ได้รับการออกแบบมาให้ทำอะไรได้บ้าง ช่วยให้เข้าใจเทคโนโลยีใหม่นี้ได้ง่ายขึ้น และผลกระทบที่อาจส่งผลต่อชีวิตประจำวันในปัจจุบันและในปีต่อๆ ไป