Large Language Model (LLM) คืออะไร

Large Language Model คืออะไร

Large Language Model (LLM) เป็นโมเดลการเรียนรู้เชิงลึกที่ออกแบบมาให้เข้าใจ แปล และผลิตภาษาแบบมนุษย์ LLM ได้รับการฝึกอบรมด้วยข้อมูลเปิดสาธารณะจำนวนมหาศาลโดยมีพารามิเตอร์นับหลายล้านหรือหลายพันล้าน ซึ่งช่วยให้ข้อความที่ผลิตออกมามีลักษณะแบบมนุษย์เขียนเอง

มีการใช้ LLM อย่างกว้างขวางขึ้นในส่วนของการประมวลผลภาษาธรรมชาติหรือ Natural Language Processing (NLP) ซึ่งเป็นสาขาหนึ่งของปัญญาประดิษฐ์ (AI) ที่เกี่ยวข้องกับการโต้ตอบกันระหว่างคอมพิวเตอร์และภาษามนุษย์ มีการนำ NLP ไปใช้วิเคราะห์ ทำความเข้าใจ และผลิตภาษามนุษย์ ซึ่งเป็นการช่วยให้เครื่องจักรสามารถอ่านและตีความข้อความ คำพูด และการสื่อสารรูปแบบอื่นๆ ได้

LLM ทำหน้าที่เป็นขุมพลังรากฐานที่อยู่เบื้องหลังเครื่องมือด้าน Generative AI (GenAI) แบบเน้นข้อความที่ใช้กันมากที่สุดในปัจจุบัน เช่น ChatGPT, Google Bard และ Jasper การเติบโตส่วนใหญ่ในช่วงหลังมานี้และการลงทุนเชิงพาณิชย์ในด้าน GenAI สามารถกล่าวได้ว่าเป็นผลจากความก้าวหน้าทางเทคโนโลยีในด้าน Large Language Model เช่น ความพร้อมให้บริการของสถาปัตยกรรมโมเดลแบบทรานส์ฟอร์เมอร์ นวัตกรรมด้านอัลกอริทึมใหม่อย่างเช่นกลไกการสนใจและเทคนิคการปรับเสริม และความพร้อมให้เข้าถึงของเฟรมเวิร์กแบบโอเพนซอร์สอย่างเช่น TensorFlow และ PyTorch

คุณประโยชน์ของ Large Language Model

ธุรกิจที่ปฏิบัติใช้ LLM จะได้รับคุณประโยชน์หลายประการด้วยกัน ดังนี้
 

• การดำเนินงานที่ราบรื่น: LLM ช่วยให้เกิดระบบอัตโนมัติสำหรับงานประจำที่ทำซ้ำๆ ซึ่งช่วยเพิ่มผลิตภาพการทำงานของพนักงาน ยกระดับประสิทธิผล และลดต้นทุน
• การพัฒนาผลิตภัณฑ์และนวัตกรรมได้เร็วขึ้น: LLM สามารถเผยข้อมูลเชิงลึกสำคัญๆ เกี่ยวกับข้อคิดเห็นและความชอบของผู้บริโภค และให้ข้อแนะนำว่าจะปรับปรุงผลิตภัณฑ์ที่มีอยู่อย่างไร หรือจำเป็นต้องมีผลิตภัณฑ์ใหม่หรือไม่
• ข้อมูลเชิงลึกทางธุรกิจ: NLP ซึ่งขับเคลื่อนด้วย LLM สามารถวิเคราะห์และสกัดข้อมูลเชิงลึกจากข้อมูลแบบไร้โครงสร้างทางธุรกิจได้อย่างรวดเร็วและแม่นยำ เพื่อช่วยให้บริษัททำการตัดสินใจโดยอาศัยข้อมูลได้เร็วขึ้น สร้างระบบอัตโนมัติให้งานที่ทำซ้ำๆ และช่วยมองหาโอกาสต่างๆ เพื่อความได้เปรียบด้านการแข่งขัน
• ความพร้อมปรับขยายและความยืดหยุ่น: LLM สามารถนำไปปรับขยายให้รับมือกับข้อมูลจำนวนมหาศาลได้ ซึ่งหมายความว่าสามารถนำไปประยุกต์ใช้ได้มากมาย นอกจากนี้ เนื่องจาก LLM เป็นโมเดลรากฐาน จึงเป็นจุดเริ่มต้นที่ดีในการสร้างโมเดลเฉพาะงานผ่านทางการฝึกอบรมและการปรับแต่ง

คุณประโยชน์ของ LLM นั้นมีมากเกินกว่าในแวดวงธุรกิจ ผู้ใช้ยังได้รับคุณประโยชน์มากมายเมื่อบริษัทต่างๆ นำเอา LLM ไปปฏิบัติใช้ และแอปพลิเคชันแบบใช้ LLM ก็มีพร้อมให้บริการ:
 

• ประสบการณ์ผู้ใช้ที่ดีกว่า: LLM สามารถเผยข้อมูลเชิงลึกใหม่ๆ และสร้างอินเตอร์เฟซที่เข้าใจง่ายกว่าสำหรับผลิตภัณฑ์และบริการ ทำให้เป็นเรื่องง่ายที่ลูกค้าจะใช้และเข้าใจ
• บริการลูกค้าที่ดีขึ้น: LLM สามารถนำไปใช้สร้างแชทบอทและผู้ช่วยเสมือนที่เข้าใจและตอบคำถามของลูกค้าด้วยภาษาที่เป็นธรรมชาติมากขึ้น เป็นการยกระดับประสิทธิภาพและประสิทธิผลของบริการลูกค้า
• ข้อแนะนำรูปแบบเฉพาะบุคคล: LLM สามารถวิเคราะห์พฤติกรรมและความชอบของลูกค้า และให้ข้อแนะนำที่มีความเฉพาะบุคคลสำหรับผลิตภัณฑ์และบริการ
• การเข้าถึงข้อมูลที่ง่ายขึ้น: LLM สามารถทำให้ลูกค้าค้นหาข้อมูลที่ต้องการได้ง่ายขึ้น โดยให้ลูกค้าสามารถใช้คำค้นหาด้วยภาษาธรรมชาติ

Large Language Model ทำงานอย่างไร

Large Language Model ใช้เครือข่ายประสาทเทียมระดับลึกเพื่อทำการประมวลผลและผลิตข้อความ โดยบางครั้งได้รับการฝึกอบรมด้วยถ้อยคำนับหลายล้านหรือหลายล้านล้าน เพื่อเรียนรู้ที่จะหารูปแบบและโครงสร้างข้อมูลไว้สร้างข้อความแบบมนุษย์ใหม่ๆ

LLM นั้นสร้างขึ้นจากสถาปัตยกรรมการเรียนรู้เชิงลึกที่เรียกว่าทรานส์ฟอร์เมอร์ ทรานส์ฟอร์เมอร์ช่วยให้โมเดลสามารถประมวลผลลำดับอินพุตในลักษณะคู่ขนาน ซึ่งช่วยเพิ่มประสิทธิภาพและความเร็วเมื่อเทียบกับเครือข่ายประสาทเทียมแบบเดิม ทรานส์ฟอร์เมอร์นั้นสร้างขึ้นจากหลายๆ เลเยอร์ของกลไกการสนใจตัวเอง ซึ่งเป็นกุญแจสำคัญในการทำให้ LLM สามารถประมวลผลเอาต์พุตที่สัมพันธ์และเกี่ยวข้องกับบริบท ด้วยกลไกการสนใจตนเอง โมเดลสามารถที่จะชั่งน้ำหนักความสำคัญของคำต่างๆ ในลำดับหนึ่งๆ เพื่อบันทึกความสัมพันธ์ระหว่างคำเหล่านั้น

อะไรทำให้เป็น Large Language Model ที่ดีเยี่ยม

การสร้าง LLM คุณภาพสูงเริ่มต้นที่ชุดข้อมูลที่ได้สัมผัสรับรู้และใช้ฝึกอบรม ยิ่งชุดข้อมูลมีความหลากหลายและครอบคลุมมากเท่าใด LLM ก็จะยิ่งทำได้ดีในการผลิตข้อความแบบมนุษย์และที่เกี่ยวข้องกับบริบท

โดยปกติชุดข้อมูลการฝึกอบรมที่หลากหลายและครอบคลุมจะสกัดจากแหล่งข้อมูลมากมายบนอินเทอร์เน็ต เช่น บทความ เว็บไซต์ หนังสือ หรือแหล่งข้อความอื่นๆ ที่จัดเตรียมไว้ให้โดยบุคคลหรือธุรกิจที่พัฒนาโมเดลนั้น

ข้อกังวลหนึ่งของการจัดหาข้อมูลการฝึกอบรมจากทั่วอินเทอร์เน็ตก็คือ มันเกิดความเสี่ยงที่ LLM จะผลิตข้อความที่ชี้นำผิดๆ หรือลำเอียงได้ เนื่องจาก LLM เรียนรู้จากข้อมูลการฝึกอบรมที่มันได้สัมผัสรับรู้ หากปรากฏว่ามีข้อมูลที่ลำเอียงอยู่ ก็มีโอกาสที่ LLM จะผลิตข้อความที่สะท้อนถึงความลำเอียงนั้น

Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) เป็นกระบวนการที่สามารถช่วยปรับปรุงคุณภาพการตอบของ LLM ได้ ใน RLFH เมื่อโมเดลผลิตคำตอบออกมา มนุษย์ก็จะตรวจทานคำตอบนั้นแล้วให้คะแนนคุณภาพไว้ หากคำตอบนั้นมีคุณภาพต่ำ มนุษย์ก็จะสร้างคำตอบที่ดีกว่า

จากนั้นคำตอบที่มนุษย์มอบไว้ให้ทั้งหมดก็จะถูกป้อนกลับเข้าไปในชุดข้อมูลการฝึกอบรม เพื่อฝึกอบรมโมเดลอีกครั้งถึงคำตอบที่มีคุณภาพสูง

นอกจากนี้ การเกิดขึ้นและการปรับใช้ Retrieval-Augmented Generation (RAG) ก็ช่วยให้ LLM สามารถมอบคำตอบแบบ AI ที่เกี่ยวข้องและแม่นยำมากขึ้นด้วย ในระเบียบวิธีแบบ RAG นั้น Large Language Model รากฐานจะเชื่อมต่อกับฐานความรู้ ซึ่งมักจะเป็นข้อมูลเฉพาะและเป็นกรรมสิทธิ์ของบริษัท เพื่อแทรกข้อมูลที่ทันสมัยเกี่ยวข้องกับบริบท

มีการใช้ Large Language Model อย่างไร

ธุรกิจ มืออาชีพ และผู้ใช้โดยทั่วไปนำเอา Large Language Model ไปใช้ในหลากหลายวิธี LLM ยอดนิยม เช่น GPT (Generative Pre-trained Transformer) โดย OpenAI ได้รับการฝึกอบรมด้วยชุดข้อมูลขนาดใหญ่และหลากหลายจากอินเทอร์เน็ต ซึ่งหมายความว่ามักจะถูกนำไปใช้ทำงานหลากหลายสารพัด โดยไม่มีการฝึกอบรมเฉพาะงาน เช่น
 

• การตอบคำตอบ
• การสรุปเนื้อหาเอกสารหรือข้อความ
• การตีความตารางและแผนภูมิ
• การผลิตเนื้อหาเชิงสร้างสรรค์ เช่น เรื่องเล่าหรือบทกวี
• การแปลภาษา

ธุรกิจต่างๆ ยังสามารถปรับแต่งและปฏิบัติใช้ LLM เพื่อดำเนินการประยุกต์ใช้แบบพิเศษเฉพาะงานในอุตสาหกรรมต่างๆ เช่น:
 

• ยานยนต์: LLM เป็นส่วนประกอบสำคัญในการสร้างยานพาหนะยุคใหม่ที่นำเอาผู้ช่วย GenAI มาใช้สำหรับคนขับและผู้โดยสาร
• บริการลูกค้า: LLM ถูกนำไปใช้สร้างระบบอัตโนมัติให้แง่มุมต่างๆ ของการบริการลูกค้า ตัวอย่างเช่น ธุรกิจสามารถปฏิบัติใช้แชทบอทที่สามารถเข้าใจและตอบคำถามของลูกค้าด้วยภาษาแบบมนุษย์ ซึ่งจะช่วยลดเวลาในการตอบ เพิ่มประสิทธิผล และยกระดับความพึงพอใจของลูกค้าได้
• การศึกษา: GenAI ซึ่งขับเคลื่อนด้วย LLM ในการศึกษานั้นถูกนำไปใช้สร้างเนื้อหาที่มีความเฉพาะบุคคล มีคำติชมให้แบบเกือบเรียลไทม์ และแนะแนวการฝึกสอนและการพัฒนาทักษะ
• พลังงาน: GenAI ซึ่งขับเคลื่อนด้วย LLM ถูกนำไปใช้ในภาคส่วนพลังงาน เพื่อให้เกิดประสบการณ์ที่เข้าใจลูกค้ามากขึ้นด้วยแชทบอท และจัดให้มีผู้ช่วยส่วนบุคคลเฉพาะองค์กร จำลองและสร้างการกำหนดค่าดีเยี่ยมสำหรับโครงข่าย ทดสอบหลากหลายฉากทัศน์ความต้องการและยุทธวิธีรับมือเมื่อไฟดับ และวางแผนการผนึกรวมแหล่งพลังงานใหม่ๆ และเพื่อนำเข้าและวิเคราะห์ข้อมูลจากสารพัดแหล่งสำหรับรูปแบบการใช้งานการวิเคราะห์ขั้นสูง เพื่อสนับสนุนการดูแลเชิงคาดการณ์
• บริการทางการเงินและการธนาคาร: LLM ถูกนำไปใช้อย่างแพร่หลายในบริการทางการเงินและการธนาคาร เพื่อประมวลผลข้อมูลการทำธุรกรรมจำนวนมาก เพื่อช่วยตรวจจับและป้องกันการฉ้อโกงและลดความเสี่ยง อีกทั้งยังถูกนำไปใช้วิเคราะห์บทความข่าวสารทางการเงินและโพสต์ในโซเชียลมีเดีย เพื่อระบุความรู้สึกและทำการคาดการณ์เกี่ยวกับราคาหุ้น รวมทั้งเพื่อจัดใช้แชทบอท AI และผู้ช่วยทางการเงินสำหรับลูกค้า
• รัฐบาล: GenAI ซึ่งขับเคลื่อนด้วย LLM ถูกนำไปใช้ในหน่วยงานรัฐบาล เพื่อสร้างประสบการณ์การใช้แชทบอท AI ที่มีความเฉพาะบุคคล ด้วยความสามารถที่จะเข้าใจความต้องการของผู้ใช้ได้ดีขึ้น และจัดให้มีข้อมูลเชิงบริบทมากขึ้น รวมทั้งทำให้เกิดระบบอัตโนมัติและการตัดสินใจที่รอบคอบในสำนักงาน ห้องปฏิบัติการ และภาคสนาม
• การดูแลสุขภาพ: ในการดูแลสุขภาพ LLM ถูกนำไปใช้ประมวลผลและวิเคราะห์ข้อความทางการแพทย์ เช่น เวชระเบียนอิเล็กทรอนิกส์ เพื่อสกัดข้อมูลสำคัญออกมาและปรับปรุงการดูแลผู้ป่วย อีกทั้งยังสามารถผลิตรายงานต่างๆ หรือให้คำแนะนำในการรักษา
• การผลิต: พอร์ทัลแบบบริการตัวเองและแชทบอทที่เปิดใช้งาน GenAI ช่วยเพิ่มการสนับสนุนลูกค้า ขณะที่ลดจำนวนสายที่โทรเข้า เพื่อพนักงานจะได้ใช้เวลาให้เกิดประโยชน์สูงสุด LLM ยังถูกนำมาใช้เพื่อยกระดับประสบการณ์ของลูกค้า โดยทำให้การสื่อสาร แคมเปญการตลาด และอีเมลมีความเฉพาะบุคคลเพื่อสร้างความน่าสนใจได้มากขึ้น
• สื่อและความบันเทิง: LLM ถูกนำไปใช้วิเคราะห์เนื้อหาและข้อมูลปริมาณมาก เพื่อให้ข้อแนะนำที่มีความเฉพาะบุคคล ปรับปรุงการสร้างสรรค์เนื้อหา และเข้าใจพฤติกรรมของผู้รับสื่อได้ดีขึ้น

ความท้าทายของ Large Language Model

แม้ว่าการใช้ LLM จะนำมาซึ่งคุณประโยชน์มากมายให้ธุรกิจและผู้ใช้ แต่ก็มอบความท้าทายและความเสี่ยงที่ไม่อาจมองข้ามได้เช่นกัน:
 

• ความลำเอียง: LLM ได้รับการฝึกอบรมและเรียนรู้จากข้อมูลที่มีอยู่ซึ่งอาจแฝงความลำเอียงไว้ ดังนั้นจึงมีโอกาสที่ LLM จะสะท้อนถึงความลำเอียงเหล่านั้น และกระจายเข้าไปในข้อความสุดท้ายที่ผลิตออกมา
• ผลกระทบต่อสิ่งแวดล้อมของการฝึกอบรม: การฝึกอบรม LLM ขนาดใหญ่ต้องใช้ทรัพยากรระบบคอมพิวเตอร์อย่างมากมาย ซึ่งอาจจะส่งผลกระทบร้ายแรงต่อสิ่งแวดล้อมอย่างยาวนานได้ ตัวอย่างเช่น การวิจัยพบว่าการฝึกอบรมเพียงหนึ่ง LLM ทั่วๆ ไป เช่น Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT) ที่ Google นำเสนอบน GPU อาจปล่อย CO2 ได้มากเท่าที่รถยนต์ห้าคันจะปล่อยออกมาตลอดอายุขัย¹ ปัจจุบันมีความพยายามที่จะลดผลกระทบเหล่านี้ และทำให้ AI มีความยั่งยืนมากขึ้น รวมทั้งใช้ AI เพื่อปรับปรุงการสร้างความยั่งยืนของธุรกิจโดยรวม
• ความสามารถตีความได้: ปัจจุบันเป็นเรื่องยากที่จะเข้าใจกระบวนการตัดสินใจของ LLM และตีความวิธีการได้มาซึ่งผลลัพธ์ที่มันผลิตให้ นี่เป็นเพราะหลายๆ ปัจจัย อาทิเช่น ธรรมชาติที่ซับซ้อนและระดับขนาดของ LLM เอง ขนาดและความหลากหลายของชุดข้อมูลที่ได้รับการฝึกอบรมมา และการขาดแคลนเครื่องมือเพื่อการอธิบายที่ดีพอในปัจจุบัน อย่างไรก็ตาม ความพยายามในชุมชน AI ยังคงดำเนินอยู่เพื่อปรับปรุงความโปร่งใสและความสามารถอธิบายได้ของโมเดล AI
• การใช้ AI อย่างมีความรับผิดชอบ: ความท้าทายเพิ่มเติมในการใช้ AI ได้แก่ ผลกระทบด้านจริยธรรมและสังคม ผู้นำด้านนวัตกรรม AI กำลังร่วมมือกันและมุ่งมั่นที่จะแสวงหาแนวปฏิบัติด้าน AI ที่มีความรับผิดชอบ ซึ่งโปร่งใส ครอบคลุม และตรวจสอบได้ เพื่อช่วยปลูกฝังความใส่ใจเกี่ยวกับผลกระทบที่อาจเกิดขึ้นของ AI ต่อสังคม และรับประกันว่าความก้าวหน้าใน AI จะยกระดับชุมชนต่อไป

อนาคตของ Large Language Model

อย่างที่อนาคตของเทคโนโลยี AI กำลังพัฒนาไปและเปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็ว อนาคตของ LLM ก็เช่นเดียวกัน บรรดานักวิจัยคอยมองหาวิธีการใหม่ๆ ที่จะปรับปรุง LLM ตามข้อจำกัดและความท้าทายของตนในปัจจุบัน ต่อไปนี้เป็นบางด้านที่กำลังมุ่งเน้นกันอยู่:
 

• การปรับปรุงประสิทธิผล: ขณะที่ขนาด ความซับซ้อน และความสามารถของ LLM เติบโตขึ้นอย่างต่อเนื่อง การใช้พลังงานของมันก็เติบโตตามไปด้วย นักวิจัยกำลังพัฒนาวิธีการที่จะทำให้มันมีประสิทธิผลมากขึ้น เพื่อจะได้ลดข้อกำหนดด้านระบบคอมพิวเตอร์และผลกระทบที่มันมีต่อสิ่งแวดล้อม
• การลดความลำเอียง: นักวิจัยกำลังใช้วิธีการหลายมิติเพื่อลดความลำเอียง เนื่องจากเป็นความท้าทายที่ซับซ้อนและยังมีอยู่ วิธีการนี้จะรวมถึงแต่ไม่จำกัดเฉพาะการคัดสรรและกระจายชุดข้อมูล สร้างความเป็นพาร์ทเนอร์ในอุตสาหกรรมและสถาบันทางวิชาการ เพื่อร่วมแบ่งปันเครื่องมือและแนวปฏิบัติที่ดีที่สุด ทำการศึกษาผู้ใช้และรวบรวมข้อคิดเห็นจากหลากหลายกลุ่มผู้ใช้ เพื่อระบุความลำเอียงและคอยหมั่นปรับแก้โมเดล และปฏิบัติใช้เทคนิคที่จะตรวจจับและคัดกรองเนื้อหาที่มีความลำเอียง
• การสำรวจหาสถาปัตยกรรมประเภทใหม่ๆ: องค์กรใหญ่ๆ กำลังขะมักเขม้นทำการวิจัยสถาปัตยกรรม LLM แบบใหม่ ทำการฝึกอบรมโมเดลเหล่านั้นล่วงหน้า และพยายามเปิดให้ทุกคนเข้าใช้และปรับแต่งได้