Large Language Model (LLM) คืออะไร

โมเดลภาษาขนาดใหญ่ คืออะไร

โมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) คือโมเดลการเรียนรู้เชิงลึกที่ออกแบบมาเพื่อทำความเข้าใจ แปล และสร้างภาษาที่เหมือนมนุษย์ LLM ได้รับการฝึกด้วยข้อมูลสาธารณสมบัติจำนวนมหาศาลที่มีพารามิเตอร์เป็นล้านหรือพันล้าน ซึ่งทำให้ข้อความที่สร้างขึ้นนั้นมีลักษณะคล้ายกับเขียนขึ้นโดยมนุษย์

LLM ใช้ในโดเมนที่กว้างขึ้นของการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) ซึ่งเป็นสาขาหนึ่งของปัญญาประดิษฐ์ (AI) ที่เกี่ยวข้องกับการโต้ตอบระหว่างคอมพิวเตอร์และภาษาของมนุษย์ NLP ใช้ในการวิเคราะห์ ทำความเข้าใจ และสร้างภาษาของมนุษย์ ช่วยให้เครื่องสามารถอ่านและตีความข้อความ คำพูด และรูปแบบการสื่อสารอื่น ๆ ได้

LLM ทำหน้าที่เป็นศูนย์กลางการประมวลผลพื้นฐานเบื้องหลังเครื่องมือ AI เชิงการสร้าง (GenAI) ที่มุ่งเน้นการสร้างข้อความที่ใช้กันมากที่สุดในปัจจุบัน เช่น ChatGPT, Google Bard และ Jasper การลงทุนเชิงพาณิชย์ที่เพิ่มขึ้นในช่วงไม่นานนี้ใน GenAI ส่วนใหญ่เกิดจากความก้าวหน้าทางเทคโนโลยีในโมเดลภาษาขนาดใหญ่ เช่น ความพร้อมใช้งานของสถาปัตยกรรมโมเดลหม้อแปลง นวัตกรรมอัลกอริธึมใหม่ ๆ เช่น กลไกการให้ความสนใจและเทคนิคการปรับให้เหมาะสม และการเข้าถึงเฟรมเวิร์กโอเพนซอร์ส เช่น TensorFlow และ PyTorch

โมเดลภาษาขนาดใหญ่เทียบกับ AI เชิงการสร้าง

คำว่า AI เชิงการสร้างมีความหมายกว้าง ๆ คือโซลูชัน AI ที่ใช้สร้างหรือผลิตเนื้อหา ไม่ว่าจะเป็นคำเขียน รูปภาพ วิดีโอ หรือเสียง LLM เป็นส่วนย่อยเฉพาะทางของ GenAI ที่เน้นการวิเคราะห์และสร้างข้อความโดยใช้เทคนิคการประมวลผลภาษาธรรมชาติ

LLM มักมีบทบาทเป็นรากฐานในการขับเคลื่อนโซลูชัน GenAI ในส่วนนี้ LLM จะเป็นกลไกระหว่างผู้ใช้และโมเดล AI ที่ช่วยให้ระบบเข้าใจข้อความแจ้งเตือนอินพุตของผู้ใช้ และแสดงผลลัพธ์เนื้อหาที่เหมาะสม

ทำไมโมเดลภาษาถึงมีความสำคัญ

โมเดลภาษาขนาดใหญ่และขนาดเล็กช่วยให้ AI สามารถโต้ตอบกับมนุษย์ได้ พวกเขาสนับสนุนนวัตกรรม AI มากมาย เช่น แชทบอท, ผู้ช่วย AI และบริการถอดเสียงอัตโนมัติ LLM ช่วยให้ระบบปัญญาประดิษฐ์เข้าใจเจตนาของมนุษย์และตอบสนองได้อย่างถูกต้อง

เนื่องจาก LLM สามารถประมวลผลเนื้อหาที่เขียนจำนวนมหาศาลได้เร็วกว่ามนุษย์มาก จึงทำให้ LLM เป็นเครื่องมือที่มีประสิทธิภาพสำหรับด้านต่าง ๆ เช่น การตรวจสอบเอกสารหรือการค้นคว้าทางกฎหมาย ความสามารถในการวิเคราะห์ขั้นสูงนี้ช่วยให้ LLM สามารถรองรับการตัดสินใจที่ได้รับการปรับปรุงและเพิ่มผลผลิตให้สูงสุดสำหรับกรณีการใช้งานและอุตสาหกรรมที่หลากหลาย

ประโยชน์ของโมเดลภาษาขนาดใหญ่

ธุรกิจที่นำ LLM มาใช้จะได้รับประโยชน์มากมายดังนี้:

• การดำเนินการที่มีประสิทธิภาพ: LLM มอบกระบวนการทำงานแบบอัตโนมัติสำหรับงานที่ทำซ้ำ ๆ เป็นประจำ ซึ่งจะช่วยเพิ่มผลผลิตของพนักงาน ปรับปรุงประสิทธิภาพ และลดต้นทุน
• การเร่งสร้างนวัตกรรมและการพัฒนาผลิตภัณฑ์: LLM สามารถนำเสนอข้อมูลเชิงลึกที่สำคัญเกี่ยวกับข้อเสนอแนะและความต้องการของผู้บริโภค และให้คำแนะนำเกี่ยวกับวิธีการปรับปรุงผลิตภัณฑ์ที่มีอยู่หรือความจำเป็นในการพัฒนาผลิตภัณฑ์ใหม่
• ข้อมูลเชิงลึกทางธุรกิจ: NLP ซึ่งขับเคลื่อนโดย LLM สามารถวิเคราะห์และดึงข้อมูลเชิงลึกจากข้อมูลธุรกิจที่ไม่มีโครงสร้างได้อย่างรวดเร็วและถูกต้อง เพื่อให้บริษัทสามารถตัดสินใจที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลได้เร็วขึ้น ทำงานที่ซ้ำซ้อนโดยอัตโนมัติ และช่วยระบุโอกาสในการได้เปรียบในการแข่งขัน
• ความสามารถในการปรับขยายและความยืดหยุ่น: LLM สามารถปรับขยายเพื่อจัดการข้อมูลจำนวนมหาศาลได้ ซึ่งหมายความว่าสามารถนำไปใช้กับการใช้งานที่หลากหลายได้ นอกจากนี้ เนื่องจาก LLM เป็นโมเดลพื้นฐาน จึงเป็นจุดเริ่มต้นที่ดีในการสร้างโมเดลเฉพาะงานผ่านการฝึกและการปรับแต่ง

ประโยชน์ของ LLM มีขอบเขตกว้างไกลเกินกว่าธุรกิจ ผู้ใช้ยังได้รับประโยชน์มากมายเมื่อมีการนำ LLM ไปใช้ในบริษัทต่าง ๆ และมีแอปพลิเคชันที่ใช้ LLM พร้อมใช้งาน:

• ประสบการณ์การใช้งานที่ดีขึ้น: LLM สามารถนำเสนอข้อมูลเชิงลึกใหม่ ๆ และสร้างอินเทอร์เฟซที่ใช้งานง่ายขึ้นสำหรับผลิตภัณฑ์และบริการ ช่วยให้ลูกค้าใช้งานและทำความเข้าใจได้ง่ายยิ่งขึ้น
• บริการลูกค้าที่ดีขึ้น: LLM สามารถใช้เพื่อสร้างแชทบอทและผู้ช่วยเสมือนที่เข้าใจและตอบคำถามของลูกค้าด้วยภาษาที่เป็นธรรมชาติมากขึ้น ซึ่งจะช่วยปรับปรุงประสิทธิภาพและประสิทธิผลในการบริการลูกค้า
• คำแนะนำที่ปรับให้เป็นส่วนตัว: LLM สามารถวิเคราะห์ความต้องการและพฤติกรรมของลูกค้า และเสนอคำแนะนำที่ปรับให้เหมาะสมเฉพาะบุคคลสำหรับผลิตภัณฑ์และบริการ
• การเข้าถึงข้อมูลที่ง่ายขึ้น: LLM สามารถอำนวยความสะดวกให้กับลูกค้าในการค้นหาข้อมูลที่ต้องการได้ง่ายขึ้นด้วยการทำให้สามารถค้นหาข้อมูลโดยใช้คำถามที่เป็นภาษาธรรมชาติ

ความท้าทายของโมเดลภาษาขนาดใหญ่

แม้ว่าการใช้ LLM จะนำมาซึ่งประโยชน์มากมายให้กับธุรกิจและผู้ใช้ แต่ก็ยังมีความท้าทายและความเสี่ยงที่ไม่อาจมองข้ามได้อีกด้วย:

• อคติ: LLM ได้รับการฝึกและเรียนรู้จากข้อมูลที่มีอยู่ซึ่งอาจมีอคติ ดังนั้น จึงมีแนวโน้มว่า LLM จะสืบทอดอคติเหล่านั้นและเผยแพร่ในข้อความถัดไปที่สร้างขึ้น
• ผลกระทบต่อสิ่งแวดล้อมของการฝึก: การฝึก LLM จำนวนมากต้องใช้ทรัพยากรการประมวลผลจำนวนมาก ซึ่งอาจก่อให้เกิดผลกระทบต่อสิ่งแวดล้อมที่เป็นอันตรายและยาวนาน ตัวอย่างเช่น การวิจัยแสดงให้เห็นว่าการฝึก LLM ทั่วไปเพียงตัวเดียว เช่น Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT) ที่แนะนำโดย Google บน GPU สามารถปล่อย CO2 ได้มากเท่ากับที่รถยนต์ 5 คันปล่อยออกมาตลอดอายุการใช้งาน¹ เรากำลังดำเนินการเพื่อลดผลกระทบเหล่านี้และทำให้ AI ยั่งยืนมากขึ้น รวมถึงใช้ AI เพื่อยกระดับความพยายามด้านความยั่งยืนของธุรกิจโดยรวม
• ความสามารถในการตีความ: ในปัจจุบัน การจะเข้าใจกระบวนการตัดสินใจของ LLM และตีความว่ากระบวนการดังกล่าวนำไปสู่ผลลัพธ์ได้อย่างไรนั้นเป็นเรื่องยาก โดยมีสาเหตุมาจากหลายปัจจัย เช่น ลักษณะที่ซับซ้อนและขนาดของ LLM, ขนาด และความหลากหลายของชุดข้อมูลที่ใช้ในการฝึก และการขาดเครื่องมือด้านความสามารถในการอธิบายที่สมบูรณ์ในปัจจุบัน อย่างไรก็ตาม ชุมชน AI ยังคงทุ่มเทความพยายามอย่างต่อเนื่อง เพื่อปรับปรุงความโปร่งใสและความสามารถในการอธิบายของโมเดล AI
• การใช้ AI อย่างมีความรับผิดชอบ: ความท้าทายเพิ่มเติมในการใช้ AI ได้แก่ ผลกระทบด้านจริยธรรมและสังคม ผู้นำด้านนวัตกรรม AI กำลังทำงานร่วมกันและมุ่งมั่นแสวงหาแนวปฏิบัติด้าน AI อย่างมีความรับผิดชอบ ซึ่งมีความโปร่งใส ครอบคลุมและตรวจสอบได้ เพื่อช่วยปลูกฝังความใส่ใจเกี่ยวกับผลกระทบที่อาจเกิดขึ้นของ AI ต่อสังคม และรับประกันว่าความก้าวหน้าใน AI จะช่วยยกระดับชุมชนอย่างต่อเนื่อง

โมเดลภาษาขนาดใหญ่ทำงานอย่างไร

โมเดลภาษาขนาดใหญ่ใช้เครือข่ายประสาทที่ลึกซึ้งเพื่อประมวลผลและสร้างข้อความ โมเดลเหล่านี้ได้รับการฝึกคำศัพท์จำนวนหลายล้าน หรือหลายล้านล้านคำเพื่อเรียนรู้ในการค้นหารูปแบบข้อมูล และโครงสร้างเพื่อสร้างข้อความที่เหมือนเขียนโดยมนุษย์ขึ้นมาใหม่

LLM มีพื้นฐานมาจากสถาปัตยกรรมการเรียนรู้เชิงลึกที่เรียกว่าทรานสฟอร์เมอร์ ทรานสฟอร์เมอร์ช่วยให้โมเดลสามารถประมวลผลลำดับอินพุตแบบคู่ขนาน ซึ่งช่วยปรับปรุงประสิทธิภาพและความเร็วเมื่อเทียบกับเครือข่ายประสาทแบบดั้งเดิม ทรานสฟอร์เมอร์ใช้กลไกความใส่ใจตัวเองแบบหลายชั้น ซึ่งเป็นกุญแจสำคัญในการทำให้ LLM สามารถประมวลผลผลลัพธ์ที่มีความเกี่ยวข้องตามบริบทและสอดคล้องกัน กลไกความใส่ใจตัวเองช่วยให้โมเดลสามารถชั่งน้ำหนักความสำคัญของคำศัพท์ต่าง ๆ ในลำดับเพื่อบันทึกความสัมพันธ์ระหว่างคำศัพท์เหล่านั้นได้

อะไรทำให้โมเดลภาษาขนาดใหญ่มีความยอดเยี่ยม

การสร้าง LLM คุณภาพสูงจะเริ่มต้นจากชุดข้อมูลที่นำมาใช้และผ่านการฝึก ยิ่งชุดข้อมูลมีความหลากหลายและครอบคลุมมากเท่าใด LLM ก็จะสามารถสร้างข้อความที่เกี่ยวข้องกับบริบทและเหมือนมนุษย์ได้ดียิ่งขึ้นเท่านั้น

ชุดข้อมูลการฝึกที่หลากหลายและครอบคลุมโดยทั่วไปจะดึงข้อมูลจากแหล่งต่าง ๆ บนอินเทอร์เน็ต เช่น บทความ เว็บไซต์ หนังสือ หรือแหล่งข้อมูลข้อความอื่น ๆ ที่จัดทำโดยบุคคลหรือธุรกิจที่พัฒนาโมเดลนั้น ๆ

ข้อกังวลประการหนึ่งในการจัดหาข้อมูลการฝึกจากอินเทอร์เน็ตก็คือความเสี่ยงที่ LLM จะสร้างข้อความที่ทำให้เข้าใจผิดหรือมีอคติ เนื่องจาก LLM เรียนรู้โดยอิงจากข้อมูลฝึกที่ได้รับ ดังนั้น หากมีข้อมูลมีอคติ ก็มีความเป็นไปได้สูงที่ข้อความที่สร้างโดย LLM จะสืบทอดอคตินั้น

การเรียนรู้แบบเสริมแรงด้วยผลตอบรับจากมนุษย์ (RLHF) เป็นกระบวนการที่สามารถช่วยปรับปรุงคุณภาพของคำตอบ LLM ได้ โดยใน RLFH มนุษย์จะตรวจสอบคำตอบและให้คะแนนคุณภาพเมื่อโมเดลสร้างคำตอบ หากคำตอบมีคุณภาพต่ำ มนุษย์จะสร้างคำตอบที่ดีกว่า คำตอบทั้งหมดที่มนุษย์ให้จะถูกป้อนกลับเข้าไปในชุดข้อมูลการฝึก เพื่อฝึกโมเดลใหม่อีกครั้งด้วยคำตอบที่มีคุณภาพสูง

นอกจากนี้ การเกิดขึ้นและการนำการสร้างสรรค์แบบเสริมด้วยการค้นคืนข้อมูล (RAG) มาใช้ยังช่วยให้ LLM สามารถตอบสนอง AI ได้แม่นยำและเกี่ยวข้องมากขึ้น ในวิธีการ RAG โมเดลภาษาขนาดใหญ่ระดับพื้นฐานจะเชื่อมต่อกับฐานความรู้ ซึ่งมักจะเป็นข้อมูลเฉพาะของบริษัท เพื่อแทรกข้อมูลที่มีความเกี่ยวข้องตามบริบทและเป็นปัจจุบัน

โมเดลภาษาขนาดใหญ่ได้รับการฝึกอย่างไร

การฝึก LLM ต้องใช้ข้อมูลปริมาณมากและสมรรถนะด้านการประมวลผลที่สูง โดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับโมเดลที่ใช้พารามิเตอร์จำนวนมาก โดย LLM อาจได้รับการฝึกด้วยชุดข้อมูลวัตถุประสงค์ทั่วไปที่ประกอบด้วยข้อมูลที่มีขอบเขตกว้าง หรือด้วยชุดข้อมูลขนาดค่อนข้างเล็กที่มุ่งเน้นไปที่จุดประสงค์เดียวหรือหัวข้อเฉพาะ ทั้งนี้ขึ้นอยู่กับกรณีการใช้งานที่ต้องการ บ่อยครั้งที่องค์กรสามารถเริ่มต้นด้วย LLM ที่เป็นวัตถุประสงค์ทั่วไปมากกว่า ซึ่งเรียกอีกอย่างว่าโมเดลพื้นฐาน และปรับแต่งให้เหมาะกับความต้องการของตนโดยฝึกด้วยข้อมูลเฉพาะโดเมนของตน

ชุดข้อมูลการฝึก LLM มักเป็นชุดข้อความขนาดใหญ่ ซึ่งอาจรวมถึงหนังสือ บทความ เว็บไซต์ การวิจัยทางวิทยาศาสตร์ และเอกสารที่เป็นลายลักษณ์อักษรอื่น ๆ ชุดข้อมูลเหล่านี้ถูกนำมาใช้เพื่อช่วยให้โมเดลเข้าใจภาษาของมนุษย์ และสร้างการตอบสนองที่แม่นยำและเหมือนมนุษย์ โดยทั่วไปแล้วการฝึก LLM จะดำเนินการในสภาพแวดล้อมศูนย์ข้อมูลขั้นสูง เช่น คลาวด์สาธารณะ หรือศูนย์ข้อมูลประสิทธิภาพสูง ที่สามารถให้สมรรถนะการประมวลผลที่สูงในรูปแบบของการเร่งความเร็ว AI เฉพาะทาง

โมเดลภาษาขนาดใหญ่ถูกนำมาใช้อย่างไร

โมเดลภาษาขนาดใหญ่ถูกนำมาใช้ในหลากหลายวิธีโดยธุรกิจ ผู้เชี่ยวชาญ และผู้ใช้ทั่วไป LLM ยอดนิยม เช่น ทรานส์ฟอร์เมอร์ฝึกล่วงหน้าก่อกำเนิด (GPT) โดย OpenAI ได้รับการฝึกบนชุดข้อมูลขนาดใหญ่และหลากหลายจากอินเทอร์เน็ต ซึ่งหมายความว่ามักใช้ในการดำเนินงานที่หลากหลายโดยไม่ต้องมีการฝึกแบบเฉพาะงาน ธุรกิจยังสามารถปรับแต่งและนำ LLM ไปใช้เพื่อการประยุกต์ใช้เฉพาะงานในอุตสาหกรรมต่าง ๆ ได้อีกด้วย

การสร้างข้อความ

LLM สามารถช่วยปรับปรุงประสิทธิภาพการทำงานได้ด้วยการสร้างร่างเริ่มต้นของการสื่อสารทางธุรกิจและส่วนตัวหลายประเภท เช่น อีเมล โครงร่าง และเอกสารการตลาด เพื่อตอบสนองต่อพรอมต์ของผู้ใช้ หลากหลายอุตสาหกรรมใช้ LLM เพื่อปรับปรุงประสบการณ์ของลูกค้าด้วยการปรับแต่งการสื่อสารและแคมเปญการตลาดเพื่อสร้างการมีส่วนร่วมที่มากขึ้น

การสรุปเนื้อหา

LLM มักใช้ในการสร้างสรุปของเอกสารรูปแบบยาวหรือคอลเลกชันเอกสารหรือข้อมูล ตัวอย่างเช่น ในด้านการดูแลสุขภาพ มีการใช้ LLM เพื่อประมวลผลและวิเคราะห์ตำราทางการแพทย์ เช่น บันทึกสุขภาพอิเล็กทรอนิกส์ เพื่อสร้างรายงานสำหรับผู้ให้บริการดูแลสุขภาพเกี่ยวกับสุขภาพของผู้ป่วยหรือรูปแบบการรักษา

ในด้านการศึกษา GenAI ที่ขับเคลื่อนด้วย LLM สามารถให้ข้อมูลเชิงลึกที่เป็นเอกลักษณ์สำหรับครูและผู้ดูแลพร้อมบทสรุปที่วิเคราะห์การทดสอบและประสิทธิภาพในการทำงานที่มอบหมายของนักเรียนและชั้นเรียน

องค์กรบริการทางการเงินใช้ LLM เพื่อวิเคราะห์บทความข่าวทางการเงินและโพสต์บนโซเชียลมีเดียเพื่อระบุข้อคิดเห็นและคาดการณ์เกี่ยวกับราคาหุ้น

แชทบอท AI

LLM ช่วยให้แชทบอท AI ตอบสนองต่อคำแจ้งเตือนของผู้ใช้ด้วยภาษาที่เหมือนมนุษย์

บริษัทต่าง ๆ ในอุตสาหกรรมต่างๆ รวมถึงภาคการผลิต ธนาคาร และพลังงาน กำลังนำแชทบอทที่ขับเคลื่อนด้วย GenAI, ผู้ช่วยส่วนตัวเฉพาะองค์กร และพอร์ทัลบริการตนเองไปใช้งาน เพื่อช่วยเพิ่มการสนับสนุนและความพึงพอใจของลูกค้า พร้อมทั้งลดการโทรติดต่อโดยตรง เพื่อเพิ่มเวลาของพนักงานและเพิ่มประสิทธิภาพ

การสร้างโค้ด

เนื่องจาก LLM เรียนรู้รูปแบบจากฐานโค้ดและเอกสารที่มีอยู่ นักพัฒนาจึงสามารถนำมาใช้เพื่อสร้างโค้ดและเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานของตนเองได้ เมื่อได้รับการฝึกด้วยข้อมูลนี้แล้ว LLM จะสามารถสร้างฟังก์ชัน คลาส หรือโปรแกรมทั้งหมด โดยอิงตามคำแนะนำหรือข้อมูลจำเพาะของภาษาธรรมชาติได้

การดึงข้อมูล

หัวใจสำคัญของแอปพลิเคชัน LLM จำนวนมาก รวมถึงแชทบอท ระบบบริการลูกค้า และเครื่องมือสรุปเนื้อหา คือความสามารถในการค้นหาและดึงข้อมูลจากระบบที่แตกต่างกันเพื่อตอบคำถาม

เครื่องมือค้นหายอดนิยมใช้ LLM เพื่อช่วยปรับปรุงประสิทธิภาพและความเกี่ยวข้องของการตอบคำถาม พนักงานในธุรกิจที่มีเครื่องมือค้นหาภายในที่เชื่อมต่อกับฐานข้อมูล RAG สามารถค้นหาเนื้อหาในคลังข้อมูลทั้งหมดของบริษัทได้อย่างรวดเร็วเพื่อดึงทรัพยากรที่มีความเกี่ยวข้องสูงตามที่พวกเขาต้องการ

ตัวอย่างโมเดลภาษาขนาดใหญ่

ในภูมิทัศน์ AI ที่เปลี่ยนแปลงอยู่ตลอดเวลาในปัจจุบัน คุณสามารถพบเห็นตัวอย่างของ LLM ได้ทุกที่ ไม่ว่าจะเป็นแชทบอทที่ขับเคลื่อนการธนาคารของคุณ ไปจนถึงผู้ช่วย AI ที่แปลภาษาแบบเรียลไทม์ผ่านโทรศัพท์ของคุณ

LLM ที่สำคัญที่สุดจำนวนมากในปัจจุบันพร้อมให้ทดลองใช้และผสานรวมได้ทันที ตัวอย่างบางส่วนของโมเดลที่ได้รับความนิยมมากที่สุด ได้แก่:

• ChatGPT ซึ่งเป็นโมเดลการสนทนาที่ขับเคลื่อนด้วย AI โดย OpenAI ใช้ LLM เพื่อให้ข้อมูลในหลากหลายสาขา
• BERT ซึ่งเป็นโมเดลภาษาที่เปิดตัวโดย Google เป็นที่รู้จักในฐานะโมเดล ที่ช่วยเปลี่ยนแปลงวิธีการที่เครื่องทำความเข้าใจและประมวลผลข้อความอย่างมีนัยสำคัญ
• T5 หรือ text-to-text transfer transformer ซึ่งพัฒนาโดย Google AI และเป็นโมเดลภาษาที่ทรงพลังและอเนกประสงค์สำหรับแอปพลิเคชันที่ใช้ข้อความ
• Llama ซึ่งพัฒนาโดย Meta AI เป็นตระกูล LLM แบบโอเพนซอร์สที่ออกแบบมา เพื่อมอบความสามารถในการปรับขนาดและประสิทธิภาพ
• XLNet ซึ่งเป็นโมเดลภาษาอันทรงพลังที่พัฒนาโดย Google และมหาวิทยาลัย Carnegie Mellon โดดเด่นในด้านการประมวลผลภาษาธรรมชาติโดยใช้แนวทางใหม่ในการฝึกล่วงหน้า

อนาคตของโมเดลภาษาขนาดใหญ่

ในขณะที่อนาคตของเทคโนโลยี AI มีการพัฒนาและเปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็ว อนาคตของ LLM ก็มีการพัฒนาเช่นเดียวกัน นักวิจัยกำลังค้นหาวิธีการใหม่ ๆ อย่างต่อเนื่องเพื่อปรับปรุง LLM โดยอิงจากข้อจำกัดและความท้าทายในปัจจุบัน โดยมีการมุ่งเน้นแง่มุมต่าง ๆ เช่น:

• การปรับปรุงประสิทธิผล: เมื่อ LLM เติบโตขึ้นเรื่อย ๆ ในด้านขนาด ความซับซ้อน และความสามารถ ก็จะใช้พลังงานมากขึ้นตามไปด้วย นักวิจัยกำลังพัฒนาวิธีที่จะช่วยเพิ่มประสิทธิผลของ LLM เพื่อลดความต้องการด้านการประมวลผลและลดผลกระทบต่อสิ่งแวดล้อม
• การลดอคติ: นักวิจัยกำลังใช้แนวทางหลายแง่มุมในการลดอคติ เนื่องจากเป็นความท้าทายที่ซับซ้อนและต่อเนื่อง แนวทางนี้รวมถึงแต่ไม่จำกัดเพียงการคัดสรรและกระจายชุดข้อมูล การสร้างพันธมิตรระหว่างอุตสาหกรรมและสถาบันการศึกษาเพื่อแบ่งปันแนวทางปฏิบัติและเครื่องมือที่ดีที่สุด การดำเนินการศึกษาผู้ใช้และการรวบรวมคำติชมจากกลุ่มผู้ใช้ที่หลากหลายเพื่อระบุอคติและปรับแต่งโมเดลซ้ำ ๆ และการใช้เทคนิคที่ตรวจจับและกรองเนื้อหาที่มีอคติออก
• การสำรวจสถาปัตยกรรมประเภทใหม่: องค์กรขนาดใหญ่ต่างดำเนินการค้นคว้าสถาปัตยกรรม LLM ใหม่ ๆ อย่างจริงจัง ฝึกโมเดลเหล่านั้นล่วงหน้า และพยายามทำให้โมเดลพร้อมให้ทุกคนใช้และปรับแต่งได้

การกำกับดูแลโมเดลภาษาขนาดใหญ่

LLM ต้องมีการจัดการการพัฒนา การปรับใช้ และการใช้งานอย่างรอบคอบ เพื่อให้เป็นไปตามแนวปฏิบัติด้านกฎระเบียบและสอดคล้องกับหลักการ AI ที่รับผิดชอบ

การกำกับดูแล LLM ที่ประสบความสำเร็จต้องอาศัยการสร้างกรอบงาน นโยบาย และแนวปฏิบัติทางจริยธรรมอย่างรอบคอบ นโยบายการกำกับดูแลเหล่านี้สามารถช่วยให้องค์กรจัดการกับการพิจารณาที่สำคัญ เช่น การรับรองว่ามีการใช้เฉพาะข้อมูลที่เหมาะสมในการฝึก การตรวจยืนยันความถูกต้องและความโปร่งใสของโมเดล และการรันเวิร์กโหลด AI ทั้งหมดบนโครงสร้างพื้นฐานที่ได้รับการป้องกันอย่างเหมาะสม ไม่ว่าจะอยู่บนคลาวด์หรือภายในองค์กร การกำกับดูแล LLM ยังครอบคลุมถึงการดำเนินการเพื่อให้แน่ใจว่าโมเดลต่าง ๆ จะมอบการตอบสนองที่ยุติธรรม เท่าเทียม และไม่มีอคติ