ในช่วง 2-3 ปีที่ผ่านมา สังเกตได้ว่าเรากำลังอยู่ในยุค AI ที่กำลังเติบโตอย่างก้าวกระโดด ซึ่งเราจะได้เห็นการพัฒนา AI ตัวใหม่ ๆ อย่างต่อเนื่อง ซึ่งได้นำมาสู่การเกิดขึ้นของโมเดลภาษาขนาดใหญ่ หรือที่เรียกว่า “LLM” ซึ่งคือโมเดลที่ถูกฝึกฝนด้วยข้อมูลมหาศาลเพื่อทำความเข้าใจและโต้ตอบเป็นภาษามนุษย์ได้อย่างเป็นธรรมชาติ

ในบทความนี้เราจะพาไปทำความรู้จักกับโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) ว่าคืออะไร? พร้อมอธิบายประเภทและหลักการทำของ LLM รวมไปถึงตัวอย่างการใช้งานของ LLM Model ในปัจจุบัน

Large Language Model (LLM) คืออะไร?

LLM (Large Language Models) คือ โมเดลปัญญาประดิษฐ์ขนาดใหญ่ที่ถูกพัฒนาขึ้นเพื่อทำความเข้าใจและสร้างภาษามนุษย์ได้อย่างเป็นธรรมชาติ โดยใช้หลักการ Machine Learning ในการเรียนรู้จากข้อมูลจำนวนมหาศาล จากทั้งบทความ เว็บไซต์ และเอกสารต่าง ๆ บนอินเทอร์เน็ต โดย LLM จะเรียนรู้รูปแบบความสัมพันธ์ของคำ ไวยากรณ์ และบริบทของภาษาผ่านโครงสร้างโมเดลที่มีพารามิเตอร์นับพันล้านถึงล้านล้านตัว

ทำให้สามารถวิเคราะห์ความหมายและความเชื่อมโยงในระดับลึก ด้วยเทคนิค Machine Learning ที่ซับซ้อนเช่น การเรียนรู้เชิงลึก (Deep Learning) ทำให้ LLM มีความสามารถหลากหลาย ตั้งแต่การตอบคำถาม สรุปข้อมูล แต่งเนื้อหา แปลภาษา ไปจนถึงการเขียนโค้ดคอมพิวเตอร์

LLM แบ่งออกเป็นกี่ชนิด ?

หลังจากที่ได้ทราบกันไปแล้วว่า LLM คืออะไร ถัดไปเราจะมาดูกันว่า LLM Model สามารถแบ่งประเภทออกได้เป็นกี่ชนิด ซึ่งเราสามารถแบ่งประเภทของ LLM ตามลักษณะการพัฒนาและการปรับแต่งได้เป็น 2 ประเภทหลัก ๆ ดังนี้

1. Base LLM

Base LLM คือโมเดลภาษาขนาดใหญ่ที่ได้รับการฝึกฝนแบบพื้นฐานด้วยข้อมูลมหาศาล เพื่อทำนายคำหรือตัวอักษรถัดไปในประโยคอย่างมีบริบท โมเดล LLM ประเภทนี้จะเรียนรู้แพทเทิร์นและความสัมพันธ์ของภาษาจากข้อมูลที่ได้รับ แต่ยังไม่สามารถปฏิบัติตามคำสั่งหรือตอบสนองความต้องการเฉพาะด้านของผู้ใช้งานได้




จุดเด่นของ Base LLM คือความสามารถในการสร้างเนื้อหาที่สอดคล้องกับบริบทที่ได้รับและสามารถต่อเนื้อหาออกไปได้อย่างเป็นธรรมชาติ อย่างไรก็ตาม โมเดลประเภทนี้อาจสร้างเนื้อหาที่ไม่ตรงตามความต้องการหรือไม่เกี่ยวข้องกับคำถามของผู้ใช้งานในบางครั้ง เนื่องจากไม่ได้รับการฝึกฝนให้เข้าใจเจตนาหรือตอบสนองต่อคำสั่งโดยตรง


2. Instruction Tuned LLM

Base LLM Instruction Tuned LLM คือโมเดลภาษาขนาดใหญ่ที่ได้รับการปรับแต่งเพิ่มเติมหลังจากการเทรนแบบพื้นฐาน (Base LLM) เพื่อให้เข้าใจและปฏิบัติตามคำสั่งหรือคำถามของมนุษย์ได้อย่างมีประสิทธิภาพมากยิ่งขึ้น โดยโมเดลประเภทนี้ได้รับการฝึกฝนด้วยเทคนิคการเรียนรู้แบบ Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) ทำให้สามารถตอบสนองต่อคำสั่งได้ตรงตามวัตถุประสงค์มากขึ้น




จุดเด่นของ Instruction Tuned LLM คือสามารถเข้าใจบริบทของคำถาม ให้คำตอบที่เกี่ยวข้อง และมีความสามารถในการปฏิบัติตามคำสั่งที่ซับซ้อนได้ เนื่องจากโมเดลนี้ถูกออกแบบให้มีความปลอดภัยและมีประโยชน์มากขึ้น โดยลดการสร้างเนื้อหาที่เป็นอันตราย ไม่เหมาะสม หรือบิดเบือนความจริง ทำให้เหมาะกับการนำไปใช้งานจริง

หลักการทำงานของ LLM คืออะไร?

LLM AI คือโมเดลปัญญาประดิษฐ์ที่ทำงานภายใต้หลักการการเรียนรู้รูปแบบและโครงสร้างของภาษาจากข้อมูลขนาดใหญ่ ทำให้การทำงานของ LLM จะเริ่มต้นจากการฝึกฝนด้วยข้อมูลมหาศาลที่ช่วยให้โมเดลเข้าใจความสัมพันธ์ระหว่างคำในบริบทต่าง ๆ ได้อย่างลึกซึ้ง ในขั้นตอนการฝึกฝนโมเดล LLM จะเรียนรู้การทำนายคำถัดไปในประโยคจากบริบทที่ได้รับ ซึ่งทำให้เกิดความเข้าใจเชิงความหมายและไวยากรณ์ของภาษา

เมื่อผู้ใช้งานป้อนข้อความเข้าไป LLM AI จะประมวลผลข้อมูลโดยแปลงข้อความเป็น​ TOKEN แล้วใช้กลไกที่ช่วยให้โมเดลสามารถให้น้ำหนักความสำคัญกับคำหรือวลีต่าง ๆ ในบริบทได้อย่างเหมาะสม โดยที่ LLM รุ่นใหม่ยังมีการปรับแต่งด้วยเทคนิค Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) ที่ช่วยให้โมเดลเรียนรู้จากการประเมินและข้อเสนอแนะของมนุษย์ ทำให้การตอบสนองมีความสอดคล้องกับความต้องการของมนุษย์มากยิ่งขึ้น

ด้วยกระบวนการเหล่านี้ ทำให้ LLM Model สามารถสร้างเนื้อหาที่มีความสมเหตุสมผล ตอบคำถาม แปลภาษา และปฏิบัติตามคำสั่งต่าง ๆ ของผู้ใช้งานได้อย่างมีประสิทธิภาพ

ตัวอย่าง LLM ที่ใช้งานอยู่ในปัจจุบัน

เทคโนโลยี LLM ได้มีการพัฒนาอย่างรวดเร็วและได้กลายเป็นส่วนสำคัญในโลกดิจิทัลปัจจุบันไปแล้ว แล้วการประยุกต์ใช้ LLM ในปัจจุบันมีอะไรบ้าง? ลองมาดูตัวอย่างของ LLM (Large Language Model) ที่โดดเด่นและผู้คนนิยมใช้งานกัน

• GPT (Generative Pre-trained Transformer) - พัฒนาโดย OpenAI เป็นหนึ่งในตัวอย่างของ LLM ที่ได้รับความนิยมมากที่สุด โดยเฉพาะ ChatGPT 5 ที่มีการอัปเดตให้เร็ว แรง และฉลาดมากกว่าเดิม ซึ่งสามารถสร้างเนื้อหา ตอบคำถาม แปลภาษา และเขียนโค้ดได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น


• Claude - Generative AI ที่ถูกพัฒนาโดย Anthropic เป็น LLM ที่เน้นความปลอดภัยและจริยธรรม มีความสามารถในการตอบคำถามที่ซับซ้อน สรุปเนื้อหา และสร้างบทความที่มีคุณภาพสูง


• Gemini - พัฒนาโดย Google เป็น LLM ที่มีความสามารถในการประมวลผลข้อมูลหลากหลายรูปแบบ ทั้งข้อความ รูปภาพ เสียง และวิดีโอ ที่สามารถใช้งานร่วมกับผลิตภัณฑ์อื่น ๆ ของ Google ได้อย่างลงตัว


• Google Translate - แม้จะเป็นเครื่องมือแปลภาษาที่มีการใช้งานมาอย่างยาวนาน แต่ในปัจจุบันได้มีการใช้เทคโนโลยี LLM เข้ามาเพื่อเพิ่มความแม่นยำในการแปลมากยิ่งขึ้น


• Midjourney - Generative AI ที่ใช้ LLM ในการแปลคำอธิบาย (Prompt) เป็นภาพผ่านการทำงานร่วมกับโมเดลสร้างภาพ

ข้อดีของ LLM ที่เป็นประโยชน์ต่อธุรกิจ

LLM คือส่วนสำคัญในการพัฒนา AI ให้ธุรกิจสามารถเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานได้ในหลาย ๆ ด้าน ทั้งลดต้นทุนผ่านการทำ Automation ยกระดับการบริการลูกค้าด้วยแชทบอทที่สามารถให้บริการได้ตลอด 24 ชั่วโมง เร่งกระบวนการวิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมาก สร้างเนื้อหาการตลาดที่มีคุณภาพสูงได้อย่างรวดเร็ว และช่วยพัฒนาผลิตภัณฑ์ใหม่ ๆ ผ่านการวิเคราะห์แนวโน้มตลาด ช่วยสร้างความได้เปรียบในการแข่งขันทางธุรกิจในยุคดิจิทัล

ข้อจำกัดในการใช้งาน LLM

หลังจากที่ได้ทำความเข้าใจกันไปแล้วว่า LLM คือส่วนสำคัญในการพัฒนา AI ให้สามารถทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น แต่ LLM ก็มีข้อจำกัดในการใช้งานที่ควรระวังเช่นกัน

• ความถูกต้องของข้อมูล - LLM อาจสร้างข้อมูลที่ไม่ถูกต้องหรือเรียกว่า "hallucination" โดยเฉพาะเมื่อต้องตอบคำถามเฉพาะทางที่ต้องการความแม่นยำสูง ผู้ใช้จึงควรตรวจสอบข้อมูลจากแหล่งที่เชื่อถือได้ก่อนนำไปใช้


• ข้อจำกัดด้านภาษาไทย - แม้ LLM จะมีการพัฒนาด้านภาษาไทยแล้ว แต่ LLM ส่วนใหญ่ยังมีความสามารถในการประมวลผลภาษาไทยที่ด้อยกว่าภาษาอังกฤษ โดยเฉพาะในประเด็นความละเอียดของคำศัพท์เฉพาะทางหรือสำนวนไทย


• ความเป็นส่วนตัว - การใช้ LLM อาจเกี่ยวข้องกับการส่งข้อมูลไปยังระบบคลาวด์ ผู้ใช้งานควรระมัดระวังไม่ใส่ข้อมูลส่วนบุคคลหรือข้อมูลที่เป็นความลับขององค์กร


• อคติในข้อมูล - แม้จะเป็นเครื่องมือแปลภาษาที่มีการใช้งานมาอย่างยาวนาน แต่ในปัจจุบันได้มีการใช้เทคโนโลยี LLM เข้ามาเพื่อเพิ่มความแม่นยำในการแปลมากยิ่งขึ้น


• ความทันสมัยของข้อมูล - LLM มีข้อมูลจำกัดตามช่วงเวลาที่ได้รับการฝึกฝน ทำให้ไม่สามารถให้ข้อมูลล่าสุดหรือเหตุการณ์ปัจจุบันได้อย่างถูกต้อง
• ทรัพยากรการประมวลผล - การใช้งาน LLM ขนาดใหญ่ต้องใช้ทรัพยากรคอมพิวเตอร์สูง ทำให้มีต้นทุนในการดำเนินการและอาจไม่เหมาะกับองค์กรที่มีงบประมาณจำกัด
• ความเข้าใจในบริบทที่ซับซ้อน - LLM อาจไม่เข้าใจบริบททางวัฒนธรรมหรือความหมายแฝงในภาษาไทยได้อย่างลึกซึ้ง โดยเฉพาะเรื่องที่ต้องอาศัยความเข้าใจทางสังคมหรือวัฒนธรรมเฉพาะ

LLM คือกุญแจสู่การพัฒนาศักยภาพของ Generative AI

LLM คือนวัตกรรมที่กำลังปฏิวัติวงการ AI ด้วยความสามารถในการเข้าใจและสร้างภาษามนุษย์ที่เป็นธรรมชาติ ทำให้เกิดการประยุกต์ใช้หลากหลายรูปแบบ ตั้งแต่แชทบอท เครื่องมือช่วยเขียนคอนเทนต์ ไปจนถึงระบบวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ ถึงแม้จะมีข้อจำกัดในบางเรื่อง แต่ก็ปฏิเสธไม่ได้ได้ว่า AI ในชีวิตประจําวัน กำลังกลายเป็นส่วนสำคัญในการขับเคลื่อนยุคดิจิทัลในปัจจุบัน

Cube SoftTech บริษัท IT Outsource ที่มีความเชี่ยวชาญด้าน AI และ LLM พร้อมนำเสนอโซลูชันที่ตอบโจทย์ความต้องการของธุรกิจยุคใหม่ ในการปรับแต่ง LLM ให้เข้ากับความต้องการเฉพาะของแต่ละธุรกิจ ด้วยทีมงานมืออาชีพที่เข้าใจทั้งเทคโนโลยีและความต้องการของลูกค้าอย่างลึกซึ้ง