โมเดลภาษาคืออะไร และ LLM ทำงานอย่างไร?

อินฟอร์เมเทค ดิจิตอล » Recursos » โมเดลภาษาคืออะไร และ LLM ทำงานอย่างไร?

ลอส โมเดลภาษา พวกเขากลายเป็นหัวใจสำคัญของปัญญาประดิษฐ์สมัยใหม่ พวกเขาอยู่เบื้องหลัง ผู้ช่วยเสมือนและแชทบอทการแปลด้วยเครื่องจักรและเครื่องมือที่เขียนโค้ดหรือร่างข้อความได้เกือบเหมือนมนุษย์ แม้ว่าอาจดูเหมือนเวทมนตร์ แต่จริงๆ แล้วมันเป็นการผสมผสานสถิติ เครือข่ายประสาทเทียม และข้อมูลจำนวนมหาศาลเพื่อทำนายว่าคำ วลี หรือแม้แต่รูปภาพใดเหมาะสมที่สุดต่อไป

ในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา ประเด็นต่อไปนี้ได้ปรากฏขึ้นอย่างเด่นชัด: LLM หรือแบบจำลองภาษาขนาดใหญ่นี่คือระบบจำลองภาษาแบบคลาสสิกที่มีขนาดใหญ่และทรงพลังกว่ามาก ระบบเหล่านี้ไม่เพียงแต่สร้างข้อความที่อ่านได้อย่างคล่องแคล่วเท่านั้น แต่ยังสามารถสรุปเอกสาร ตอบคำถามที่ซับซ้อน แปลระหว่างภาษา และแม้กระทั่งใช้เหตุผลในระดับหนึ่งได้อีกด้วย มาดูกันให้ละเอียดขึ้นว่าระบบเหล่านี้คืออะไร ทำงานภายในอย่างไร มีประเภทใดบ้าง มีการใช้งานจริงในบริษัทอย่างไร และควรคำนึงถึงความเสี่ยงและข้อจำกัดอะไรบ้าง

แบบจำลองภาษาคืออะไรกันแน่?

Un แบบจำลองภาษา โดยพื้นฐานแล้ว มันคือระบบทางสถิติหรือการคำนวณที่กำหนดค่า ความน่าจะเป็นของลำดับโทเค็นโทเค็นอาจเป็นคำทั้งคำ ส่วนหนึ่งของคำ หรือแม้แต่ตัวอักษรเดียว เป้าหมายของแบบจำลองคือการประมาณว่าโทเค็นใดมีแนวโน้มที่จะปรากฏถัดไปในลำดับที่กำหนดมากที่สุด

ถ้าเรานึกถึงประโยคที่มีช่องว่าง โมเดลจะคำนวณ ภาคต่อที่เป็นไปได้ใดที่เหมาะสมที่สุด โดยพิจารณาจากบริบท ตัวอย่างเช่น เมื่อได้รับประโยคว่า "เมื่อฉันได้ยินเสียงฝนตกบนหลังคา ฉัน _______ ในห้องครัว" ระบบจะชั่งน้ำหนักตัวเลือกต่างๆ เช่น "ทำซุป" "ต้มน้ำ" หรือ "งีบหลับ" โดยกำหนดความน่าจะเป็นที่แตกต่างกันให้กับแต่ละตัวเลือก แอปพลิเคชันสามารถเลือกตัวเลือกที่มีความน่าจะเป็นหรือตัวอย่างสูงสุดจากตัวเลือกหลายๆ ตัวที่สูงกว่าเกณฑ์ที่กำหนด เพื่อให้เกิดความหลากหลาย

กลไกเดียวกันนี้ของ ทำนายโทเค็นถัดไป โดยธรรมชาติแล้ว ระบบนี้สามารถขยายไปสู่ภารกิจที่ซับซ้อนมากขึ้นได้ เช่น การสร้างข้อความเต็มรูปแบบ การแปลจากภาษาหนึ่งไปอีกภาษาหนึ่ง การสร้างบทสรุป การตอบคำถาม การจัดหมวดหมู่ การสกัดข้อมูล เป็นต้น ด้วยการสร้างแบบจำลองรูปแบบภาษาเชิงสถิติ ระบบจึงพัฒนาการแสดงผลภายในที่สมบูรณ์มาก ซึ่งสามารถจับภาพไวยากรณ์ รูปแบบ และความสัมพันธ์ระหว่างแนวคิดต่างๆ ได้

เพื่อให้บรรลุเป้าหมายนี้ โมเดลภาษาจึงได้รับการฝึกฝนด้วย คลังข้อความขนาดใหญ่ และพวกมันเรียนรู้ที่จะปรับพารามิเตอร์ภายในของตนเองเพื่อให้การคาดการณ์ใกล้เคียงกับตัวอย่างในโลกแห่งความเป็นจริงมากขึ้น จำนวนพารามิเตอร์ (น้ำหนัก) เหล่านี้คือสิ่งที่เรามักกล่าวถึงเมื่อเราพูดถึงแบบจำลองที่มีพารามิเตอร์หลายล้าน หลายพันล้าน หรือแม้แต่หลายล้านล้านตัว

บริบท: จาก n-grams สู่โครงข่ายประสาทเทียม

เป็นเวลานานแล้วที่วิธีการที่พบได้บ่อยที่สุดในการสร้างแบบจำลองภาษาคือ แบบจำลอง n-gramเอ็น-แกรม คือลำดับของคำ N คำ: เมื่อ N=2 เราเรียกว่า ไบแกรม; เมื่อ N=3 เรียกว่า ไตรแกรม; และอื่นๆ ตัวอย่างเช่น เริ่มต้นด้วยวลี "you are very nice" ไบแกรมจะเป็น "you are", "are very" และ "very nice"

โดยใช้แบบจำลองไตรแกรม เมื่อได้รับบริบทสองคำ ระบบจะคำนวณ ความน่าจะเป็นของคำที่สามที่เป็นไปได้แต่ละคำ ขึ้นอยู่กับว่าพวกเขาเคยเห็นไตรแกรมนั้นในชุดข้อมูลฝึกฝนของพวกเขามากี่ครั้ง ถ้าเราสังเกตเห็นวลีประเภท "ส้มสุก" บ่อยครั้ง และวลีประเภท "ส้มร่าเริง" น้อยมาก การต่อท้ายแบบแรกจะมีน้ำหนักมากกว่าเมื่อบริบทเป็น "ส้มคือ"

ปัญหาอยู่ที่ ข้อมูลบริบทที่มีอยู่นั้นจำกัดมากไตรแกรมสามารถย้อนกลับไปได้เพียงสองคำ ซึ่งมักไม่เพียงพอที่จะแก้ไขความกำกวม (เช่น "ส้ม" เป็นผลไม้หรือสี) หรือเพื่อจับความสัมพันธ์ระยะยาว การเพิ่มค่า N จะให้บริบทมากขึ้น แต่ก็ทำให้ปัญหาการขาดแคลนข้อมูลรุนแรงขึ้นเช่นกัน ไตรแกรม 6 หรือ 7 ปรากฏน้อยมากจนยากที่จะประเมินความน่าจะเป็นได้อย่างน่าเชื่อถือ

เพื่อเอาชนะข้อจำกัดนั้น จึงได้มีการนำสิ่งต่อไปนี้มาใช้ เครือข่ายประสาทที่เกิดขึ้นซ้ำ (RNN)วิธีการเหล่านี้ประมวลผลข้อความทีละโทเค็น โดยรักษาสถานะภายในที่ทำหน้าที่เป็นหน่วยความจำของบริบทก่อนหน้า รูปแบบต่างๆ เช่น LSTM หรือ GRU ปรับปรุงความสามารถในการเก็บรักษาข้อมูลได้นานขึ้น ทำให้สามารถจับความสัมพันธ์ที่ยาวกว่าการใช้ n-gram และลดข้อผิดพลาดในการทำนายในประโยคที่ซับซ้อนได้

อย่างไรก็ตาม การจัดการทรัพยากรธรรมชาติ (NRM) ก็มีข้อเสียอยู่เช่นกัน: ธรรมชาติ ตามลำดับอย่างเคร่งครัด วิธีการประมวลผลของพวกเขานั้นขัดขวางการทำงานแบบขนานและทำให้การฝึกฝนสำหรับลำดับข้อมูลที่ยาวมีค่าใช้จ่ายสูงและช้า นอกจากนี้ พวกเขายังประสบปัญหาที่รู้จักกันดีในเรื่อง... การหายไปของความชันสิ่งนี้จำกัดขอบเขตของบริบทที่มีประโยชน์ที่พวกเขาสามารถจัดการได้ในทางปฏิบัติ การรวมกันของข้อจำกัดเหล่านี้เป็นแรงผลักดันให้เกิดการค้นหาสถาปัตยกรรมใหม่ที่มีประสิทธิภาพมากขึ้น

การปฏิวัติทรานส์ฟอร์เมอร์และกลไกการดูแลตนเอง

ก้าวกระโดดครั้งสำคัญที่แท้จริงเกิดขึ้นพร้อมกับ สถาปัตยกรรมทรานส์ฟอร์เมอร์นำเสนอในปี 2017 ในบทความชื่อดัง "Attention is all you need" แนวทางนี้ละทิ้งการเกิดซ้ำโดยสิ้นเชิงและอาศัยกลไกสำคัญประการหนึ่งคือ... การดูแลตนเอง (กลไกการให้ความสนใจตนเอง) ซึ่งช่วยให้โมเดลสามารถ "พิจารณา" โทเค็นทั้งหมดในลำดับพร้อมกัน และชั่งน้ำหนักว่าส่วนใดของบริบทมีความเกี่ยวข้องมากที่สุดกับแต่ละตำแหน่ง

กระบวนการเริ่มต้นด้วย tokenizationโดยที่ข้อความจะถูกแบ่งออกเป็นโทเค็น (คำ คำย่อย ฯลฯ) แต่ละโทเค็นจะถูกแมปไปยังเวกเตอร์ตัวเลขที่เรียกว่า การฝังซึ่งรวบรวมข้อมูลทางความหมายและไวยากรณ์ ข้อมูลฝังตัวเหล่านี้จะผ่านหลายชั้นของ Transformer และในแต่ละชั้นจะได้รับการปรับปรุงให้ดียิ่งขึ้นเรื่อยๆ จนกลายเป็นตัวแทนบริบทที่สมบูรณ์ยิ่งขึ้นซึ่งรวมข้อมูลเกี่ยวกับโทเค็นที่เหลือไว้ด้วย

เพื่อให้โมเดลทราบตำแหน่งของแต่ละโทเค็น จึงได้เพิ่มส่วนประกอบต่อไปนี้: การเข้ารหัสตำแหน่งสิ่งเหล่านี้บ่งชี้ตำแหน่งของโทเค็นในลำดับ และช่วยให้กระบวนการรับรู้ด้วยตนเองสามารถแยกแยะความแตกต่างระหว่างคำที่ปรากฏอยู่ตอนต้นกับคำที่เหมือนกันซึ่งปรากฏอยู่ตอนท้ายได้ ซึ่งเป็นสิ่งสำคัญอย่างยิ่งต่อการเข้าใจลำดับและโครงสร้างของประโยค

กลไกการให้ความสนใจตนเอง (Self-attention) ทำงานโดยการฉายภาพฝังตัวแต่ละภาพลงบนเวกเตอร์ที่แตกต่างกันสามเวกเตอร์ผ่านทาง เมทริกซ์น้ำหนักที่เรียนรู้ประกอบด้วย คำค้นหา (Q), คีย์ (K) และค่า (V) คำค้นหาแสดงถึงสิ่งที่โทเค็น "มองหา" ในลำดับที่เหลือ คีย์สะท้อนถึงข้อมูลที่แต่ละโทเค็น "นำเสนอ" และค่าคือข้อมูลที่จะถูกส่งต่อโดยมีน้ำหนักตามกลไกความสนใจ

จากนั้นแบบจำลองจะคำนวณ คะแนนความสอดคล้อง เช่น ความคล้ายคลึงกันระหว่างแต่ละคำค้นกับคีย์ทั้งหมด หลังจากปรับค่าคะแนนเหล่านี้ให้เป็นมาตรฐาน (เช่น ด้วย softmax) แล้ว จะได้ค่าน้ำหนักความสนใจที่กำหนดว่าค่าของแต่ละโทเค็นมีส่วนช่วยในการสร้างตัวแทนใหม่ของโทเค็นปัจจุบันมากน้อยเพียงใด ด้วยวิธีนี้ เครือข่ายจะมุ่งเน้นไปที่บริบทที่เกี่ยวข้องอย่างยืดหยุ่น และทิ้งโทเค็นที่ไม่ค่อยมีประโยชน์ (เช่น คำเชื่อมบางคำหรือคำที่ไม่เกี่ยวข้องในข้อความที่กำหนด) ไว้ในพื้นหลัง

ข้อดีอย่างหนึ่งของหม้อแปลงไฟฟ้าคือกลไกนี้ถูกนำไปใช้ใน... สามารถประมวลผลแบบขนานได้สูงแตกต่างจาก RNN ที่ประมวลผลโทเค็นทีละตัว ในที่นี้จะประมวลผลทุกตำแหน่งในลำดับพร้อมกัน ซึ่งช่วยเร่งความเร็วในการฝึกฝนบนฮาร์ดแวร์สมัยใหม่ได้อย่างมาก การผสมผสานระหว่างบริบทที่มากขึ้น ความสามารถในการจับความสัมพันธ์ระยะยาวได้ดีขึ้น และประสิทธิภาพในการคำนวณ ทำให้โมเดลสามารถขยายขนาดได้ถึงระดับที่ไม่เคยคิดมาก่อนเมื่อไม่กี่ปีที่ผ่านมา

LLM (Large Language Models) คืออะไร?

จากข้อมูลของทรานส์ฟอร์เมอร์ส ได้มีการสรุปดังนี้ LLM หรือแบบจำลองภาษาขนาดใหญ่โมเดลภาษาขนาดใหญ่โดยแท้จริง เหล่านี้คือโครงข่ายประสาทเทียมเชิงลึกที่มี พารามิเตอร์นับล้าน พันล้าน หรือแม้แต่ล้านล้านตัว ได้รับการฝึกฝนโดยใช้ข้อมูลข้อความจำนวนมหาศาลจากหนังสือ บทความ เว็บไซต์ เอกสารทางเทคนิค และแหล่งข้อมูลสาธารณะอื่นๆ (และบางครั้งก็เป็นแหล่งข้อมูลส่วนตัว)

โมเดลเหล่านี้ใช้การเรียนรู้เชิงลึกและได้รับการฝึกฝนเป็นหลัก ควบคุมตนเองแทนที่จะพึ่งพาข้อมูลที่ติดป้ายกำกับด้วยตนเอง พวกมันเรียนรู้จากข้อความที่ไม่มีคำอธิบายประกอบ โดยแก้ปัญหาภายใน เช่น การคาดเดาคำถัดไป หรือการเติมช่องว่างในประโยค จากนั้น พวกมันจะได้รับความรู้เกี่ยวกับไวยากรณ์ ภาษา ข้อเท็จจริงเกี่ยวกับโลก รูปแบบการเขียน กระบวนการให้เหตุผล และรูปแบบการสนทนาโดยปริยาย

หลักสูตร LLM แบบดั้งเดิมเริ่มต้นด้วยการฝึกอบรมโดย การเรียนรู้ที่ไม่มีผู้ควบคุม เพื่อทำนายคำถัดไปโดยพิจารณาจากบริบท ในบางกรณี จะมีการดำเนินการในขั้นตอนที่สองที่คล้ายกัน โดยขยายข้อมูลหรือปรับวัตถุประสงค์การฝึกอบรมเพื่อให้สามารถจับบริบทได้ดียิ่งขึ้น โดยปกติแล้วจะตามด้วยขั้นตอนต่อไป การเรียนรู้ภายใต้การดูแล หรือ RLHF (การเรียนรู้การเสริมแรงจากผลตอบรับของมนุษย์)โดยที่ผู้ประเมินที่เป็นมนุษย์จะประเมินคำตอบที่สร้างขึ้น ระบุว่าคำตอบใดดีหรือไม่ดี และสัญญาณนั้นจะถูกนำมาใช้เพื่อปรับแต่งพฤติกรรมของโมเดลให้ดียิ่งขึ้น

การผสมผสานระหว่างการเตรียมตัวก่อนฝึกอบรมและการปรับตัวหลังฝึกอบรมอย่างเข้มข้นนี้ ช่วยให้ LLM สามารถปฏิบัติงานต่างๆ ได้ เช่น การแปล การเขียน การสรุป บทสนทนา การสร้างรหัส หรือการจำแนกประเภท ด้วยความคล่องแคล่วใกล้เคียงกับมนุษย์ เครื่องมือต่างๆ เช่น ChatGPT, Claude, Gemini, Llama และโซลูชันระดับองค์กรจำนวนมาก อาศัยโมเดลประเภทนี้เพื่อนำเสนอผู้ช่วยสนทนา ระบบค้นหาขั้นสูง หรือตัวแทนอัตโนมัติที่โต้ตอบกับข้อมูลขององค์กร

ควรเน้นย้ำว่า แม้พวกเขาจะดูฉลาดหลักแหลม แต่ผู้ที่จบปริญญาโทด้านกฎหมาย (LLM) ไม่ได้ "เข้าใจ" ภาษาเหมือนกับคนทั่วไป สิ่งที่พวกเขาทำคือ... การสร้างแบบจำลองรูปแบบทางสถิติ และคาดการณ์ถึงความต่อเนื่องที่น่าจะเป็นไปได้มากที่สุด แม้ว่าระดับความซับซ้อนจะสูงมากจนในทางปฏิบัติแล้ว ความแตกต่างนั้นมักจะยากที่จะสังเกตเห็นได้ในชีวิตประจำวัน

การฝึกอบรม LLM: ข้อมูล น้ำหนัก และฟังก์ชันการสูญเสีย

การฝึกอบรม LLM เริ่มต้นด้วยการรวบรวมและปรับปรุงเนื้อหาของ ชุดข้อมูลขนาดมหึมาข้อมูลนี้จะถูกปรับให้เป็นมาตรฐาน กรองเพื่อกำจัดสัญญาณรบกวน และแยกเป็นโทเค็น จากนั้นจะทำการกำหนดค่าเริ่มต้นให้กับน้ำหนักของโมเดล และกำหนดฟังก์ชันความสูญเสียเพื่อวัดข้อผิดพลาดระหว่างผลการทำนายและลำดับการฝึกฝนจริง

โมเดลนี้ผ่านขั้นตอนการฝึกฝนนับล้านหรือแม้กระทั่งพันล้านขั้นตอน ทำการคาดการณ์แบบโทเค็นต่อโทเค็น และฟังก์ชันความสูญเสียจะวัดว่ามันอยู่ห่างจากลำดับที่ถูกต้องมากแค่ไหน โดยใช้อัลกอริธึมต่างๆ เช่น การไล่ระดับความชัน (gradient descent) และ การแพร่กระจายย้อนกลับน้ำหนักจะถูกปรับทีละชั้นในแต่ละรอบการทำงานเพื่อลดข้อผิดพลาดนี้ ด้วยวิธีนี้ เมทริกซ์ที่สร้างแบบสอบถามแบบบริการตนเอง คีย์ และค่า รวมถึงการฉายภาพของเวクターฝังตัว จะมีการจัดเรียงที่เหมาะสมยิ่งขึ้น

ในกระบวนการนี้ โมเดลจะเรียนรู้ความสัมพันธ์เชิงความหมาย: โทเค็นอย่าง "สุนัข" และ "เห่า" จะลงเอยด้วยความสัมพันธ์ดังกล่าว อยู่ใกล้กันในปริภูมิเวกเตอร์ เมื่อบริบทกล่าวถึงสัตว์เลี้ยง คำว่า "เปลือกไม้" และ "ต้นไม้" ดูเหมือนจะมีความเกี่ยวข้องกันน้อยกว่า พื้นที่ของการฝังตัวนี้จะจับความคล้ายคลึงกันในความหมาย การเปรียบเทียบ และความสัมพันธ์ระหว่างแนวคิดต่างๆ ซึ่งจะถูกนำไปใช้ประโยชน์ในงานต่อๆ ไป

เมื่อการฝึกอบรมเบื้องต้นเสร็จสิ้นลงแล้ว การปรับแต่งอย่างละเอียด โดยใช้ชุดข้อมูลที่เฉพาะเจาะจงมากขึ้นเพื่อชี้นำโมเดลไปสู่ภารกิจที่เป็นรูปธรรม เช่น การปฏิบัติตามคำแนะนำ การตอบคำถามอย่างสุภาพ การเคารพเกณฑ์ความปลอดภัยบางประการ การใช้โทนเสียงที่เหมาะสม เป็นต้น ในโมเดลการสนทนา เช่น GPT-4 ขั้นตอนนี้มักจะควบคู่ไปกับ RLHF ซึ่งมนุษย์และบางครั้งโมเดลอื่นๆ จะประเมินข้อเสนอการตอบสนองและช่วยชี้นำระบบไปสู่พฤติกรรมที่เป็นประโยชน์และปลอดภัยยิ่งขึ้น

ผลลัพธ์สุดท้ายคือแบบจำลองที่ถูกซึมซับเข้าไปภายในแล้ว รูปแบบไวยากรณ์ ความรู้เชิงข้อเท็จจริง โครงสร้างการให้เหตุผล และรูปแบบการเขียน กระจายอยู่ทั่วพารามิเตอร์ต่างๆ เมื่อได้รับข้อมูลป้อนเข้าใหม่ ระบบสามารถสร้างผลลัพธ์ที่สอดคล้องกัน ปรับให้เข้ากับบริบท และในหลายกรณีก็มีความสร้างสรรค์ได้

GPT, ChatGPT และความสัมพันธ์ของพวกเขากับ LLM

ระยะ GPT คำย่อนี้มาจาก "Generative Pre-trained Transformer" ซึ่งหมายถึงตระกูล LLM เฉพาะที่พัฒนาโดย OpenAI โดยใช้สถาปัตยกรรม Transformer เป็นพื้นฐาน "Generative" บ่งบอกถึงความสามารถในการสร้างเนื้อหาใหม่ "Pre-trained" หมายถึงการที่ได้รับการฝึกฝนจากคลังข้อมูลขนาดใหญ่ก่อนที่จะนำไปปรับใช้กับงานเฉพาะ และ "Transformer" หมายถึงสถาปัตยกรรมพื้นฐาน

ChatGPT ในความเป็นจริงแล้ว มันคือแอปพลิเคชันแชทที่สร้างขึ้นบนโมเดล GPT (เช่น GPT-4 และเวอร์ชันต่างๆ) โมเดลภาษาพื้นฐาน (LLM) ทำหน้าที่เป็น "สมอง" ที่สร้างคำตอบ ในขณะที่ส่วนติดต่อผู้ใช้ของ ChatGPT เป็นชั้นที่ช่วยให้ผู้ใช้สามารถสนทนากับโมเดลนั้นได้อย่างง่ายดาย หากไม่มีโมเดลภาษาพื้นฐาน ChatGPT ก็จะเป็นเพียงแค่กล่องข้อความว่างเปล่าที่ไม่มีความสามารถในการสร้างข้อความใดๆ

ความแตกต่างระหว่าง GPT และ LLM สามารถเข้าใจได้ดังนี้: LLM เป็นหมวดหมู่ทั่วไป ซึ่งครอบคลุมโมเดลภาษาขนาดใหญ่ทุกประเภท โดย GPT เป็นกลุ่มเฉพาะภายในหมวดหมู่นั้น ตัวอย่างอื่นๆ ของ LLM ที่ไม่ได้อยู่ในกลุ่ม GPT ได้แก่ Claude (Anthropic), Gemini (Google), Llama (Meta), Mistral หรือโมเดลแบบเปิด เช่น BLOOM

ประเภทของแบบจำลองภาษาและตระกูลภาษาที่โดดเด่น

ภายในระบบนิเวศปัจจุบันมีอยู่หลายประการ ประเภทของ LLM และแบบจำลองภาษา ซึ่งแต่ละแบบมีวัตถุประสงค์และลักษณะเฉพาะที่แตกต่างกัน บางแบบออกแบบมาสำหรับงานทั่วไป บางแบบสำหรับการทำความเข้าใจบริบทอย่างลึกซึ้ง บางแบบสำหรับการสร้างโค้ด และบางแบบสำหรับโดเมนเฉพาะทางขั้นสูง

ในบรรดาโมเดลอเนกประสงค์ที่มุ่งเน้นการสร้างข้อความและการสนทนา โมเดลต่อไปนี้มีความโดดเด่น: จีพีที-3/จีพีที-4 จาก OpenAI Claude จาก Anthropic โมเดลต่างๆ ปาล์มและเจมินี จาก Google และครอบครัว ดูรายละเอียด Meta เป็นตัวขับเคลื่อนสำคัญของระบบนิเวศโอเพนซอร์ส แพลตฟอร์มระดับองค์กรหลายแห่งมีศูนย์กลางที่คุณสามารถเลือกใช้โมเดลต่างๆ ได้ ขึ้นอยู่กับกรณีการใช้งาน ต้นทุน ความหน่วง และข้อจำกัดด้านความเป็นส่วนตัว

ในด้านของ ความเข้าใจภาษาแบบจำลองเช่น BERT อัลกอริทึม Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT) ถือเป็นจุดเปลี่ยนสำคัญ BERT ได้รับการฝึกฝนแบบสองทิศทาง ซึ่งหมายความว่ามันเรียนรู้ที่จะทำนายคำที่ถูกปิดบังโดยใช้บริบททั้งก่อนหน้าและตามหลัง ทำให้สามารถจับความแตกต่างเล็กน้อยและความสัมพันธ์ที่ซับซ้อนภายในประโยคได้ดียิ่งขึ้น เวอร์ชันต่างๆ เช่น DistilBERT, RoBERTa, ALBERT และ XLM-R ได้รับการปรับปรุงให้มีประสิทธิภาพ ขนาด หรือรองรับหลายภาษาได้ดียิ่งขึ้น

สำหรับ การสร้างรหัส มีโมเดลอย่าง Codex (ซึ่งเป็นพื้นฐานของ GitHub Copilot) หรือ AlphaCode ที่ได้รับการฝึกฝนมาโดยเฉพาะกับคลังเก็บโค้ดและปัญหาเชิงอัลกอริทึม ระบบเหล่านี้สามารถแนะนำฟังก์ชัน เติมเต็มบล็อกโค้ด หรือแม้กระทั่งแก้แบบฝึกหัดที่ซับซ้อนจากคำอธิบายในภาษาธรรมชาติได้

ในพื้นดิน หลายภาษาและหลายรูปแบบ เราพบข้อเสนอต่างๆ เช่น BLOOM, CLIP หรือระบบ GPT สมัยใหม่ ซึ่งสามารถทำงานกับข้อความ รูปภาพ เสียง และแม้กระทั่งวิดีโอ แนวโน้มที่ชัดเจนคือการพัฒนารูปแบบที่ผสานรวมหลายรูปแบบพร้อมกัน เปิดประตูสู่แอปพลิเคชันต่างๆ เช่น การวิเคราะห์วิดีโอพร้อมคำอธิบายข้อความ ผู้ช่วยที่เข้าใจแผนภาพ หรือระบบที่รวมข้อมูลภาพและข้อความเข้าด้วยกัน และยังมีอีกมากมาย โมเดลเสียงและมัลติโมดอล เช่น MAI Voice 1 ซึ่งแสดงให้เห็นถึงวิวัฒนาการนี้

สุดท้ายนี้ บุคคลต่อไปนี้มีน้ำหนักเพิ่มขึ้น: LLM ขนาดเล็กหรือมีประสิทธิภาพออกแบบมาเพื่อใช้งานบนอุปกรณ์ที่มีทรัพยากรจำกัด (มือถือ อุปกรณ์เอดจ์ ฯลฯ) หรือเพื่อลดต้นทุนการประมวลผล เวอร์ชันย่อส่วนของโมเดล Llama, T5, ALBERT หรือโมเดลอื่นๆ ช่วยให้สามารถใช้งาน AI แบบสร้างสรรค์ได้โดยไม่ต้องใช้โครงสร้างพื้นฐานคลาวด์ขนาดใหญ่

LLM เทียบกับ NLP แบบดั้งเดิม

เป็นเรื่องปกติที่จะสับสนระหว่างแนวคิดเหล่านี้ LLM และ NLPการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) เป็นสาขาที่กว้างขวางซึ่งครอบคลุมเทคนิคทั้งหมดสำหรับการประมวลผลภาษาโดยอัตโนมัติ เช่น การวิเคราะห์ความรู้สึก การแยกคำสำคัญ การตรวจจับหัวข้อ การแปล การสรุปความ ฯลฯ ในอดีต งานเหล่านี้แต่ละอย่างได้รับการแก้ไขด้วย เฉพาะรุ่น การฝึกฝนแบบเฉพาะกิจ: อัลกอริทึมทางสถิติ ระบบที่ใช้กฎ โมเดล n-gram เครือข่าย LSTM word2vec เป็นต้น

หลักสูตร LLM เป็นตัวแทนของ วิวัฒนาการของ NLP แบบดั้งเดิม แทนที่จะฝึกโมเดลที่แตกต่างกันสำหรับแต่ละงาน โมเดลขนาดใหญ่แบบอเนกประสงค์เพียงโมเดลเดียวสามารถทำการแปล สรุป การจำแนกประเภท การสร้างข้อความ การให้เหตุผลพื้นฐาน และการดำเนินการอื่น ๆ อีกมากมายโดยไม่ต้องฝึกเพิ่มเติมหรือปรับแต่งเพียงเล็กน้อย (เรียกว่าการเรียนรู้แบบ zero-shot และ few-shot)

ความแตกต่างที่สำคัญอยู่ที่ มาตราส่วนและวิธีการในขณะที่โมเดล NLP แบบดั้งเดิมได้รับการฝึกฝนจากชุดข้อมูลขนาดเล็กที่มีป้ายกำกับ แต่ LLM เรียนรู้จากโทเค็นที่ไม่มีป้ายกำกับหลายล้านล้านรายการ ทำให้สามารถจับรูปแบบที่ซับซ้อนกว่ามากได้ นี่ไม่ได้หมายความว่า NLP ล้าสมัยไปแล้ว แต่ LLM ได้กลายเป็นโมเดลพื้นฐานที่ใช้สร้างโซลูชัน NLP เฉพาะในบริบทของโลกแห่งความเป็นจริง

การประยุกต์ใช้แบบจำลองภาษาในทางปฏิบัติ

ปัจจุบัน หลักสูตรปริญญาโทด้านกฎหมาย (LLM) เป็นรากฐานสำคัญของหลากหลายสาขา แอปพลิเคชันและผลิตภัณฑ์ในด้านผู้ช่วยเสมือนจริง พวกเขาส่งเสริมเครื่องมือต่างๆ เช่น Siri, Google Assistant, Alexa หรือแชทบอทบนเว็บที่เข้าใจคำขอในภาษาธรรมชาติและส่งคำตอบที่เกี่ยวข้อง ดำเนินการตามคำสั่ง หรือทำการกระทำต่างๆ เช่น ส่งข้อความและนัดหมาย

ในการแปลด้วยเครื่องจักร โมเดลขั้นสูงช่วยให้ เพื่อแปลข้อความได้อย่างแม่นยำและเป็นธรรมชาติยิ่งขึ้น ดีกว่าระบบแบบใช้กฎเกณฑ์แบบดั้งเดิม แพลตฟอร์มอย่าง Google Translate หรือ DeepL ได้พัฒนาคุณภาพการแปลอย่างเห็นได้ชัดด้วยสถาปัตยกรรมแบบ Transformer ที่ได้รับการฝึกฝนด้วยข้อมูลหลายภาษาจำนวนมหาศาล

ในด้านประสิทธิภาพการทำงาน รูปแบบภาษาจะถูกบูรณาการเข้าด้วยกัน โปรแกรมตรวจสอบไวยากรณ์และรูปแบบการเขียนฟีเจอร์เติมคำอัตโนมัติในอุปกรณ์มือถือและโปรแกรมประมวลผลคำ คำแนะนำการค้นหาในเบราว์เซอร์และแบบฟอร์ม รวมถึงระบบสร้างเนื้อหาสำหรับโซเชียลมีเดีย บล็อก หรือแคมเปญโฆษณา หากคุณต้องการเรียนรู้เพิ่มเติม ใช้ปัญญาประดิษฐ์ในเอกสารของคุณมีคู่มือเชิงปฏิบัติที่แสดงวิธีการใช้งานฟังก์ชันเหล่านี้ในโปรแกรมแก้ไขข้อความสมัยใหม่

ในแวดวงธุรกิจ ปริญญาโทด้านกฎหมาย (LLM) เป็นที่คุ้นเคยกันดีในด้านต่างๆ เช่น ระบบบริการลูกค้าอัตโนมัติ ผ่านแชทบอทที่สามารถตอบคำถามที่พบบ่อย สร้างบทสรุปสำหรับผู้บริหารของเอกสารภายใน ช่วยเขียนรายงาน สร้างโค้ดในทีมพัฒนา หรือช่วยเหลือในงานธุรการที่ซ้ำซากจำเจ เทคนิคต่างๆ เช่น RAG (Retrieval-Augmented Generation) ช่วยให้โมเดลเชื่อมต่อกับฐานความรู้ภายใน เพื่อให้คำตอบนั้นอิงจากข้อมูลที่ได้รับการตรวจสอบและทันสมัย

นอกจากนี้ยังมีหลักสูตร LLM ด้วย เชี่ยวชาญเฉพาะด้านตัวอย่างเช่น BioBERT สำหรับงานวิจัยทางการแพทย์ FinBERT สำหรับข้อความทางการเงิน และ LegalBERT สำหรับเอกสารทางกฎหมาย โมเดลเหล่านี้ได้รับการปรับปรุงบนชุดข้อมูลเฉพาะเพื่อเพิ่มความแม่นยำในสาขาของตน และช่วยแพทย์ ทนายความ หรือนักวิเคราะห์ในการอ่านและสังเคราะห์ข้อมูลจำนวนมาก

ข้อดี ข้อเสีย และความท้าทายด้านจริยธรรม

โมเดลภาษาขนาดใหญ่มีข้อดีที่ชัดเจน: ทำให้งานที่น่าเบื่อเป็นไปโดยอัตโนมัติเทคโนโลยีเหล่านี้ช่วยเพิ่มผลผลิต ทำให้สามารถสร้างผู้ช่วยสนทนาที่เป็นธรรมชาติมากขึ้น ปรับปรุงการแปลให้คล่องตัว เร่งความเร็วในการเขียนโปรแกรม และอำนวยความสะดวกในการเข้าถึงข้อมูลที่ซับซ้อน พวกมันเป็นพลังแห่งการเปลี่ยนแปลงที่คล้ายกับการใช้หุ่นยนต์ในอุตสาหกรรม แต่ประยุกต์ใช้กับงานที่ต้องใช้ความรู้

อย่างไรก็ตาม พวกเขามีชุดคุณสมบัติหลายอย่าง ข้อจำกัดที่สำคัญสิ่งที่เป็นที่รู้จักมากที่สุดคือ "ภาพหลอน": โมเดลนี้สามารถสร้างคำตอบที่ฟังดูน่าเชื่อถือมาก แต่เป็นเท็จหรือไม่ถูกต้อง เนื่องจากมันเรียนรู้จากความสัมพันธ์ทางสถิติ ไม่ใช่จากความเข้าใจอย่างลึกซึ้งในโลก มันจึงสามารถสร้างคำพูด ข้อมูล หรือการอ้างอิงที่ไม่เคยมีอยู่จริงขึ้นมาได้

ความท้าทายสำคัญอีกประการหนึ่งคือ อคติโมเดล LLM สืบทอดอคติทางวัฒนธรรม ภาพลักษณ์เหมารวม หรือรูปแบบการเลือกปฏิบัติจากข้อมูลการฝึกอบรม ซึ่งอาจนำไปสู่การตอบสนองที่ไม่เหมาะสมหากไม่ได้รับการกรองและแก้ไข นอกจากนี้ยังก่อให้เกิดปัญหาด้านความเป็นส่วนตัวและการปฏิบัติตามกฎระเบียบเมื่อใช้กับข้อมูลที่ละเอียดอ่อน โดยเฉพาะอย่างยิ่งหากใช้งานผ่าน API ภายนอกแทนที่จะใช้โครงสร้างพื้นฐานที่เป็นกรรมสิทธิ์

El ต้นทุนการคำนวณ ต้นทุนในการฝึกอบรมและใช้งานโมเดลขนาดยักษ์นั้นสูงมาก ทั้งในแง่เศรษฐกิจและพลังงาน สิ่งนี้ก่อให้เกิดการถกเถียงเกี่ยวกับความยั่งยืนและการกระจุกตัวของอำนาจทางเทคโนโลยีในบริษัทเพียงไม่กี่แห่งที่มีศักยภาพในการฝึกอบรมโมเดลรุ่นใหม่

ในยุโรปและภูมิภาคอื่นๆ มีกรอบการกำกับดูแลต่างๆ เช่น พระราชบัญญัติ AI พวกเขาเรียกร้องความโปร่งใส การประเมินความเสี่ยง และการกำกับดูแลโดยมนุษย์ โดยเฉพาะอย่างยิ่งในระบบที่โต้ตอบกับผู้บริโภคหรือทำการตัดสินใจที่มีผลกระทบอย่างมาก นอกจากนี้ยังมีความเสี่ยงจากการผูกขาดผู้ขาย ซึ่งหลายบริษัทพยายามลดความเสี่ยงนี้โดยการสำรวจโมเดลแบบเปิดและกลยุทธ์แบบผสมผสาน

วิธีการออกแบบและปรับหลักสูตร LLM ในทางปฏิบัติ

จากมุมมองด้านวิศวกรรม การสร้างและดำเนินงานหลักสูตร LLM เกี่ยวข้องกับการปฏิบัติตามขั้นตอนต่างๆ ขั้นตอนสำคัญขั้นแรก ต้องกำหนดวัตถุประสงค์ก่อน: คุณกำลังมองหาระบบใช้งานทั่วไป ระบบช่วยเหลือด้านเทคนิค ระบบวิเคราะห์ทางกฎหมาย หรือ AI สำหรับการตลาดและการขายหรือไม่? การตัดสินใจนี้จะชี้นำว่าควรเลือกใช้ข้อมูลใดและจะประเมินประสิทธิภาพอย่างไร

จากนั้นจะกล่าวถึงประเด็นต่อไปนี้ พรีเวิร์คเอาท์กระบวนการนี้เกี่ยวข้องกับการรวบรวมและกำหนดมาตรฐานชุดข้อมูลขนาดใหญ่และหลากหลาย จากนั้นจึงทำการแบ่งข้อความออกเป็นโทเค็น และกำหนดโครงสร้าง (จำนวนเลเยอร์ ขนาดของเวกเตอร์ฝังตัว จำนวนหัวควบคุมความสนใจ ฯลฯ) การเลือกโครงสร้างพื้นฐานมีความสำคัญอย่างยิ่ง จำเป็นต้องใช้เซิร์ฟเวอร์ประสิทธิภาพสูงที่มี GPU หรือ TPU จำนวนมาก หรือคลัสเตอร์คลาวด์ที่สามารถรองรับปริมาณงานมหาศาลได้

ระหว่างการฝึกซ้อม จะมีการปรับเปลี่ยนเกิดขึ้น ไฮเปอร์พารามิเตอร์ เช่น อัตราการเรียนรู้ ขนาดชุดข้อมูล จำนวนขั้นตอน กลยุทธ์การปรับค่า และรูปแบบการจัดตารางการเรียนรู้ เมื่อขั้นตอนนี้เสร็จสิ้น การปรับแต่งอย่างละเอียดก็จะเริ่มต้นขึ้น โดยที่แบบจำลองจะได้รับการปรับปรุงอย่างต่อเนื่องด้วยข้อมูลเฉพาะ ตัวชี้วัดคุณภาพ และในหลายกรณี การประเมินโดยมนุษย์

ในการใช้งานจริง ผู้เชี่ยวชาญหลายคนไม่ได้ฝึกโมเดลตั้งแต่เริ่มต้น แต่หันไปใช้โมเดลที่มีอยู่แล้วแทน ผู้สำเร็จการศึกษาระดับปริญญาโทด้านกฎหมายที่ผ่านการฝึกอบรมล่วงหน้าแล้ว จัดหาโดยองค์กรขนาดใหญ่หรือชุมชนโอเพนซอร์ส พวกเขาประยุกต์ใช้เทคนิคต่างๆ เช่น การปรับแต่งเล็กน้อย การออกแบบอย่างรวดเร็ว RAG หรือการกลั่นกรอง เพื่อปรับให้เข้ากับบริบท ลดต้นทุน และเพิ่มประสิทธิภาพการผลิต

ภายในระบบนิเวศที่กว้างขึ้นนี้ LLM ถือได้ว่า โมเดลพื้นฐานเครือข่ายขนาดใหญ่และทั่วไปที่เป็นรากฐานของโซลูชันเฉพาะด้าน ความสามารถในการปรับตัวของเครือข่ายเหล่านี้ ประกอบกับการพัฒนาอย่างรวดเร็วของเวอร์ชันแบบหลายรูปแบบและมีประสิทธิภาพมากขึ้น ชี้ให้เห็นถึงอนาคตที่เครื่องมือที่เข้าถึงได้ง่ายขึ้นจะช่วยให้บริษัทและผู้ใช้สามารถใช้ประโยชน์จาก AI เชิงสร้างสรรค์ได้ในชีวิตประจำวัน

สถานการณ์ทั้งหมดนี้หมายความว่าแบบจำลองภาษาได้เปลี่ยนจากสิ่งแปลกใหม่ในห้องทดลองมาเป็นสิ่งที่มีความสำคัญมากขึ้น โครงสร้างพื้นฐานขั้นพื้นฐาน ในด้านเศรษฐกิจดิจิทัลนั้น พวกมันกำลังเปลี่ยนแปลงการบริการลูกค้า การตลาด การพัฒนาซอฟต์แวร์ การวิจัย และวิธีการที่เราโต้ตอบกับเทคโนโลยี การทำความเข้าใจวิธีการทำงาน สิ่งที่พวกมันสามารถทำได้ และข้อจำกัดของพวกมัน เป็นกุญแจสำคัญในการใช้ประโยชน์จากข้อดีของพวกมัน ในขณะเดียวกันก็ต้องตระหนักถึงความเสี่ยงและข้อจำกัดของพวกมันด้วย