โมเดลภาษาขนาดใหญ่

อนาคตของการประมวลผลภาษา: โมเดลภาษาขนาดใหญ่และตัวอย่าง

เนื่องจากปัญญาประดิษฐ์ (AI) และการเรียนรู้ของเครื่องยังคงก้าวหน้า ความสามารถของเราในการประมวลผลและเข้าใจภาษามนุษย์ก็เช่นกัน หนึ่งในการพัฒนาที่สำคัญที่สุดในสาขานี้คือ Large Language Model (LLM) ซึ่งเป็นเทคโนโลยีที่มีศักยภาพในการปฏิวัติทุกอย่างตั้งแต่การบริการลูกค้าไปจนถึงการสร้างเนื้อหา

ในบล็อกนี้ เราจะสำรวจว่า LLM คืออะไร อภิปรายตัวอย่างบางส่วนของแอปพลิเคชัน LLM และพิจารณาผลกระทบในอนาคต

“โมเดลภาษาขนาดใหญ่” (LLM) หมายถึงอะไร

โมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) เป็นอัลกอริธึมการเรียนรู้เชิงลึกประเภทหนึ่งที่ประมวลผลและสร้างข้อความที่เหมือนมนุษย์ โมเดลเหล่านี้คือ ผ่านการฝึกอบรม บนชุดข้อมูลขนาดใหญ่ที่มีข้อความจากแหล่งต่างๆ เช่น หนังสือ บทความ เว็บไซต์ ความคิดเห็นของลูกค้า โพสต์บนโซเชียลมีเดีย และบทวิจารณ์ผลิตภัณฑ์

เป้าหมายหลักของ LLM คือการเข้าใจและคาดการณ์รูปแบบในภาษามนุษย์ ทำให้สามารถสร้างข้อความที่สอดคล้องกันและเหมาะสมกับบริบท

ขั้นตอนการฝึกอบรมสำหรับ LLM เกี่ยวข้องกับสิ่งต่อไปนี้:

  • แสดงแบบจำลองเป็นพันล้านหรือล้านล้านประโยค
  • ทำให้สามารถเรียนรู้ไวยากรณ์ วากยสัมพันธ์ และความหมายได้
  • เรียนรู้ข้อมูลข้อเท็จจริง

ส่งผลให้โมเดลเหล่านี้สามารถตอบคำถาม สร้างข้อความ แปลภาษา และทำงานอื่นๆ ที่เกี่ยวข้องกับภาษาได้อย่างแม่นยำสูง

ตัวอย่างที่ 1: Google แปลภาษา

Google TranslateGoogle Translate เป็นหนึ่งในตัวอย่าง Large Language Model (LLM) ที่ใช้กันอย่างแพร่หลาย เปิดตัวในปี 2006 รองรับมากกว่า 130 ภาษาและให้บริการผู้ใช้มากกว่า 500 ล้านคนต่อวัน ระบบใช้อัลกอริธึมการเรียนรู้เชิงลึกที่เรียกว่า Neural Machine Translation (NMT) เพื่อประมวลผลและแปลข้อความ

ในช่วงแรก Google แปลภาษาอาศัยวิธีการแปลด้วยเครื่องทางสถิติ โดยจะจับคู่ข้อความที่ป้อนเข้ากับคำแปลที่เป็นไปได้มากที่สุดโดยพิจารณาจากความน่าจะเป็นของลำดับคำ อย่างไรก็ตาม, ในปี 2016 Google ได้เปิดตัว NMTซึ่งปรับปรุงคุณภาพการแปลอย่างมากโดยการประมวลผลและแปลทั้งประโยคพร้อมกัน โดยพิจารณาจากบริบทและความสัมพันธ์ระหว่างคำ

อัลกอริทึม NMT ของ Google ได้รับการฝึกอบรมเกี่ยวกับข้อมูลข้อความสองภาษาจำนวนมหาศาล และใช้สถาปัตยกรรมตัวเข้ารหัส-ตัวถอดรหัส

  • ตัวเข้ารหัสประมวลผลข้อความที่ป้อนในขณะที่ตัวถอดรหัสสร้างการแปล 
  • โมเดลเรียนรู้ที่จะแสดงถึงความหมายของประโยคในพื้นที่ต่อเนื่องที่เรียกว่าการฝัง ทำให้สามารถเข้าใจและแปลโครงสร้างภาษาที่ซับซ้อนได้

อ้างอิงจาก NewYorkTimesระบบ Neural Machine Translation (NMT) ของ Google แปลมากกว่า 140 พันล้านคำต่อวันสำหรับผู้ใช้มากกว่า 500 ล้านคน ตัวเลขที่น่าอัศจรรย์นี้เน้นย้ำถึงผลกระทบและศักยภาพของ LLM ในการทำลายอุปสรรคด้านภาษาและอำนวยความสะดวกในการสื่อสารทั่วโลก

Google แปลภาษาได้รับการปรับปรุงและปรับปรุงอย่างต่อเนื่อง เพิ่มคุณภาพการแปลและเพิ่มการรองรับภาษา บริการนี้กลายเป็นสิ่งที่ขาดไม่ได้สำหรับผู้คนนับล้านทั่วโลก ทำให้สามารถสื่อสารและเข้าถึงข้อมูลได้อย่างราบรื่นข้ามอุปสรรคด้านภาษา

ตัวอย่างที่ 2: GPT ของ OpenAI

Gpt ของ Openai

ตัวอย่างโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) ที่โดดเด่นอีกตัวอย่างหนึ่งคือซีรีส์ GPT (Generative Pre-trained Transformer) ของ OpenAI การทำซ้ำครั้งล่าสุด GPT-4 ได้รับการปรับปรุงอย่างมีนัยสำคัญจากรุ่นก่อนและถือเป็นหนึ่งใน LLM ที่ทันสมัยที่สุดในปัจจุบันด้วย 100 ล้านล้านพารามิเตอร์

GPT-4 ได้รับการฝึกฝน การรวบรวมข้อมูลที่หลากหลายจากแหล่งต่างๆรวมถึงหนังสือ บทความ และหน้าเว็บ เพื่อทำความเข้าใจและสร้างข้อความที่เหมือนมนุษย์ ความอเนกประสงค์นี้ทำให้ GPT-4 สามารถทำงานได้หลากหลาย เช่น:

  • คำถามและคำตอบ: ChatGPT สามารถตอบคำถามที่ถูกต้อง ตั้งแต่การสอบถามข้อเท็จจริงไปจนถึงการสอบถามความคิดเห็น ความสามารถนี้ทำให้มันเป็นเครื่องมือล้ำค่าสำหรับการวิจัยและการค้นพบความรู้
  • รีวิวสินค้า: ChatGPT สามารถสร้างบทวิจารณ์หรือสรุปผลิตภัณฑ์ตามเนื้อหาที่ผู้ใช้สร้างขึ้น ให้ข้อมูลเชิงลึกที่เป็นประโยชน์แก่ผู้มีโอกาสเป็นลูกค้าและอำนวยความสะดวกในการตัดสินใจซื้อที่มีข้อมูลมากขึ้น
  • ความคิดเห็นของลูกค้าและโพสต์โซเชียลมีเดีย: บริษัทสามารถใช้ GPT-4 เพื่อวิเคราะห์ความคิดเห็นของลูกค้าและโพสต์บนโซเชียลมีเดีย ระบุแนวโน้มและรูปแบบเพื่อปรับปรุงผลิตภัณฑ์และบริการ
  • การสร้างเนื้อหา: ChatGPT สามารถสร้างเนื้อหาที่เกี่ยวข้องตามบริบทที่มีคุณภาพปานกลาง/สูงสำหรับวัตถุประสงค์ต่างๆ รวมถึงบล็อกโพสต์ บทความ และการเขียนเชิงสร้างสรรค์ วิธีนี้สามารถประหยัดเวลาและทรัพยากรสำหรับผู้สร้างเนื้อหา นักการตลาด และธุรกิจที่ต้องการดึงดูดผู้ชมด้วยการเล่าเรื่องที่น่าสนใจ
  • Chatbots และผู้ช่วยเสมือน: ChatGPT สามารถขับเคลื่อนแชทบอทและผู้ช่วยเสมือนที่ซับซ้อนเพื่อเข้าร่วมในการสนทนาที่เป็นธรรมชาติและเหมือนมนุษย์ สิ่งนี้สามารถปฏิวัติการบริการลูกค้า โดยมอบการสนับสนุนและคำแนะนำเฉพาะบุคคลแก่ผู้ใช้ในทันที

เนื่องจาก LLM เช่น GPT-4 มีการพัฒนาอย่างต่อเนื่อง แอปพลิเคชันของพวกเขาก็จะมีความหลากหลายและมีประสิทธิภาพมากขึ้นเท่านั้น สิ่งเหล่านี้จะเปลี่ยนวิธีการที่เราโต้ตอบกับเทคโนโลยีและภาษาโดยพื้นฐาน ด้วยการเปิดรับศักยภาพของโมเดล AI ขั้นสูงเหล่านี้ คุณสามารถปลดล็อกโอกาสใหม่ๆ สำหรับนวัตกรรม ประสิทธิภาพ และความคิดสร้างสรรค์ในอุตสาหกรรมและสาขาต่างๆ ที่หลากหลาย

สรุป

โมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) แสดงถึงก้าวกระโดดที่สำคัญในความสามารถของเราในการประมวลผลและเข้าใจภาษามนุษย์ แอปพลิเคชันที่มีศักยภาพมีมากมาย ตั้งแต่การทลายกำแพงภาษาด้วยบริการแปลภาษา เช่น Google Translate ไปจนถึงการสร้างข้อความที่เหมือนมนุษย์และการตอบคำถามด้วย GPT-4 ของ OpenAI

เราสามารถคาดหวัง LLM ที่ซับซ้อนยิ่งขึ้นด้วยความแม่นยำที่ดีขึ้นและการใช้งานที่กว้างขึ้นเมื่อ AI และการเรียนรู้ของเครื่องพัฒนาขึ้น 

อย่างไรก็ตาม สิ่งสำคัญคือต้องพิจารณานัยทางจริยธรรมของเทคโนโลยีเหล่านี้ เช่น ศักยภาพในการใช้ในทางที่ผิดและผลกระทบต่อตลาดงาน เมื่อจัดการกับข้อกังวลเหล่านี้ คุณจะมั่นใจได้ว่า LLM จะถูกใช้อย่างมีความรับผิดชอบเพื่อปรับปรุงการสื่อสาร เพิ่มความเข้าใจ และขับเคลื่อนนวัตกรรมในอุตสาหกรรมต่างๆ

แบ่งปันสังคม