ในช่วงต้นปีที่ผ่านมา ไม่ว่าใคร ๆ ก็พูดถึงประเด็นสุดฮ็อตอย่าง ChatGTP ซึ่งสามารถโต้ตอบ และ สื่อสารกับมนุษย์ได้แบบฉลาดสุด ๆ แถมยังมีความเป็นธรรมชาติ และ สร้างสรรค์ ซึ่งภาษาที่ ChatGTP ใช้นั้นมีทั้งรูปแบบภาษาที่มีความลื่นไหล และ สามารถตอบคำถามหรือคิดค้นบทสนทนาได้แบบยาว ๆ ราวกับว่ามนุษย์กำลังสนทนาอยู่กับเรา โดย ChatGTP นั้นมีการรองรับคำศัพท์ และ ภาษาขนาดใหญ่ และ มีระบบประมวลผลที่เรียก ว่า Large Language Model ที่พัฒนามาเป็นอย่างดี และ มีการฝึกฝนมาแล้วในระยะหนึ่ง จึงไม่แปลกใจ ที่ ChatGPT นี้ จะกลายเป็นนวัตกรรมใหม่ที่จะเปลี่ยนแปลงโลกใบนี้ทั้งในด้านกิจวัตรประจำวัน และ อุตสาหกรรมธุรกิจด้านต่าง ๆ ซึ่งความน่าสนใจของสิ่งที่เราจะพูดถึงในวันนี้คือ Large Language ModelLarge Language Model (LLM) ที่อาจเปลี่ยนชีวิตของเราได้ในอนาคตแบบก้าวกระโดด
ตัวอย่างด้านล่างนี้เป็นขั้นตอนการวิเคราะห์ และ ประมวลผลของ ChatGPT ที่ใช้ LLM เข้ามาทำงาน
Large Language Models คืออะไร
Large Language Model (LLM) คือรูปแบบของ AI หรือ ปัญญาประดิษฐ์ในรูปแบบหนึ่ง ซึ่งสามารถสร้างรูปแบบสนทนา และ ข้อมูลได้คล้ายกับการสรรสร้างภาษาของมนุษย์โดย LLM ผ่านการฝึกฝน และ การวิเคราะห์ข้อมูลที่เกี่ยวกับข้อความเป็นจำนวนมาก และสามารถเรียนรู้การประมวลผล และ เชื่อมคำต่อคำได้คล้ายกับที่มนุษย์อย่างเราประเมิน
นอกจากนี้ LLM ยังสามารถตีความจากข้อความได้แม้ว่าบางประโยคจะชัดเจน โดยอาศัยการคาดเดา และ การวิเคราะห์จากรูปแบบประโยค ทำให้การสื่อสารเป็นไปได้อย่างธรรมชาติ เหมือนคนสนทนากัน
ผลสำรวจจาก Similarweb ระบุว่า ความนิยมของ ChatGTP เพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็วโดยในช่วงเดือน กพ นั้นมีจำนวนผู้ใช้งานมากถึง 1 พันล้านคน
ความสำคัญของ Large Language Model (LLM) ที่มีต่อธุรกิจดิจิทัล
LLM นั้นพัฒนามาจากระแบบซอฟต์แวร์ที่ผ่านการฝึกฝน และ ทดสอบความสามารถ มาอย่างต่อเนื่องโดยการวิเคราะห์ Data ขนาดใหญ่ และ ประมวลภาษาให้ได้มีความเป็นธรรมชาติเหมือนคนทั่วไปใช้ ซึ่ง LLM มีทั้งข้อดี และ ข้อที่ควรระวังดังนี้
ข้อดีของ LLM
1 ความสามารถในการประมวลภาษา
Large Language Models หรือ LLM เชี่ยวชาญในการประมวลภาษา แม้ว่าระบบจะไม่สามารถทำความเข้าใจได้แบบสมองมนุษย์ แต่ LLM สามารถวิเคราะห์บริบทของคำ วลี หรือ ประโยคจากการฝึกอบรม และ การทดสอบก่อนหน้า ซึ่งข้อดีอีกอย่างหนึ่งของ AI คือ ความสามารถในการแยกแยะประเด็นสำคัญของประโยค การจับใจความประโยคที่ยาว และ ซับซ้อน มาสรุปเพื่อโต้ตอบการสนทนา แต่อย่างไรก็ตามผู้ใช้งานควรที่จะตรวจสอบภาษา และ คำถามให้ดีก่อนเพื่อไม่ให้ความหมายเปลี่ยน
2 ความสามารถในการสร้างข้อความ (Text Generator)
LLM สามารถสร้างบทสนทนา และ ข้อความได้ทั้งแบบข้อความสั้น ๆ ไปจนถึงบทความที่มนุษย์เขียน แถมยังสามารถออกแบบไวยากรณ์ได้แบบลื่นไหล ไม่ติดขัด ซึ่งอาจสร้างคอนเทนต์ใหม่ ๆ และ เต็มไปด้วยไอเดีย
3 ให้ข้อมูลความรู้ และ สร้างสรรค์งานศิลป์ทางภาษา
LLM มีความสามารถในการเขียนกลอน นำเสนอไอเดียใหม่ ๆ และ เขียนรายงานให้ผู้ใช้งานได้แบบที่มนุษย์เขียน ซึ่งผู้ใช้งานสามารถป้อนคำถามที่สงสัย หรือ ขอดูตัวอย่างไอเดียได้หลายรูปแบบ เพื่อมาปรับใช้ในงานเขียนของตนเอง
4 ความรวดเร็วในการประมวลผล
หากผู้ใช้งานมีความจำเป็นที่จะได้ข้อมูลแบบไว ๆ เพื่อนำไปใช้ LLM สามารถตอบโต้การสนทนา และ ให้ข้อมูลได้รวดเร็ว ไม่ต้องเสียเวลาในการประมวลผลนานจนเกินไป
ข้อควรระวังในการใช้ LLM
เมื่อเราเห็นข้อดีในการใช้ LLM แล้ว เราไปดูที่ข้อควรระวังกันบ้างค่ะ แม้ว่า LLM จะผ่านการทดสอบ และ ฝึกฝนด้านภาษาในชีวิตประจำวันมาอย่างดี แต่ในบางครั้ง โมเดลเหล่านี้ อาจให้ข้อมูลที่ไม่ถูกต้อง ในบางรายละเอียด เช่น
1 LLM อาจให้ข้อมูลผิด
LLM ได้รับการทดสอบเกี่ยวกับชุดข้อมูลขนาดใหญ่มาแล้วก็จริงจากบทความ หนังสือ โพสต์ต่าง ๆ บนช่องทางโซเชียล และ อินเทอร์เน็ต แต่หากชุดข้อมูลจากแหล่งเหล่านี้ผิดพลาด หรือมีรายละเอียดที่ไม่ถูกต้อง โมเดล LLM ที่เรียนรู้ Data ไปนั้น จะเรียนรู้ไปแบบผิด ๆ ทันที เนื่องจากโมเดลไม่สามารถตัดสินได้ว่า ผิด
หรือ ถูกแบบมนุษย์ในบางครั้ง นอกจากนี้ หากข้อมูลที่ได้รับมา ไม่เป็นระเบียบหรือไม่สอดคล้องกัน AI อาจจะประมวลผลข้อมูลที่ไม่มีอยู่จริง หรือเข้าใจผิดได้ ซึ่งข้อมูลผิด ๆ ที่กล่าวมานั้น เรียกว่า Hallucinations
โดยชุดข้อมูลเหล่านั้นมาจาก
- เว็บไซต์ปลอม หรือ ไม่น่าเชื่อถือ
- Hyperlink ที่ลิงก์ไปยังเว็บไซต์ที่ไม่มีข้อมูลที่เกี่ยวข้อง
- แหล่งอ้างอิงผิด ๆ หรือไม่มีจริงตั้งแต่แรก
2 ชุดข้อมูล LLM ไม่อัปเดต
บางครั้ง ข้อมูลที่ LLM ได้รับมานั้นไม่อัปเดต หรือ อาจจะยังประมวลผลไม่ทันเท่ากับช่วงเวลา Real Time เช่น การรับข้อมูล ข่าวสารใหม่ ๆ บนโลกโซเชียล ทำให้ระบบไม่มีความรู้เท่าทัน อาจทำให้การสนทนา หรือข้อมูลที่ตอบสนองผิดพลาดได้
3 LLM อาจไม่เก่งคณิตศาตร์ขนาดนั้น
Large Language Models อาจไม่สามารถคำนวณคณิตศาสตร์พื้นฐาน หรือ แนวคิดทางคณิตศาสตร์ที่ซับซ้อนได้ หรืออาจทำได้ แต่ไม่ได้ถูกต้องทุกครั้ง ดังนั้น ผู้ใช้งานควรเลี่ยงคำถามด้านการคำนวณนะคะ
4 LLM อาจไม่เข้าใจข้อมูลบางอย่างได้แบบลึกซึ้ง
หากผู้ใช้งานต้องการหาคำตอบ ที่มีความซับซ้อน หรือ LLM ไม่มีชุดข้อมูลเพียงพอ เช่น ข้อมูลเกี่ยวกับขั้นตอน หรือ เทคนิคการแพทย์ อาจทำให้ข้อมูลที่ได้รับบิดเบือน หรือ รายละเอียดไม่ครบถ้วน ดังนั้นอย่าลืมตรวจสอบข้อมูลก่อนนำมาใช้จริง
สรุป
LLM เป็นเครื่องมือสำคัญที่เราสามารถใช้เพื่อหาข้อมูล สนทนาตอบโต้ และ เพิ่มโอกาสในการสร้างไอเดียใหม่ ๆ แต่อย่างไรก็ตามการใช้ LLM ไม่ได้การันตีว่าข้อมูลที่ได้รับนั้นจะถูกต้อง 100% เสมอไป เนื่องจากการพัฒนาของข้อมูลมีขีดจำกัด และ ไม่ได้รับการอัปเดต ดังนั้นข้อมูลที่ได้รับมานั้น ควรตรวจสอบให้ดีเสียก่อนนำไปใช้จริงค่ะ
ข้อมูลจาก
khanacademy
