โมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) คืออะไร?

โมเดลภาษาขนาดใหญ่หรือ A large language model (LLM) เป็นคำที่ ได้ยินกันเป็นประจำในยุคปัจจุบันโดยการพัฒนาของเทคโนโลยี AI ซึ่งเป็นระบบการทำงานที่ซับซ้อนเป็นอย่างมากก่อนอื่นเราต้องมาทำความเข้าใจก่อนว่าโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) คืออะไร

คำจำกัดความของโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) คืออัลลกอริธึมการเรียนรู้เชิงลึกที่สามารถทำงาน การประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) ได้หลากหลาย โมเดลภาษาขนาดใหญ่ใช้โมเดล Transformer และได้รับการฝึกอบรมโดยใช้ชุดข้อมูลขนาดใหญ่ ดังนั้น จึงมีขนาดใหญ่ ซึ่งช่วยให้พวกเขาสามารถจดจำ แปล คาดเดา หรือสร้างข้อความหรือเนื้อหาอื่นๆ ได้

โมเดลภาษาขนาดใหญ่เรียกอีกอย่างว่า neural networks (NNs) ซึ่งเป็นระบบคอมพิวเตอร์ที่ได้รับแรงบันดาลใจจากสมองของมนุษย์ โครงข่ายประสาทเทียมเหล่านี้ทำงานโดยใช้เครือข่ายของโหนดที่ซ้อนกันหลายชั้น เหมือนกับเซลล์ประสาท

นอกเหนือจากการสอนภาษามนุษย์ให้กับแอปพลิเคชันปัญญาประดิษฐ์ (AI) แล้วโมเดลภาษาขนาดใหญ่ยังสามารถฝึกให้ทำงานต่าง ๆ ได้เช่น การทำความเข้าใจโครงสร้างโปรตีน การเขียนโค้ดซอฟต์แวร์ และอื่นๆ เช่นเดียวกับสมองของมนุษย์ โมเดลภาษาขนาดใหญ่ต้องได้รับการฝึกอบรมล่วงหน้าแล้วปรับแต่งอย่างละเอียด เพื่อให้สามารถแก้ปัญหาการจำแนกข้อความ การตอบคำถาม การสรุปเอกสาร และปัญหาการสร้างข้อความได้

เป็นโครงสร้างที่พบบ่อยที่สุดของโมเดลภาษาขนาดใหญ่

ประกอบด้วยตัวเข้ารหัสและตัวถอดรหัส โมเดล transformer จะประมวลผลข้อมูลโดยแปลงอินพุตให้เป็นโทเค็น จากนั้นจึงดำเนินการสมการทางคณิตศาสตร์ไปพร้อมๆ กันเพื่อค้นหาความสัมพันธ์ระหว่างโทเค็น ซึ่งช่วยให้คอมพิวเตอร์เห็นรูปแบบที่มนุษย์จะเห็นหากได้รับข้อความค้นหาเดียวกัน

ส่วนประกอบสำคัญของแบบจำลองภาษาขนาดใหญ่

-เลเยอร์การฝังจะสร้างการฝังจากข้อความที่ป้อน ส่วนนี้ของโมเดลภาษาขนาดใหญ่จะจับความหมายเชิงความหมายและวากยสัมพันธ์ของอินพุต ดังนั้นโมเดลจึงสามารถเข้าใจบริบทได้

-feedforward layer (FFN) ของโมเดลภาษาขนาดใหญ่ประกอบด้วยเลเยอร์หลายชั้นที่เชื่อมต่อกันอย่างสมบูรณ์ซึ่งแปลงการฝังอินพุต ในการทำเช่นนี้ เลเยอร์เหล่านี้ช่วยให้โมเดลสามารถรวบรวมนามธรรมในระดับที่สูงกว่าได้ กล่าวคือ เพื่อทำความเข้าใจจุดประสงค์ของผู้ใช้ในการป้อนข้อความ

-เลเยอร์ที่เกิดซ้ำจะตีความคำในข้อความที่ป้อนตามลำดับ มันรวบรวมความสัมพันธ์ระหว่างคำในประโยค

-กลไกความสนใจช่วยให้โมเดลภาษาสามารถมุ่งเน้นไปที่ส่วนเดียวของข้อความอินพุตที่เกี่ยวข้องกับงานที่ทำอยู่ เลเยอร์นี้ช่วยให้โมเดลสร้างผลลัพธ์ที่แม่นยำที่สุด

โมเดลภาษาขนาดใหญ่มีสามประเภทหลัก:

-โมเดลภาษาทั่วไปหรือดิบทำนายคำถัดไปตามภาษาในข้อมูลการฝึกอบรม โมเดลภาษาเหล่านี้ดำเนินงานการดึงข้อมูล

-โมเดลภาษาที่ปรับแต่งตามคำสั่งได้รับการฝึกฝนให้คาดเดาการตอบสนองต่อคำสั่งที่ให้ไว้ในอินพุต ซึ่งช่วยให้พวกเขาสามารถวิเคราะห์ความรู้สึกหรือสร้างข้อความหรือโค้ดได้

-โมเดลภาษาที่ปรับแต่งกล่องโต้ตอบได้รับการฝึกฝนให้มีกล่องโต้ตอบโดยการคาดเดาคำตอบถัดไป ลองนึกถึงแชทบอทหรือ AI การสนทนา

ความแตกต่างระหว่างlarge language model (LLM) และ generative AI

Generative AIเป็นคำทั่วไปที่หมายถึงโมเดลปัญญาประดิษฐ์ที่มีความสามารถในการสร้างเนื้อหา AI เจนเนอเรชั่นสามารถสร้างข้อความ โค้ด รูปภาพ วิดีโอ และเพลงได้ ตัวอย่างของ generative AI ได้แก่ Midjourney, DALL-E และ ChatGPT

โมเดลภาษาขนาดใหญ่เป็น Generative AI ประเภทหนึ่งที่ได้รับการฝึกฝนเกี่ยวกับข้อความและสร้างเนื้อหาที่เป็นข้อความ ChatGPT เป็นตัวอย่างยอดนิยมของ AI ข้อความเชิงสร้างสรรค์

การทำงานของโมเดลภาษาขนาดใหญ่ทำงานอย่างไร

โมเดลภาษาขนาดใหญ่จะขึ้นอยู่กับโมเดล Transformer และทำงานโดยการรับอินพุต เข้ารหัส จากนั้นถอดรหัสเพื่อสร้างการทำนายเอาต์พุต แต่ก่อนที่โมเดลภาษาขนาดใหญ่จะสามารถรับการป้อนข้อความและสร้างการคาดคะเนผลลัพธ์ได้นั้น จำเป็นต้องมีการฝึกอบรมเพื่อให้สามารถใช้งานฟังก์ชันทั่วไปได้ครบถ้วน และการปรับแต่งอย่างละเอียด ซึ่งช่วยให้สามารถทำงานได้เฉพาะเจาะจง

-การฝึกอบรม:โมเดลภาษาขนาดใหญ่ได้รับการฝึกอบรมล่วงหน้าโดยใช้ชุดข้อมูลที่เป็นข้อความขนาดใหญ่จากไซต์เช่น Wikipedia, GitHub หรืออื่นๆ ชุดข้อมูลเหล่านี้ประกอบด้วยคำนับล้านล้านคำ และคุณภาพของคำเหล่านี้จะส่งผลต่อประสิทธิภาพของโมเดลภาษา ในขั้นตอนนี้ โมเดลภาษาขนาดใหญ่จะมีส่วนร่วมในการเรียนรู้แบบไม่มีผู้ดูแล ซึ่งหมายความว่าโมเดลจะประมวลผลชุดข้อมูลที่ป้อนเข้ามาโดยไม่มีคำสั่งเฉพาะ ในระหว่างกระบวนการนี้ อัลกอริธึม AI ของ LLM สามารถเรียนรู้ความหมายของคำ และความสัมพันธ์ระหว่างคำต่างๆ นอกจากนี้ยังเรียนรู้ที่จะแยกแยะคำศัพท์ตามบริบท ตัวอย่างเช่น เรียนรู้ที่จะเข้าใจว่า "ถูกต้อง" หมายถึง "ถูกต้อง" หรือตรงกันข้ามกับ "ซ้าย"

-การปรับแต่งอย่างละเอียด:เพื่อให้โมเดลภาษาขนาดใหญ่สามารถทำงานได้เฉพาะ เช่น การแปล จะต้องได้รับการปรับแต่งอย่างละเอียดตามกิจกรรมนั้น ๆ การปรับแต่งแบบละเอียดช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานของงานเฉพาะ

-การปรับแต่งพรอมต์ทำหน้าที่คล้ายกับการปรับแต่งอย่างละเอียด โดยจะฝึกโมเดลให้ทำงานเฉพาะเจาะจงผ่านการแจ้งแบบไม่กี่ช็อต หรือพร้อมต์แบบ Zero-shot ข้อความแจ้งคือคำสั่งที่มอบให้กับ LLM การแจ้งเตือนแบบไม่กี่ช็อตจะสอนแบบจำลองให้คาดการณ์ผลลัพธ์ผ่านการใช้ตัวอย่าง

เป้าหมายการใช้งานโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM)

-การดึงข้อมูล: นึกถึง Bing หรือ Google เมื่อใดก็ตามที่คุณใช้คุณลักษณะการค้นหา คุณจะต้องอาศัยโมเดลภาษาขนาดใหญ่เพื่อสร้างข้อมูลเพื่อตอบสนองต่อคำค้นหา สามารถดึงข้อมูลแล้วสรุปและสื่อสารคำตอบในรูปแบบการสนทนาได้

-การวิเคราะห์ความรู้สึก :เนื่องจากการประยุกต์ใช้การประมวลผลภาษาธรรมชาติโมเดลภาษาขนาดใหญ่ช่วยให้บริษัทต่างๆ สามารถวิเคราะห์ความรู้สึกของข้อมูลที่เป็นข้อความได้

-การสร้างข้อความ:โมเดลภาษาขนาดใหญ่อยู่เบื้องหลัง AI เชิงสร้างสรรค์ เช่น ChatGPT และสามารถสร้างข้อความตามอินพุตได้ พวกเขาสามารถสร้างตัวอย่างข้อความเมื่อได้รับแจ้ง ตัวอย่างเช่น: "เขียนบทกวีเกี่ยวกับต้นปาล์มในสไตล์ของ Emily Dickinson ให้ฉันหน่อย"

-การสร้างโค้ด:เช่นเดียวกับการสร้างข้อความ การสร้างโค้ดเป็นแอปพลิเคชันของ AI เชิงสร้างสรรค์ LLM เข้าใจรูปแบบ ซึ่งช่วยให้พวกเขาสร้างโค้ดได้

-แชทบอทและ AI การสนทนา:โมเดลภาษาขนาดใหญ่ช่วยให้แชทบอท บริการลูกค้าหรือ AI การสนทนาสามารถมีส่วนร่วมกับลูกค้า ตีความความหมายของคำถามหรือการตอบกลับของพวกเขา และเสนอการตอบกลับตามลำดับ

ประโยชน์ของการใช้งานโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM)

-สามารถใช้สำหรับการแปลภาษา การเติมประโยคการวิเคราะห์ความรู้สึกการตอบคำถาม สมการทางคณิตศาสตร์ และอื่นๆ อีกมากมาย

-ประสิทธิภาพของโมเดลภาษาขนาดใหญ่ได้รับการปรับปรุงอย่างต่อเนื่อง เนื่องจากจะเติบโตขึ้นเมื่อมีการเพิ่มข้อมูลและพารามิเตอร์มากขึ้น

-สาธิตการเรียนรู้ในบริบท โมเดลภาษาขนาดใหญ่จะเรียนรู้ได้อย่างรวดเร็ว