โมเดลภาษาขนาดใหญ่เรียนรู้และจดจำข้อมูลได้อย่างไร?

จินตนาการว่าเรากำลังสอนเด็กน้อยคนหนึ่งเกี่ยวกับโลกรอบตัว เมื่อเราชี้ไปที่แอปเปิ้ลและบอกเด็กว่า "นี่คือแอปเปิ้ล"
เด็กจะค่อยๆ เรียนรู้ ว่ามันคือ แอปเปิ้ล แต่ถ้าเด็กคนนั้นไม่ได้เห็นแอปเปิ้ลนานๆ เค้าก็อาจจะลืมได้

การเรียนรู้ของโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLMs) ที่เราใช้ใน AI ทุกวันนี้ ก็เป็นแบบนี้เช่นกันครับ

มีงานวิจัยอันนึงเผยกลไกการเรียนรู้และการลืมของโมเดลภาษาเหล่านี้ ช่วยให้เราพัฒนา AI ที่ฉลาดขึ้นในอนาคต

ลองมาดูรายละเอียดเพิ่มเติมกันครับ

โมเดลภาษาเรียนรู้อย่างไร?

โมเดลภาษาขนาดใหญ่เรียนรู้ข้อมูลทีละเล็ก ทีละน้อย เหมือนกับการสะสมความรู้ในสมอง
ทุกครั้งที่เจอข้อมูลใหม่ โอกาสในการจดจำข้อมูลนั้นก็จะเพิ่มขึ้น
เช่น เมื่อโมเดลเห็นประโยค "แมวเป็นสัตว์เลี้ยงที่นิยม" บ่อยๆ มันจะเรียนรู้และจดจำข้อมูลนี้ได้ดีขึ้น

จากการค้นพบ โมเดลเรียนรู้จากการเจอข้อมูลซ้ำ ๆ คล้ายการเรียนรู้ของมนุษย์

การลืมของโมเดลภาษา

โมเดลภาษาลืมข้อมูลได้เหมือนมนุษย์เช่นกัน โมเดลจะลืมข้อมูลเร็วในช่วงแรก และจะลืมช้าลงเมื่อเวลาผ่านไป
เหมือนกับการที่เราอ่านหนังสือสอบ วันแรกอาจจะจำได้แม่น แต่หลังจากนั้นก็จะเริ่มลืมละ

ตัวอย่างเช่น ถ้าโมเดลเรียนรู้ว่า "ดาวอังคารมีดวงจันทร์ 2 ดวง" แต่พอไม่ได้เจอนาน โอกาสจำได้จะลดลงอย่างรวดเร็วในช่วงแรก จากนั้นค่อยๆ ลดลงช้าๆ

ปัจจัยที่มีผลต่อการเรียนรู้และการจดจำ

ปัจจัยที่มีผลต่อการเรียนรู้ของ AI มีหลายข้อครับ เช่น

• ขนาดของโมเดล: โมเดลใหญ่จะจำได้ดีกว่า
• ความหลากหลายของข้อมูล: ข้อมูลที่หลากหลายช่วยให้เข้าใจได้ดีขึ้น
• ปริมาณข้อมูลที่ใช้ฝึก: การฝึกด้วยข้อมูลจำนวนมากช่วยให้จำได้นานขึ้น

โมเดลมักมีปัญหาในการเรียนรู้ข้อมูลที่ไม่ค่อยพบ เช่น ข้อมูลเฉพาะทาง ทำให้บางครั้ง AI อาจให้ข้อมูลผิดพลาดเกี่ยวกับเรื่องที่ไม่คุ้นเคยได้

เช่น

โมเดลจำได้ว่า "กรุงปารีสเป็นเมืองหลวงของฝรั่งเศส" เพราะข้อมูลนี้ปรากฏบ่อย
แต่มันอาจจำไม่ได้ว่า "เมืองหลวงของบูร์กินาฟาโซคืออะไร" เนื่องจากข้อมูลนี้ปรากฏน้อยกว่า

บทสรุป

การเข้าใจการเรียนรู้และการลืมของโมเดลภาษาขนาดใหญ่เป็นก้าวสำคัญในการพัฒนา AI ที่ฉลาดขึ้นและน่าเชื่อถือมากขึ้น ความรู้นี้จะช่วยให้เราออกแบบวิธีการเทรน AI ให้ดีขึ้น โดยการเลือกข้อมูลที่เหมาะสม ก็สามารถสร้างโมเดลที่เรียนรู้และจำข้อมูลได้ดียิ่งขึ้น

การพัฒนา LLMs ที่ดีขึ้นจะส่งผลให้ AI สามารถตอบสนองต่อความต้องการของผู้ใช้ได้อย่างรวดเร็วและแม่นยำมากขึ้น
ในอนาคต เราอาจเห็น AI ที่เรียนรู้ได้เร็วขึ้น จดจำข้อมูลได้นานขึ้น และเข้าใจโลกรอบตัวได้ลึกซึ้งขึ้น

จนทำให้ AI สามารถช่วยเหลือมนุษย์ในหลากหลายด้านมากขึ้น เช่น การแพทย์ การศึกษาหรือการแก้ปัญหาทางสังคม

• อ่านเวอร์ชั่นสรุปแบบเทคนิค->  ที่นี่ พร้อมแชทคุยกับเปเปอร์ต้นฉบับได้เลย