โมเดลสร้างวิดีโอ (Video Generation Model)
โมเดลภาษาขนาดใหญ่ (Large Language Models - LLMs) คืออะไร
โมเดลภาษาขนาดใหญ่ (Large Language Models - LLMs) คือ โปรแกรมคอมพิวเตอร์ ประเภทหนึ่งที่ถูกฝึกฝนด้วย ข้อมูลข้อความจำนวนมหาศาล ทำให้มีความสามารถในการ:
- เข้าใจ ภาษาธรรมชาติ (ภาษาที่มนุษย์ใช้สื่อสารกัน)
- สร้าง ข้อความใหม่ที่สอดคล้องและเป็นธรรมชาติ
- แปล ภาษา
- ตอบคำถาม
- สรุป ใจความสำคัญ
- เขียน บทความ, โค้ด, สคริปต์, อีเมล, และเนื้อหาประเภทต่างๆ
- ทำงานอื่นๆ ที่เกี่ยวข้องกับภาษาได้หลากหลาย
เปรียบเทียบง่ายๆ:
- เหมือนกับ "สมอง" ที่มีความรู้เกี่ยวกับภาษามากมายมหาศาล
- เหมือนกับ "นักเขียน" ที่มีความสามารถในการเขียนหลากหลายรูปแบบ
หลักการทำงาน (แบบง่าย):
- การฝึกฝน: LLMs ถูก "ป้อน" ด้วยข้อมูลข้อความจำนวนมหาศาล (เช่น หนังสือ, บทความ, เว็บไซต์)
- การเรียนรู้: LLMs เรียนรู้รูปแบบทางภาษา, ความสัมพันธ์ระหว่างคำ, และความหมายจากข้อมูลที่ได้รับ
- การสร้างข้อความ: เมื่อได้รับคำสั่ง (prompt), LLMs จะใช้ความรู้ที่เรียนรู้มาเพื่อ "คาดเดา" คำต่อไปที่เหมาะสมที่สุด และสร้างข้อความต่อเนื่องไปเรื่อยๆ
ตัวอย่าง LLMs ที่รู้จักกันดี:
- GPT-3, GPT-4 (จาก OpenAI)
- LaMDA, Gemini (จาก Google)
- LLaMA (จาก Meta)
- Claude (จาก Anthropic)
ความสำคัญ:
LLMs กำลังเปลี่ยนแปลงวิธีที่เราโต้ตอบกับคอมพิวเตอร์ และมีศักยภาพในการนำไปประยุกต์ใช้ในหลากหลายสาขา เช่น:
- แชทบอท: สร้างแชทบอทที่สามารถสนทนาได้อย่างเป็นธรรมชาติ
- ผู้ช่วยเสมือน: สั่งงานด้วยเสียง, ค้นหาข้อมูล, จัดการตารางนัดหมาย
- การแปลภาษา: แปลภาษาได้อย่างรวดเร็วและแม่นยำ
- การสร้างเนื้อหา: ช่วยเขียนบทความ, โพสต์โซเชียล, สคริปต์
- การศึกษา: ช่วยนักเรียนในการเรียนรู้, ตอบคำถาม, สรุปเนื้อหา
- การวิจัย: ช่วยนักวิจัยในการวิเคราะห์ข้อมูล, ค้นหาข้อมูล, สรุปงานวิจัย
- การเขียนโปรแกรม: ช่วยเขียนโค้ด, ตรวจสอบข้อผิดพลาด
ข้อจำกัด:
แม้ว่า LLMs จะมีความสามารถที่น่าทึ่ง แต่ก็ยังมีข้อจำกัดบางประการ:
- ความถูกต้องของข้อมูล: LLMs อาจให้ข้อมูลที่ไม่ถูกต้อง หรือมีอคติ เนื่องจากข้อมูลที่ใช้ในการฝึกฝนอาจมีข้อบกพร่อง
- ความเข้าใจเชิงลึก: LLMs อาจไม่เข้าใจความหมายที่ซับซ้อน หรือบริบทที่ละเอียดอ่อน
- ความคิดสร้างสรรค์: LLMs อาจสร้างเนื้อหาที่ไม่สร้างสรรค์ หรือซ้ำซาก
- จริยธรรม: การใช้งาน LLMs อาจมีประเด็นด้านจริยธรรม เช่น การละเมิดลิขสิทธิ์, การเผยแพร่ข้อมูลเท็จ
โดยรวมแล้ว LLMs เป็นเทคโนโลยีที่น่าทึ่งและมีศักยภาพในการเปลี่ยนแปลงโลก แต่ก็จำเป็นต้องใช้งานอย่างระมัดระวังและมีความรับผิดชอบ
โมเดลภาษาที่น่าสนใจ
โมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLMs) ที่โดดเด่นและกำลังมาแรง ทั้งจากบริษัทเทคโนโลยีชั้นนำและงานวิจัยใหม่ๆ พร้อมเจาะลึกความสามารถ, จุดเด่น, และตัวอย่างการใช้งานที่น่าสนใจของแต่ละโมเดล
OpenAI GPT
DeepSeek เป็นบริษัท AI สัญชาติจีนที่ก่อตั้งในเดือนกรกฎาคม 2023 โดยมีสำนักงานใหญ่อยู่ที่เมืองหางโจว มณฑลเจ้อเจียง บริษัทนี้เป็นของกองทุนเฮดจ์ฟันด์ High-Flyer และมีเลียง เหวินเฟิง ผู้ร่วมก่อตั้ง High-Flyer เป็น CEO
DeepSeek
DeepSeek เป็นบริษัท AI สัญชาติจีนที่ก่อตั้งในเดือนกรกฎาคม 2023 โดยมีสำนักงานใหญ่อยู่ที่เมืองหางโจว มณฑลเจ้อเจียง บริษัทนี้เป็นของกองทุนเฮดจ์ฟันด์ High-Flyer และมีเลียง เหวินเฟิง ผู้ร่วมก่อตั้ง High-Flyer เป็น CEO
Claude (Anthropic)
Claude คือโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) พัฒนาโดยบริษัท Anthropic ที่ก่อตั้งในปี 2021 โดยทีมผู้เชี่ยวชาญจาก OpenAI และ Google โดยบริษัทได้รับเงินลงทุนจาก Google และ Amazon
Google Gemini
Claude คือโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) พัฒนาโดยบริษัท Anthropic ที่ก่อตั้งในปี 2021 โดยทีมผู้เชี่ยวชาญจาก OpenAI และ Google โดยบริษัทได้รับเงินลงทุนจาก Google และ Amazon
Llama (โดย Meta)
Claude คือโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) พัฒนาโดยบริษัท Anthropic ที่ก่อตั้งในปี 2021 โดยทีมผู้เชี่ยวชาญจาก OpenAI และ Google โดยบริษัทได้รับเงินลงทุนจาก Google และ Amazon
Grok
Claude คือโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) พัฒนาโดยบริษัท Anthropic ที่ก่อตั้งในปี 2021 โดยทีมผู้เชี่ยวชาญจาก OpenAI และ Google โดยบริษัทได้รับเงินลงทุนจาก Google และ Amazon
Grok
Claude คือโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) พัฒนาโดยบริษัท Anthropic ที่ก่อตั้งในปี 2021 โดยทีมผู้เชี่ยวชาญจาก OpenAI และ Google โดยบริษัทได้รับเงินลงทุนจาก Google และ Amazon
Grok
Claude คือโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) พัฒนาโดยบริษัท Anthropic ที่ก่อตั้งในปี 2021 โดยทีมผู้เชี่ยวชาญจาก OpenAI และ Google โดยบริษัทได้รับเงินลงทุนจาก Google และ Amazon
วิดีโอน่าสนใจที่เกี่ยวข้องกับ LLM
รวบรวมวิดีโอคุณภาพที่อธิบายเรื่อง LLMs จากผู้เชี่ยวชาญในวงการ AI ช่วยให้คุณเรียนรู้ได้เข้าใจอย่างลึกซึ้ง
Deep Dive into LLMs like ChatGPT
โดย Andrej Karpathy หนึ่งในผู้ร่วมก่อตั้ง OpenAI
ในเนื้อหานี้มีการพูดถึงการพัฒนาและการทำงานของโมเดลภาษาใหญ่ (LLMs) เช่น ChatGPT โดยแบ่งออกเป็นหลายประเด็นสำคัญ:
- การควบคุมและการทำงานของโมเดล: มีการกล่าวถึงความสามารถในการมอบหมายการควบคุมให้กับโมเดลเพื่อทำงานต่าง ๆ เช่น การคลิกเมาส์และการพิมพ์ ซึ่งแสดงให้เห็นถึงความก้าวหน้าของเทคโนโลยีนี้
- การเทรนโมเดล: โมเดลผ่านการเทรนในสองขั้นตอนหลัก คือ การฝึกอบรมเบื้องต้น (pre-training) ที่ใช้ข้อมูลจากอินเทอร์เน็ตเพื่อให้โมเดลเรียนรู้ความรู้พื้นฐาน และการปรับแต่งด้วยการควบคุม (supervised fine-tuning) ซึ่งมีการใช้ข้อมูลจากการสนทนาระหว่างมนุษย์และโมเดลเพื่อสอนให้โมเดลตอบสนองได้ดีขึ้น
- การเรียนรู้ในช่วงทดสอบ: โมเดลไม่สามารถเรียนรู้จากข้อมูลใหม่ในระหว่างการทดสอบได้ แต่สามารถปรับเปลี่ยนการตอบสนองตามบริบทที่มีอยู่ในหน้าต่างการสนทนา
- ข้อจำกัดของโมเดล: โมเดลมีข้อจำกัดในการทำงาน เช่น การสร้างข้อมูลที่ไม่ถูกต้อง (hallucinations) และการขาดความสามารถในการทำคณิตศาสตร์หรือการนับที่ถูกต้อง
- การพัฒนาในอนาคต: มีการพูดถึงความจำเป็นในการวิจัยเพิ่มเติมเพื่อพัฒนาโมเดลให้สามารถจัดการกับงานที่ซับซ้อนและยาวนานมากขึ้น รวมถึงการใช้ข้อมูลหลายรูปแบบ (multimodal tasks)
- การใช้งานโมเดล: มีการแนะนำวิธีการเข้าถึงและใช้งานโมเดลต่าง ๆ รวมถึงโมเดลที่มีน้ำหนักเปิด (open weights) ที่สามารถดาวน์โหลดและใช้งานได้ฟรี
บทความน่าสนใจที่เกี่ยวข้องกับ LLM
บทความที่คัดสรรเกี่ยวกับโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLMs) ครอบคลุมตั้งแต่พื้นฐานการทำงาน การประยุกต์ใช้ในธุรกิจ ไปจนถึงแนวโน้มและนวัตกรรมล่าสุด อัพเดทสม่ำเสมอเพื่อให้คุณเข้าใจและใช้ประโยชน์จาก AI ได้อย่างมีประสิทธิภาพ
