Quote from kijakarnjunda on January 14, 2025, 7:14 pm

Large Language Model (LLM) คือปัญญาประดิษฐ์ที่ได้รับการพัฒนาขึ้นเพื่อเข้าใจและสร้างข้อความในรูปแบบภาษาธรรมชาติ โดยใช้เทคนิคการเรียนรู้เชิงลึก (Deep Learning) และมีการฝึกฝนด้วยข้อมูลจำนวนมหาศาล ประเด็นสำคัญของ LLM มีดังนี้:

1. ขนาดของโมเดล

• LLM มีจำนวนพารามิเตอร์ (parameters) มากมาย ซึ่งพารามิเตอร์เหล่านี้คือค่าที่ใช้กำหนดลักษณะการทำงานของโมเดล เช่น ความสัมพันธ์ระหว่างคำในประโยค
• ตัวอย่าง LLM ที่รู้จักกันดี เช่น GPT (Generative Pre-trained Transformer), BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers), และ PaLM (Pathways Language Model)

2. การฝึกฝน (Training)

• ใช้ข้อมูลขนาดใหญ่ เช่น ข้อความจากหนังสือ, บทความวิชาการ, บล็อก, และเนื้อหาออนไลน์ เพื่อให้เข้าใจโครงสร้างภาษาและความหมายของคำ
• ฝึกฝนโดยใช้เทคนิค Transformer Architecture ซึ่งช่วยให้โมเดลเข้าใจบริบทของคำทั้งก่อนหน้าและหลังในประโยค

3. ความสามารถของ LLM

• การสร้างข้อความ: สามารถเขียนบทความ, บทสนทนา, หรือโค้ดโปรแกรม
• การตอบคำถาม: ให้คำตอบตามความรู้ที่ฝึกฝนมา
• การแปลภาษา: แปลข้อความจากภาษาหนึ่งไปยังอีกภาษาหนึ่ง
• การสรุปข้อมูล: ย่อความเนื้อหาที่ยาวให้กระชับและเข้าใจง่าย
• การวิเคราะห์ข้อมูล: เข้าใจเจตนา ความรู้สึก หรือเนื้อหาของข้อความ

4. ข้อดี

• ใช้งานได้หลากหลาย เช่น การสนับสนุนลูกค้า, การวิจัย, การเขียนเชิงสร้างสรรค์, หรือการพัฒนาซอฟต์แวร์
• ช่วยเพิ่มความเร็วและลดค่าใช้จ่ายในงานที่เกี่ยวข้องกับภาษา

---

5. ข้อจำกัด

• ข้อมูลล้าสมัย: โมเดลไม่สามารถอัปเดตความรู้ใหม่ได้โดยอัตโนมัติหลังจากการฝึกฝน
• ความลำเอียง (Bias): โมเดลอาจสะท้อนอคติที่มีอยู่ในข้อมูลการฝึกฝน
• การไม่เข้าใจลึกซึ้ง: แม้จะให้คำตอบที่ดูสมเหตุสมผล แต่บางครั้งก็ไม่มีพื้นฐานความเข้าใจที่แท้จริง

ตัวอย่างการใช้งานจริง

1. Chatbots เช่น ระบบบริการลูกค้าออนไลน์
2. การช่วยเขียนโค้ด: ใช้ AI ในการแนะนำหรือเขียนโค้ดให้
3. การวิเคราะห์ข้อมูลทางธุรกิจ: ช่วยประมวลผลข้อมูลขนาดใหญ่เพื่อหาแนวโน้มและข้อมูลเชิงลึก