โมเดลภาษาขนาดใหญ่: คืออะไรและทำงานอย่างไร

ในปัจจุบัน คำว่า LLM หรือ “Large Language Model” ถูกใช้กันบ่อยขึ้น คนส่วนใหญ่รู้ว่า LLM เชื่อมโยงกับปัญญาประดิษฐ์ แต่ก็แค่นั้นแหละ

ระบบปัญญาประดิษฐ์อันทรงพลังหลายระบบในปัจจุบัน ตั้งแต่ ChatGPT ของ OpenAI ไปจนถึง BERT ของ Google ล้วนอิงจากโมเดลภาษาขนาดใหญ่ ซึ่งเป็นแหล่งที่มาของพลังของระบบเหล่านี้ แต่สิ่งใดที่ทำให้ LLM เหล่านี้แตกต่างจากเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์อื่นๆ ก่อนหน้านี้?

โมเดลภาษาขนาดใหญ่ตามชื่อบ่งบอกว่ามีขนาดใหญ่มาก พวกมันเป็นระบบ AI ที่ได้รับการฝึกฝนด้วยข้อมูลจำนวนมหาศาล ซึ่งทำให้พวกมันมีประสิทธิภาพมากกับภาษาของมนุษย์ โพสต์นี้จะอธิบายวิธีการ

โมเดลภาษาขนาดใหญ่คืออะไร?

โมเดลภาษาขนาดใหญ่เป็นระบบปัญญาประดิษฐ์ประเภทหนึ่งที่ได้รับการฝึกฝนให้จดจำ จำลอง ทำนาย และจัดการข้อความหรือเนื้อหาอื่นๆ โมเดลภาษาขนาดใหญ่สมัยใหม่ประกอบด้วยเครือข่ายประสาทเทียมของ AI ที่มีพารามิเตอร์นับพันล้านหรือมากกว่านั้น และมักได้รับการฝึกฝนโดยใช้ข้อมูลขนาดเพตาไบต์

โมเดลภาษาขนาดใหญ่สามารถเข้าใจสิ่งต่างๆ ได้มากมายเช่นเดียวกับมนุษย์ แม้ว่าจะไม่ใช่ทุกอย่างก็ตาม อย่างไรก็ตาม ต่างจากมนุษย์ส่วนใหญ่ โมเดลภาษาขนาดใหญ่สามารถมีความรู้ที่ครอบคลุมมากกว่าเกี่ยวกับแทบทุกสิ่ง ทำให้ดูเหมือนเป็น คอมพิวเตอร์ที่รอบรู้

ปัจจุบันโมเดลภาษาขนาดใหญ่เป็นไปได้เพราะมีข้อมูลดิจิทัลจำนวนมากบนอินเทอร์เน็ต ต้นทุนการประมวลผลที่ต่ำลง และพลังการประมวลผลที่เพิ่มมากขึ้นของทั้ง CPU และ GPU ซึ่งเป็นโปรเซสเซอร์แบบขนาน

โมเดลภาษาขนาดใหญ่ทำงานอย่างไร?

บนพื้นผิวแบบจำลองภาษาขนาดใหญ่เช่น ChatGPT ใช้งานง่าย เพียงพิมพ์ข้อความแล้วระบบจะตอบกลับ ไม่ว่าจะเป็นคำถามหรือคำขอทุกประเภท

อย่างไรก็ตาม ใต้พื้นผิวมีสิ่งอื่นๆ อีกมากมายที่เกิดขึ้นเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่ดูเหมือนไม่ต้องใช้ความพยายามใดๆ ซึ่งเป็นสิ่งที่โมเดลภาษาขนาดใหญ่มักพบเห็น ตัวอย่างเช่น ก่อนอื่นจะต้องสร้างระบบ ฝึกอบรม และปรับแต่งให้เหมาะสมเพื่อสร้างผลลัพธ์ประเภท ChatGPT

ต่อไปนี้เป็นการดูแบบรวดเร็วของกระบวนการต่างๆ ที่ทำให้แบบจำลองภาษาขนาดใหญ่เป็นไปได้

• ออกแบบการออกแบบโมเดลภาษาขนาดใหญ่จะกำหนดวิธีการทำงาน อัลกอริทึม และวิธีการฝึกอบรมที่จะใช้ ตลอดจนเวลาและต้นทุนสำหรับการฝึกอบรมและการบำรุงรักษาโดยรวม
• หม้อแปลง:โมเดลภาษาขนาดใหญ่ส่วนใหญ่สร้างขึ้นโดยใช้โมเดลการเรียนรู้เชิงลึกของทรานส์ฟอร์เมอร์ ทรานส์ฟอร์เมอร์มีประโยชน์เพราะมีกลไกการใส่ใจตัวเองที่ทำให้ทรานส์ฟอร์เมอร์มีความเข้าใจบริบทมากขึ้น และด้วยเหตุนี้จึงต้องใช้เวลาในการฝึกน้อยกว่าเมื่อเทียบกับโมเดลรุ่นเก่า
• การฝึกอบรมเบื้องต้นและข้อมูล:จาก Wikipedia ไปจนถึงฐานข้อมูลขนาดใหญ่และแหล่งข้อมูลเฉพาะอื่นๆ ปริมาณและคุณภาพของข้อมูลที่ใช้ในการฝึกโมเดลภาษาขนาดใหญ่จะกำหนดความสามารถในการส่งออกของโมเดล การฝึกเบื้องต้นจะให้ข้อมูลพื้นฐานที่จำเป็นแก่โมเดลภาษาขนาดใหญ่ในการทำความเข้าใจข้อความที่เขียน ภาษา บริบท และอื่นๆ การฝึกเบื้องต้นของ LLM ส่วนใหญ่จะทำโดยใช้ข้อมูลที่ไม่มีป้ายกำกับในโหมดการเรียนรู้แบบกึ่งมีผู้ดูแลหรือแบบมีผู้ดูแลตนเอง
• ปรับจูน:หลังจากขั้นตอนก่อนการฝึกอบรมของ LLM ขั้นตอนต่อไปมักจะเป็นการปรับแต่งเฉพาะโดเมนเพื่อให้เป็นเครื่องมือที่มีประโยชน์มากขึ้นสำหรับวัตถุประสงค์เฉพาะ เช่น การสนทนา การวิจัยทางธุรกิจ การเติมโค้ด และอื่นๆ นี่คือขั้นตอนที่พัฒนาเครื่องมือเช่น GitHub Copilot และ ChatGPT ของ OpenAI

โมเดลภาษาขนาดใหญ่และเครื่องมือซอฟต์แวร์

โมเดลภาษาขนาดใหญ่สามารถเชื่อมต่อกับระบบซอฟต์แวร์หรือแพลตฟอร์มอื่นๆ ได้ผ่านปลั๊กอินและการรวม API ซึ่งทำให้ LLM สามารถดำเนินกิจกรรมในโลกแห่งความเป็นจริงได้ เช่น การตรวจสอบเวลา การคำนวณเลขคณิต การท่องเว็บ และการโต้ตอบกับเว็บแอปผ่านแพลตฟอร์ม เช่น Zapier

นี่เป็นพื้นที่ที่กำลังพัฒนาในปัจจุบันและมีความเป็นไปได้มากมาย ตัวอย่างเช่น สิ่งที่คุณต้องทำคือให้คำแนะนำ จากนั้น LLM จะสามารถค้นหาข้อมูลต่างๆ ให้คุณได้ทางเว็บ ทำการจอง ติดตามข่าวสารสำคัญ ช้อปปิ้ง และอื่นๆ อีกมากมาย

เงื่อนไขและฉลาก LLM

ไม่มีวิธีการเฉพาะเจาะจงในการพัฒนาโมเดลภาษาขนาดใหญ่ ดังนั้นกลุ่มนักพัฒนาจึงต้องใช้โมเดลที่แตกต่างกันเล็กน้อยเพื่อบรรลุเป้าหมายที่คล้ายคลึงกัน สถานการณ์นี้ทำให้เกิดคำจำกัดความที่แตกต่างกัน เนื่องจากพวกเขาพยายามอธิบายวิธีการทำงานของแต่ละโมเดล ต่อไปนี้คือคำศัพท์บางส่วนและความหมายของคำศัพท์เหล่านี้

• โมเดลแบบ Zero-Shot:โมเดลภาษาขนาดใหญ่ที่ได้รับการฝึกอบรมไว้ล่วงหน้าสามารถจำแนกประเภทได้มากกว่าชุดการฝึกอบรมขั้นพื้นฐานและให้ผลลัพธ์ที่แม่นยำพอสมควรสำหรับการใช้งานทั่วไป
• โมเดลที่ได้รับการปรับแต่งอย่างดี:แบบจำลองเฉพาะโดเมน
• แบบจำลองหลายโหมด:สามารถเข้าใจและสร้างสื่อประเภทอื่นนอกเหนือจากข้อความได้ เช่นรูปภาพ
• GPT:หม้อแปลงที่ผ่านการฝึกล่วงหน้าเชิงกำเนิด
• T5:เครื่องแปลงการถ่ายโอนข้อความเป็นข้อความ
• BART:หม้อแปลงแบบทิศทางสองทางและแบบถดถอยอัตโนมัติ
• BERT:การแสดงตัวเข้ารหัสทิศทางสองทางจากหม้อแปลง
• โรเบอร์ต้า:แนวทาง BERT ที่ได้รับการปรับให้เหมาะสมอย่างแข็งแกร่ง
• CTRL:แบบจำลองภาษาหม้อแปลงเงื่อนไข
• ลามา:โมเดลภาษาขนาดใหญ่ Meta AI
• ทัวริง NLG: การสร้างภาษาธรรมชาติ
• แลมด้า:โมเดลภาษาสำหรับการประยุกต์ใช้บทสนทนา
• ELECTRA:การเรียนรู้ตัวเข้ารหัสที่จัดประเภทการแทนที่โทเค็นได้อย่างมีประสิทธิภาพและแม่นยำ

การประยุกต์ใช้โมเดลภาษาขนาดใหญ่

โมเดลภาษาขนาดใหญ่สามารถนำไปประยุกต์ใช้งานได้อย่างมีประโยชน์ในหลาย ๆ ด้าน เช่น ธุรกิจ การพัฒนา และการวิจัย ประโยชน์ที่แท้จริงจะเกิดขึ้นหลังจากปรับแต่ง ซึ่งขึ้นอยู่กับจุดประสงค์ของโมเดลนั้น ๆ ต่อไปนี้คือพื้นที่การใช้งานมากมายของโมเดลเหล่านี้

1. การแปลภาษา:โมเดลภาษาขนาดใหญ่ทำงานได้ดีกับหลายภาษา สามารถแปลประโยคธรรมดาเป็นรหัสคอมพิวเตอร์หรือแม้กระทั่งแปลเป็นภาษามนุษย์หลายภาษาได้ในคราวเดียว
2. การสร้างเนื้อหา:ตั้งแต่การสร้างข้อความไปจนถึงรูปภาพและอื่นๆ LLM สามารถนำไปใช้สร้างเนื้อหาได้ทุกประเภทอย่างมีกำไร รวมถึงคำอธิบายผลิตภัณฑ์ เนื้อหาการตลาด อีเมลของบริษัท และแม้แต่เอกสารทางกฎหมาย
3. ผู้ช่วยเสมือน:การที่พวกเขามีความเข้าใจภาษาคนเป็นอย่างดีทำให้ LLM เหมาะที่จะเป็นผู้ช่วยเสมือนจริง พวกเขาสามารถรับภาษาคนเป็นคำสั่งและใช้ภาษาเขียน ดำเนินการออนไลน์ ค้นคว้า และอื่นๆ อีกมากมาย
4. แชทและการสนทนา:พวกเขายังเป็นคู่สนทนาที่ดีอีกด้วย ดังที่แสดงให้เห็นจากโมเดล ChatGPT ยอดนิยม
5. ตอบคำถาม:โมเดลภาษาขนาดใหญ่จะดูดซับข้อมูลจำนวนมากในระหว่างการฝึก ซึ่งทำให้โมเดลเหล่านั้นสามารถตอบคำถามความรู้ทั่วไปได้ส่วนใหญ่
6. สรุปเนื้อหา:พวกเขายังสามารถสรุปเนื้อหาข้อความขนาดใหญ่ให้สั้นลงได้อีกด้วย โมเดลทรานส์ฟอร์เมอร์เหมาะอย่างยิ่งสำหรับเรื่องนี้
7. การวิเคราะห์ทางการเงิน: BloombergGPT เป็นตัวอย่างที่ดีของสิ่งนี้
8. การสร้างรหัส:โปรแกรมเมอร์คอมพิวเตอร์กำลังมีประสิทธิภาพมากขึ้นด้วยคอไพลอตที่ขับเคลื่อนด้วยโมเดลภาษาขนาดใหญ่ที่ปรับแต่งมาเพื่อการเขียนโปรแกรม
9. บริการถอดความ:LLM ทำให้การถอดเสียงข้อความเป็นคำพูดและคำพูดเป็นข้อความเป็นเรื่องง่ายในขณะเดียวกัน
10. การเขียนเนื้อหาใหม่: ไม่ว่าจะอยู่ในภาษาเดียวกันหรือในรูปแบบที่แตกต่างกัน
11. การวิเคราะห์ความเชื่อมั่น:LLM สามารถนำมาใช้เพื่อสรุปความรู้สึกที่ฝังแน่นในการสื่อสารของมนุษย์ได้อย่างมีประสิทธิภาพ ซึ่งทีมการตลาดสามารถนำไปประยุกต์ใช้ให้เกิดประโยชน์โดยศึกษาลูกค้าของตน
12. การดึงข้อมูล:ความเข้าใจที่ดีในภาษาคนทำให้ LLM เป็นส่วนสำคัญของเครื่องมือค้นหาสมัยใหม่
13. การศึกษา:ตั้งแต่เครื่องมือการเรียนรู้แบบโต้ตอบไปจนถึงระบบสอนพิเศษและการให้คะแนนที่ชาญฉลาดและเป็นส่วนตัวมากขึ้น การประยุกต์ใช้ศักยภาพของ LLM ในระบบการศึกษาจึงมีมากมาย

ประโยชน์ของโมเดลภาษาขนาดใหญ่

แม้ว่าการพัฒนาโมเดลภาษาขนาดใหญ่จะต้องเผชิญกับความท้าทายมากมาย แต่ข้อดีของการพัฒนาโมเดลภาษาขนาดใหญ่ก็มีมากมายและคุ้มค่ากับปัญหา ต่อไปนี้คือข้อดีหลักๆ

• ความเข้าใจภาษาที่สมบูรณ์:LLM สามารถเข้าใจและตอบสนองต่อภาษาของคุณได้ราวกับว่าคุณกำลังพูดกับมนุษย์คนอื่น ซึ่งทำให้ LLM มีประโยชน์อย่างยิ่งในการเป็นอินเทอร์เฟซระหว่างมนุษย์กับโลกคอมพิวเตอร์
• ความคิดสร้างสรรค์ :หม้อแปลงที่ผ่านการฝึกอบรมล่วงหน้าแบบสร้างใหม่ได้พิสูจน์ความสามารถในการผลิตผลลัพธ์ข้อความที่น่าประทับใจ เช่น โดย ChatGPT และรูปภาพ เช่นเดียวกับ การแพร่กระจายที่เสถียร.
• ความหลากหลายในการทำอาหาร: :โมเดลแบบ Zero-Shot เป็นเครื่องมืออเนกประสงค์ที่ใช้ได้กับงานและโปรเจ็กต์ต่างๆ ที่ต้องการสภาพแวดล้อมและแอปพลิเคชันที่แตกต่างกัน
• ความสามารถในการปรับแต่งอย่างละเอียด:องค์กรใดๆ ก็สามารถนำแบบจำลองที่ผ่านการฝึกอบรมมาแล้วมาปรับแต่งให้เหมาะกับงานและกระบวนการต่างๆ ในเวิร์กโฟลว์ได้ และนี่รวมถึงการซึมซับวัฒนธรรมและจริยธรรมขององค์กร เช่น การสร้างแบรนด์ สโลแกน และแนวทางต่างๆ

ความท้าทาย

โมเดลภาษาขนาดใหญ่สร้างความท้าทายมากมาย ซึ่งทำให้โมเดลภาษาเหล่านี้กลายเป็นโดเมนของบริษัทที่มีเงินทุนหนาเป็นส่วนใหญ่ ต่อไปนี้คือปัญหาหลักที่นักพัฒนาต้องเผชิญเมื่อเรียนหลักสูตร LLM

• ต้นทุนการพัฒนาและบำรุงรักษา:โมเดลภาษาขนาดใหญ่มีราคาแพงในการพัฒนาและบำรุงรักษา
• ขนาดและความซับซ้อนชื่อก็บอกทุกอย่างแล้ว โมเดลภาษาขนาดใหญ่มีขนาดใหญ่และซับซ้อน คุณต้องมีทีมงานที่ดีเพื่อสร้างและจัดการโมเดลหนึ่ง
• อคติและความไม่ถูกต้อง:เมื่อพิจารณาถึงขนาดของการเรียนรู้โดยไม่มีการดูแลซึ่งเกิดขึ้น โมเดลภาษาขนาดใหญ่จึงอาจมีอคติและความไม่ถูกต้องมากมายได้ในขณะที่เรียนรู้

รายชื่อโมเดลภาษาขนาดใหญ่ที่ได้รับความนิยม

S / N	ชื่อ	ปี	ผู้พัฒนา	ขนาดคอร์ปัส	พารามิเตอร์	ใบอนุญาตประกอบธุรกิจ
1.	จีพีที-4	2023	OpenAI	ไม่ทราบ	~ 1 ล้านล้าน	API สาธารณะ
2.	ปังกู-Σ	2023	หัวเว่ย	329 พันล้านโทเค็น	1 ล้านล้าน	เป็นเจ้าของ
3.	MT-NLG	2021	ไมโครซอฟต์/เอ็นวิเดีย	338 พันล้านโทเค็น	530 พันล้าน	จำกัด
4.	เปิด Assistant	2023	ไลออน	1.5 ล้านล้านโทเค็น	17 พันล้าน	Apache 2.0
5.	บลูมเบิร์กจีพีที	2023	บลูมเบิร์ก แอล.พี.	โทเค็นมากกว่า 700 พันล้าน	50 พันล้าน	เป็นเจ้าของ
6.	โทร	2023	Meta	1.4 ล้านล้าน	65 พันล้าน	จำกัด
7.	Galactica	2022	Meta	106 พันล้านโทเค็น	120 พันล้าน	CC-BY-NC
8.	เซรีบราส-GPT	2023	สมอง	-	13 พันล้าน	Apache 2.0
9.	BLOOM	2022	ฮักกินเฟซ แอนด์ โค	350 พันล้านโทเค็น	175 พันล้าน	AI ที่มีความรับผิดชอบ
10.	GPT-นีโอ	2021	Eleuther AI	825 GB	2.7 พันล้าน	เอ็มไอที
11.	เหยี่ยวนกเขา	2023	ไอไอที	1 ล้านล้านโทเค็น	40 พันล้าน	Apache 2.0
12.	แกลม	2021	Google	1.6 ล้านล้านโทเค็น	1.2 ล้านล้าน	เป็นเจ้าของ
13.	จีพีที-3	2020	OpenAI	300 พันล้านโทเค็น	175 พันล้าน	API สาธารณะ
14.	BERT	2018	Google	3.3 พันล้าน	340 ล้าน	อาปาเช่
15.	อเล็กซาTM	2022	อเมซอน	1.3 ล้านล้าน	20 พันล้าน	API สาธารณะ
16.	ยะแอลเอ็ม	2022	Yandex	วัณโรค 1.7	100 พันล้าน	Apache 2.0

นิติศาสตร์โอเพ่นซอร์ส

โมเดลภาษาขนาดใหญ่ยอดนิยมส่วนใหญ่เป็นโครงการโอเพ่นซอร์ส ถึงแม้ว่าความซับซ้อนและต้นทุนที่สูงจะทำให้ผู้พัฒนาจำนวนมากไม่สามารถนำโมเดลเหล่านี้ไปใช้ได้ก็ตาม อย่างไรก็ตาม คุณยังสามารถเรียกใช้โมเดลที่ผ่านการฝึกอบรมแล้วเพื่อวัตถุประสงค์ในการวิจัยหรือการผลิตบนโครงสร้างพื้นฐานของนักพัฒนาได้ โมเดลบางส่วนเป็นแบบฟรี ในขณะที่บางโมเดลมีราคาไม่แพง Here เป็นรายการที่ดี

รายชื่อแหล่งข้อมูล LLM ชั้นนำ

ต่อไปนี้เป็นรายชื่อแหล่งข้อมูลชั้นนำบนเว็บสำหรับการเรียนรู้ทุกสิ่งและติดตามโมเดลภาษาขนาดใหญ่และอุตสาหกรรม AI

• OpenAI:ผู้พัฒนา ChatGPT, GPT-4 และ Dall-E
• ฮักกินเฟซ:เว็บไซต์ยอดนิยมสำหรับเรื่องราวเกี่ยวกับ AI ตั้งแต่การประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) ไปจนถึงโมเดลภาษาขนาดใหญ่
• บล็อก Google AI:นำเสนอข้อมูล การอัปเดตงานวิจัย การศึกษา และบทความจากทีมวิจัยของ Google
• GitHub:แพลตฟอร์มโฮสติ้งโค้ดยอดนิยมที่มีโครงการโอเพนซอร์สมากมายและโค้ดของพวกเขา
• Nvidia:ผู้ผลิตฮาร์ดแวร์คอมพิวเตอร์แบบขนาน
• ACL กวีนิพนธ์:แพลตฟอร์มขนาดใหญ่ที่มีเอกสารมากกว่า 80 ฉบับเกี่ยวกับการประมวลผลภาษาธรรมชาติและภาษาศาสตร์เชิงคำนวณ
• นอยริปส์:การประชุมระบบการประมวลผลข้อมูลประสาท
• กลาง:แพลตฟอร์มบล็อกที่มีบล็อกเกี่ยวกับ AI และการเรียนรู้ของเครื่องจักรมากมายจากผู้เชี่ยวชาญและนักวิจัยต่างๆ
• อาร์ซีฟ:คลังข้อมูลวิทยาศาสตร์หลักที่มีเอกสารการวิจัยทุกประเภท รวมถึง AI และโมเดลภาษาขนาดใหญ่

คำถามที่พบบ่อย

ต่อไปนี้เป็นคำถามที่พบบ่อยเกี่ยวกับโมเดลภาษาขนาดใหญ่

สรุป

เมื่อสรุปการสำรวจโมเดลภาษาขนาดใหญ่และสิ่งที่เป็นอยู่นี้แล้ว คุณจะเห็นด้วยว่าโมเดลดังกล่าวกำลังเปลี่ยนแปลงโลกและจะคงอยู่ต่อไป

ในขณะที่ความสามารถทางเทคนิคขององค์กรของคุณกำหนดว่าคุณสามารถเข้าร่วมที่นี่ได้หรือไม่ ธุรกิจของคุณสามารถใช้ประโยชน์จากข้อดีต่างๆ มากมายได้เสมอ AI กำเนิด จัดทำโดยโมเดลภาษาขนาดใหญ่