นำทางภูมิทัศน์ของแบบจำลอง AI: คู่มือเชิงปฏิบัติ

แบบจำลองปัญญาประดิษฐ์ (AI) กำลังแพร่หลายอย่างรวดเร็ว ซึ่งขยายขอบเขตกว้างไกลเกินกว่าชื่อที่คุ้นเคยซึ่งครอบงำข่าวสารและสื่อสังคมออนไลน์ ภูมิทัศน์ AI ในปัจจุบันเต็มไปด้วยแบบจำลองจำนวนมาก ซึ่งครอบคลุมถึงโครงการริเริ่มโอเพนซอร์ส ระบบที่เป็นกรรมสิทธิ์ และข้อเสนอจากบริษัทยักษ์ใหญ่ด้านเทคโนโลยี เช่น Gemini, Claude, OpenAI, Grok และ Deepseek แบบจำลองเหล่านี้ โดยแก่นแท้แล้วคือโครงข่ายประสาทเทียมที่ได้รับการฝึกฝนอย่างพิถีพิถันบนชุดข้อมูลขนาดใหญ่ ทำให้พวกเขาสามารถจดจำรูปแบบที่ซับซ้อนได้ ยุคปัจจุบันนำเสนอโอกาสพิเศษในการใช้ประโยชน์จากความก้าวหน้าเหล่านี้เพื่อวัตถุประสงค์ที่หลากหลาย ตั้งแต่แอปพลิเคชันทางธุรกิจไปจนถึงผู้ช่วยส่วนตัวและการเพิ่มประสิทธิภาพเชิงสร้างสรรค์ คู่มือนี้มีจุดมุ่งหมายเพื่อให้ผู้ที่เพิ่งเริ่มต้นในสาขา AI ได้มีความเข้าใจพื้นฐาน เพื่อเสริมศักยภาพให้พวกเขาใช้เทคโนโลยีนี้ได้อย่างมีประสิทธิภาพ วัตถุประสงค์คือเพื่อให้ผู้ใช้สามารถสร้าง ด้วย AI ไม่ใช่เพียงแค่ บน AI โดยมุ่งเน้นที่การทำความเข้าใจแนวคิดพื้นฐาน แอปพลิเคชันเชิงปฏิบัติ และวิธีการประเมินความถูกต้อง

คู่มือนี้จะครอบคลุมประเด็นสำคัญต่อไปนี้:

• การจัดหมวดหมู่ของแบบจำลอง AI
• การจับคู่แบบจำลองกับงานเฉพาะ
• การทำความเข้าใจแบบแผนการตั้งชื่อแบบจำลอง
• การประเมินประสิทธิภาพความถูกต้องของแบบจำลอง
• การใช้ประโยชน์จากการอ้างอิงเกณฑ์มาตรฐาน

สิ่งสำคัญคือต้องตระหนักว่าไม่มีแบบจำลอง AI สากลเพียงแบบเดียวที่สามารถจัดการทุกงานที่เป็นไปได้ได้ แต่แบบจำลองต่างๆ ได้รับการปรับแต่งสำหรับแอปพลิเคชันเฉพาะ

หมวดหมู่ของแบบจำลอง AI

แบบจำลอง AI สามารถแบ่งออกได้เป็นสี่หมวดหมู่หลักๆ ได้แก่:

• การประมวลผลภาษาบริสุทธิ์ (ทั่วไป)
• การสร้าง (รูปภาพ วิดีโอ เสียง ข้อความ โค้ด)
• การจำแนก (Computer Vision, Text Analytics)
• การเรียนรู้เสริมกำลัง (Reinforcement Learning)

ในขณะที่แบบจำลองจำนวนมากมีความเชี่ยวชาญในหมวดหมู่เดียว แต่แบบจำลองอื่นๆ แสดงความสามารถแบบมัลติโมดอลที่มีระดับความถูกต้องแตกต่างกันไป แบบจำลองแต่ละแบบได้รับการฝึกฝนบนชุดข้อมูลเฉพาะ ทำให้สามารถทำงานที่เกี่ยวข้องกับข้อมูลที่ได้รับได้ รายการต่อไปนี้สรุปงานทั่วไปที่เกี่ยวข้องกับแต่ละหมวดหมู่

การประมวลผลภาษาบริสุทธิ์

หมวดหมู่นี้มุ่งเน้นไปที่การทำให้คอมพิวเตอร์สามารถตีความ ทำความเข้าใจ และสร้างภาษาของมนุษย์โดยใช้โทเค็นและการสร้างแบบจำลองทางสถิติ แชทบอทเป็นตัวอย่างที่สำคัญ โดย ChatGPT ซึ่งเป็นคำย่อของ ‘Generative Pre-trained Transformer’ เป็นตัวอย่างที่โดดเด่น แบบจำลองส่วนใหญ่เหล่านี้ใช้สถาปัตยกรรมทรานส์ฟอร์เมอร์ที่ได้รับการฝึกฝนล่วงหน้า แบบจำลองเหล่านี้มีความโดดเด่นในการทำความเข้าใจบริบท ความแตกต่าง และความละเอียดอ่อนในภาษาของมนุษย์ ทำให้เหมาะสำหรับแอปพลิเคชันที่ต้องการการโต้ตอบทางภาษาที่เป็นธรรมชาติ สามารถใช้สำหรับงานต่างๆ เช่น:

• การวิเคราะห์ความรู้สึก: การพิจารณาโทนอารมณ์ของข้อความ ซึ่งเป็นประโยชน์สำหรับการทำความเข้าใจความคิดเห็นของลูกค้าหรือการวัดความคิดเห็นของสาธารณชน
• การสรุปข้อความ: การย่อข้อความจำนวนมากให้เป็นบทสรุปที่สั้นและจัดการได้มากขึ้น ช่วยประหยัดเวลาและความพยายามในการประมวลผลข้อมูล
• การแปลด้วยเครื่อง: การแปลข้อความจากภาษาหนึ่งเป็นอีกภาษาหนึ่งโดยอัตโนมัติ อำนวยความสะดวกในการสื่อสารข้ามอุปสรรคทางภาษา
• การตอบคำถาม: การให้คำตอบสำหรับคำถามที่ถามในภาษาที่เป็นธรรมชาติ ช่วยให้ผู้ใช้สามารถเข้าถึงข้อมูลได้อย่างรวดเร็วและง่ายดาย
• การสร้างเนื้อหา: การสร้างเนื้อหาข้อความต้นฉบับ เช่น บทความ บล็อกโพสต์ หรือการอัปเดตสื่อสังคมออนไลน์

เทคโนโลยีพื้นฐานที่อยู่เบื้องหลังแบบจำลองการประมวลผลภาษาบริสุทธิ์เกี่ยวข้องกับอัลกอริธึมที่ซับซ้อนซึ่งวิเคราะห์โครงสร้างและความหมายของภาษา อัลกอริธึมเหล่านี้เรียนรู้จากชุดข้อมูลข้อความและโค้ดจำนวนมาก ทำให้พวกเขาสามารถระบุรูปแบบและความสัมพันธ์ระหว่างคำและวลีได้ จากนั้นแบบจำลองจะใช้ความรู้นี้เพื่อสร้างข้อความใหม่หรือเพื่อทำความเข้าใจความหมายของข้อความที่มีอยู่

แบบจำลองการสร้าง

แบบจำลองการสร้าง รวมถึงแบบจำลองที่สร้างรูปภาพ วิดีโอ เสียง ข้อความ และโค้ด มักจะใช้เครือข่ายปฏิปักษ์เชิงสร้างสรรค์ (GAN) GAN ประกอบด้วยแบบจำลองย่อยสองแบบ: ตัวสร้างและตัวจำแนก แบบจำลองเหล่านี้สามารถสร้างรูปภาพ เสียง ข้อความ และโค้ดที่สมจริงตามข้อมูลมากมายที่ได้รับการฝึกฝนมา การแพร่กระจายที่เสถียรเป็นเทคนิคทั่วไปสำหรับการสร้างรูปภาพและวิดีโอ สามารถใช้แบบจำลองเหล่านี้สำหรับ:

• การสร้างรูปภาพ: การสร้างรูปภาพที่สมจริงหรือมีศิลปะจากคำอธิบายข้อความหรือข้อมูลป้อนเข้าอื่นๆ
• การสร้างวิดีโอ: การสร้างวิดีโอสั้นๆ จากข้อความแจ้งหรือข้อมูลป้อนเข้าอื่นๆ
• การสร้างเสียง: การสร้างดนตรี คำพูด หรือเสียงประเภทอื่นๆ จากคำอธิบายข้อความหรือข้อมูลป้อนเข้าอื่นๆ
• การสร้างข้อความ: การสร้างเนื้อหาข้อความต้นฉบับ เช่น บทกวี สคริปต์ หรือโค้ด
• การสร้างโค้ด: การสร้างโค้ดโดยอัตโนมัติจากคำอธิบายภาษาธรรมชาติของฟังก์ชันที่ต้องการ

แบบจำลองย่อยตัวสร้างใน GAN มีหน้าที่สร้างตัวอย่างข้อมูลใหม่ ในขณะที่แบบจำลองย่อยตัวจำแนกพยายามแยกแยะระหว่างตัวอย่างข้อมูลจริงและตัวอย่างที่สร้างโดยตัวสร้าง แบบจำลองย่อยทั้งสองได้รับการฝึกฝนในลักษณะที่เป็นปฏิปักษ์ โดยตัวสร้างพยายามหลอกตัวจำแนก และตัวจำแนกพยายามระบุตัวอย่างข้อมูลจริงอย่างถูกต้อง กระบวนการนี้ส่งผลให้ตัวสร้างมีความสามารถเพิ่มขึ้นในการสร้างตัวอย่างข้อมูลที่สมจริง

แบบจำลองการจำแนก

แบบจำลองการจำแนกที่ใช้ใน computer vision และ text analytics ใช้อัลกอริธึมที่ออกแบบมาเพื่อเรียนรู้คลาสที่แตกต่างจากชุดข้อมูลสำหรับการตัดสินใจ ตัวอย่าง ได้แก่ การวิเคราะห์ความรู้สึก การรู้จำอักขระด้วยแสง (OCR) และการจัดหมวดหมู่รูปภาพ แบบจำลองเหล่านี้ได้รับการออกแบบมาเพื่อแยกความแตกต่างระหว่างหมวดหมู่ข้อมูลที่แตกต่างกัน ทำให้มีประโยชน์สำหรับการใช้งานที่หลากหลาย สามารถใช้สำหรับ:

• การจัดหมวดหมู่รูปภาพ: การระบุวัตถุหรือฉากที่ปรากฏในรูปภาพ
• การตรวจจับวัตถุ: การระบุตำแหน่งและระบุวัตถุเฉพาะภายในรูปภาพหรือวิดีโอ
• การวิเคราะห์ความรู้สึก: การพิจารณาโทนอารมณ์ของข้อความ
• การรู้จำอักขระด้วยแสง (OCR): การแปลงรูปภาพของข้อความเป็นข้อความที่เครื่องอ่านได้
• การตรวจจับการฉ้อโกง: การระบุธุรกรรมหรือกิจกรรมที่เป็นการฉ้อโกง

อัลกอริธึมที่ใช้ในแบบจำลองการจำแนกเรียนรู้ที่จะระบุคุณสมบัติที่สำคัญที่สุดสำหรับการแยกความแตกต่างระหว่างคลาสข้อมูลที่แตกต่างกัน คุณสมบัติเหล่านี้สามารถใช้เพื่อสร้างแบบจำลองที่สามารถจัดประเภทตัวอย่างข้อมูลใหม่ได้อย่างแม่นยำ

การเรียนรู้เสริมกำลัง

แบบจำลองการเรียนรู้เสริมกำลังใช้วิธีการลองผิดลองถูกและข้อมูลป้อนเข้าจากมนุษย์เพื่อให้บรรลุผลลัพธ์ที่มุ่งเน้นเป้าหมาย เช่น ในหุ่นยนต์ การเล่นเกม และการขับขี่อัตโนมัติ แนวทางนี้เกี่ยวข้องกับตัวแทนที่เรียนรู้ที่จะตัดสินใจในสภาพแวดล้อมเพื่อเพิ่มรางวัลให้สูงสุด ตัวแทนจะได้รับข้อเสนอแนะในรูปแบบของรางวัลหรือบทลงโทษ ซึ่งใช้เพื่อปรับพฤติกรรม กระบวนการนี้ช่วยให้ตัวแทนเรียนรู้กลยุทธ์ที่เหมาะสมที่สุดเพื่อให้บรรลุเป้าหมาย การเรียนรู้เสริมกำลังสามารถใช้สำหรับ:

• หุ่นยนต์: การฝึกอบรมหุ่นยนต์ให้ทำงานที่ซับซ้อน เช่น การเดิน การจับวัตถุ หรือการนำทางสภาพแวดล้อม
• การเล่นเกม: การพัฒนาตัวแทน AI ที่สามารถเล่นเกมในระดับสูง
• การขับขี่อัตโนมัติ: การฝึกอบรมรถยนต์ขับเคลื่อนด้วยตนเองให้นำทางถนนและหลีกเลี่ยงสิ่งกีดขวาง
• การจัดการทรัพยากร: การเพิ่มประสิทธิภาพการจัดสรรทรัพยากร เช่น พลังงานหรือแบนด์วิดท์
• คำแนะนำส่วนบุคคล: การให้คำแนะนำส่วนบุคคลแก่ผู้ใช้ตามพฤติกรรมในอดีต

กระบวนการลองผิดลองถูกช่วยให้ตัวแทนสำรวจกลยุทธ์ต่างๆ และเรียนรู้ว่ากลยุทธ์ใดมีประสิทธิภาพมากที่สุด การใช้รางวัลและบทลงโทษให้ข้อเสนอแนะที่นำทางตัวแทนไปสู่พฤติกรรมที่เหมาะสมที่สุด

การทำความเข้าใจแบบแผนการตั้งชื่อแบบจำลอง

เมื่อคุณเข้าใจประเภทต่างๆ ของแบบจำลอง AI และงานที่เกี่ยวข้องแล้ว ขั้นตอนต่อไปเกี่ยวข้องกับการประเมินคุณภาพและประสิทธิภาพ เริ่มต้นด้วยการทำความเข้าใจวิธีการตั้งชื่อแบบจำลอง แม้ว่าจะไม่มีข้อตกลงอย่างเป็นทางการสำหรับการตั้งชื่อแบบจำลอง AI แต่แบบจำลองยอดนิยมมักจะมีชื่อที่เรียบง่ายตามด้วยหมายเลขเวอร์ชัน (เช่น ChatGPT #, Claude #, Grok #, Gemini #)

แบบจำลองโอเพนซอร์สขนาดเล็กที่เน้นงานเฉพาะมักจะมีชื่อที่ละเอียดกว่า ชื่อเหล่านี้ซึ่งมักพบในแพลตฟอร์มต่างๆ เช่น huggingface.co มักจะมีชื่อองค์กร ชื่อแบบจำลอง ขนาดพารามิเตอร์ และขนาดบริบท

ต่อไปนี้เป็นตัวอย่างบางส่วนเพื่อแสดงให้เห็นสิ่งนี้:

MISTRALAI/MISTRAL-SMALL-3.1-24B-INSTRUCT-2053

• Mistralai: องค์กรที่รับผิดชอบในการพัฒนาแบบจำลอง
• Mistral-small: ชื่อของแบบจำลองเอง
• 3.1: หมายเลขเวอร์ชันของแบบจำลอง
• 24b-instruct: จำนวนพารามิเตอร์ ซึ่งบ่งชี้ว่าแบบจำลองได้รับการฝึกฝนบนจุดข้อมูล 24 พันล้านจุด และได้รับการออกแบบมาสำหรับงานติดตามคำสั่ง
• 2053: ขนาดบริบท หรือจำนวนโทเค็น ซึ่งแสดงถึงปริมาณข้อมูลที่แบบจำลองสามารถประมวลผลได้ในคราวเดียว

Google/Gemma-3-27b

• Google: องค์กรที่อยู่เบื้องหลังแบบจำลอง
• Gemma: ชื่อของแบบจำลอง
• 3: หมายเลขเวอร์ชัน
• 27b: ขนาดพารามิเตอร์ ซึ่งบ่งชี้ว่าแบบจำลองได้รับการฝึกฝนบนจุดข้อมูล 27 พันล้านจุด

ข้อควรพิจารณาที่สำคัญ

การทำความเข้าใจแบบแผนการตั้งชื่อให้ข้อมูลเชิงลึกที่มีค่าเกี่ยวกับความสามารถและการใช้งานที่ตั้งใจไว้ของแบบจำลอง ชื่อองค์กรบ่งบอกถึงแหล่งที่มาและความน่าเชื่อถือของแบบจำลอง ชื่อแบบจำลองช่วยแยกความแตกต่างระหว่างแบบจำลองต่างๆ ที่พัฒนาโดยองค์กรเดียวกัน หมายเลขเวอร์ชันแสดงถึงระดับการพัฒนาและการปรับปรุง ขนาดพารามิเตอร์ให้ข้อบ่งชี้คร่าวๆ เกี่ยวกับความซับซ้อนและความสามารถในการเรียนรู้ของแบบจำลอง ขนาดบริบทกำหนดความยาวของข้อมูลป้อนเข้าที่แบบจำลองสามารถประมวลผลได้อย่างมีประสิทธิภาพ

รายละเอียดเพิ่มเติมที่คุณอาจพบ ได้แก่ รูปแบบควอนไทเซชันเป็นบิต รูปแบบควอนไทเซชันที่สูงขึ้นต้องใช้ RAM และพื้นที่จัดเก็บข้อมูลคอมพิวเตอร์มากขึ้นในการใช้งานแบบจำลอง รูปแบบควอนไทเซชันมักแสดงในสัญกรณ์จุดลอยตัว เช่น 4, 6, 8 และ 16 รูปแบบอื่นๆ เช่น GPTQ, NF4 และ GGML บ่งชี้ถึงการใช้งานสำหรับการกำหนดค่า {hardware} ที่เฉพาะเจาะจง

• ควอนไทเซชัน: หมายถึงเทคนิคการลดความแม่นยำของตัวเลขที่ใช้ในการแสดงพารามิเตอร์ของแบบจำลอง ซึ่งสามารถลดขนาดและพื้นที่หน่วยความจำของแบบจำลองได้อย่างมาก ทำให้ง่ายต่อการปรับใช้บนอุปกรณ์ที่มีทรัพยากรจำกัด อย่างไรก็ตาม ควอนไทเซชันยังสามารถนำไปสู่ความแม่นยำที่ลดลงเล็กน้อย
• ข้อควรพิจารณาด้านฮาร์ดแวร์: การกำหนดค่าฮาร์ดแวร์ที่แตกต่างกันอาจเหมาะสมกว่าสำหรับรูปแบบควอนไทเซชันที่แตกต่างกัน ตัวอย่างเช่น ฮาร์ดแวร์บางอย่างอาจได้รับการปรับให้เหมาะสมสำหรับควอนไทเซชัน 4 บิต ในขณะที่ฮาร์ดแวร์อื่นๆ อาจเหมาะกว่าสำหรับควอนไทเซชัน 8 บิตหรือ 16 บิต

การประเมินความถูกต้องของแบบจำลอง

ในขณะที่ข่าวพาดหัวเกี่ยวกับการเปิดตัวแบบจำลองใหม่ๆ อาจน่าตื่นเต้น สิ่งสำคัญคือต้องเข้าหาผลการปฏิบัติงานที่อ้างสิทธิ์ด้วยความระมัดระวัง ภูมิทัศน์ประสิทธิภาพ AI มีการแข่งขันสูง และบางครั้งบริษัทต่างๆ ก็เพิ่มตัวเลขประสิทธิภาพเพื่อวัตถุประสงค์ทางการตลาด วิธีที่เชื่อถือได้มากกว่าในการประเมินคุณภาพของแบบจำลองคือการตรวจสอบคะแนนและกระดานผู้นำจากการทดสอบมาตรฐาน

แม้ว่าการทดสอบหลายรายการอ้างว่าเป็นมาตรฐาน การประเมินแบบจำลอง AI ยังคงเป็นสิ่งที่ท้าทายเนื่องจากลักษณะ ‘กล่องดำ’ ของระบบเหล่านี้และตัวแปรจำนวนมากที่เกี่ยวข้อง แนวทางที่น่าเชื่อถือที่สุดคือการตรวจสอบการตอบสนองและผลลัพธ์ของ AI กับแหล่งข้อมูลที่เป็นข้อเท็จจริงและทางวิทยาศาสตร์

เว็บไซต์กระดานผู้นำมีอันดับที่เรียงลำดับได้พร้อมคะแนนโหวตและช่วงความเชื่อมั่น ซึ่งมักแสดงเป็นเปอร์เซ็นต์ เกณฑ์มาตรฐานทั่วไปเกี่ยวข้องกับการป้อนคำถามให้กับแบบจำลอง AI และการวัดความถูกต้องของการตอบสนอง เกณฑ์มาตรฐานเหล่านี้รวมถึง:

• AI2 Reasoning Challenge (ARC)
• HellaSwag
• MMLU (Massive Multitask Language Understanding)
• TruthfulQA
• Winogrande
• GSM8K
• HumanEval

คำอธิบายเกณฑ์มาตรฐาน

• AI2 Reasoning Challenge (ARC): ชุดคำถามวิทยาศาสตร์แบบปรนัย 7787 ข้อที่ออกแบบมาสำหรับนักเรียนชั้นประถมศึกษา เกณฑ์มาตรฐานนี้ทดสอบความสามารถของแบบจำลองในการให้เหตุผลเกี่ยวกับแนวคิดทางวิทยาศาสตร์และการแก้ปัญหา
• HellaSwag: เกณฑ์มาตรฐานที่ประเมินการให้เหตุผลเชิงสามัญสำนึกผ่านแบบฝึกหัดการเติมประโยคให้สมบูรณ์ เกณฑ์มาตรฐานนี้ท้าทายแบบจำลองให้เข้าใจบริบทของประโยคและเลือกตอนจบที่สมเหตุสมผลที่สุด
• MMLU (Massive Multitask Language Understanding): เกณฑ์มาตรฐานนี้ทดสอบความสามารถของแบบจำลองในการแก้ปัญหาในงานต่างๆ ที่หลากหลาย ซึ่งต้องใช้ความเข้าใจภาษาอย่างกว้างขวาง งานต่างๆ ครอบคลุมหัวข้อที่หลากหลาย รวมถึงคณิตศาสตร์ ประวัติศาสตร์ วิทยาศาสตร์ และกฎหมาย
• TruthfulQA: เกณฑ์มาตรฐานนี้ประเมินความจริงใจของแบบจำลอง โดยลงโทษความเท็จและไม่สนับสนุนคำตอบที่หลีกเลี่ยง เช่น ‘ฉันไม่แน่ใจ’ เกณฑ์มาตรฐานนี้สนับสนุนให้แบบจำลองให้การตอบสนองที่ถูกต้องและซื่อสัตย์
• Winogrande: ความท้าทายที่ใช้ Winograd schema ซึ่งมีสองประโยคที่เกือบจะเหมือนกันซึ่งแตกต่างกันตามคำกระตุ้น เกณฑ์มาตรฐานนี้ทดสอบความสามารถของแบบจำลองในการทำความเข้าใจความแตกต่างเล็กน้อยในความหมายและการแก้ไขความคลุมเครือ
• GSM8K: ชุดข้อมูลคำถามคณิตศาสตร์ระดับประถมศึกษา 8,000 ข้อ เกณฑ์มาตรฐานนี้ทดสอบความสามารถของแบบจำลองในการแก้ปัญหาทางคณิตศาสตร์และทำการคำนวณ
• HumanEval: เกณฑ์มาตรฐานนี้วัดความสามารถของแบบจำลองในการสร้างโค้ด Python ที่ถูกต้องเพื่อตอบสนองต่อความท้าทาย 164 ข้อ เกณฑ์มาตรฐานนี้ทดสอบทักษะการเขียนโค้ดของแบบจำลองและความสามารถในการทำความเข้าใจและนำแนวคิดการเขียนโปรแกรมไปใช้

โดยการตรวจสอบเกณฑ์มาตรฐานเหล่านี้อย่างรอบคอบและการตรวจสอบการตอบสนองของ AI กับแหล่งข้อมูลที่เป็นข้อเท็จจริง คุณจะได้รับความเข้าใจที่แม่นยำยิ่งขึ้นเกี่ยวกับความสามารถและข้อจำกัดของแบบจำลอง จากนั้นข้อมูลนี้สามารถใช้เพื่อตัดสินใจอย่างมีข้อมูลว่าแบบจำลองใดเหมาะสมที่สุดสำหรับความต้องการเฉพาะของคุณ