บริษัท AI หันมาใช้ 'Distillation' เพื่อโมเดลที่ถูกและเร็วขึ้น

การเพิ่มขึ้นของ Distillation: ความได้เปรียบในการแข่งขัน

ผู้เล่นหลักในเวที AI เช่น OpenAI, Microsoft และ Meta กำลังนำ distillation มาใช้เพื่อสร้างโมเดล AI ที่ง่ายต่อการใช้จ่าย วิธีนี้ได้รับแรงผลักดันอย่างมากหลังจากที่บริษัท DeepSeek ของจีนใช้เพื่อพัฒนาโมเดล AI ที่มีขนาดเล็กลง แต่ทรงพลังอย่างน่าประทับใจ การเกิดขึ้นของแบบจำลองที่มีประสิทธิภาพดังกล่าวได้สร้างความกังวลใน Silicon Valley โดยมีความกังวลเกี่ยวกับความสามารถของภูมิภาคในการรักษาตำแหน่งผู้นำในการแข่งขัน AI ตลาดการเงินตอบสนองอย่างรวดเร็ว โดยมูลค่าตลาดของบริษัทเทคโนโลยีชั้นนำของสหรัฐฯ ลดลงหลายพันล้านดอลลาร์

Distillation ทำงานอย่างไร: พลวัตของครูและนักเรียน

ความมหัศจรรย์ของ distillation อยู่ที่แนวทาง ‘ครู-นักเรียน’ โมเดล AI ขนาดใหญ่และซับซ้อน ซึ่งได้รับการขนานนามอย่างเหมาะสมว่า ‘ครู’ ถูกใช้เพื่อสร้างข้อมูล ข้อมูลนี้จะถูกใช้เพื่อฝึกโมเดล ‘นักเรียน’ ที่มีขนาดเล็กกว่า กระบวนการอันชาญฉลาดนี้ช่วยให้บริษัทต่างๆ สามารถรักษาประสิทธิภาพส่วนสำคัญของระบบ AI ที่ล้ำหน้าที่สุดของตนไว้ได้ ในขณะที่ลดต้นทุนและความต้องการด้านคอมพิวเตอร์ลงอย่างมาก

ดังที่ Olivier Godement หัวหน้าฝ่ายผลิตภัณฑ์สำหรับแพลตฟอร์มของ OpenAI กล่าวไว้อย่างเหมาะสมว่า ‘Distillation ค่อนข้างมหัศจรรย์ ช่วยให้เรานำโมเดลขนาดใหญ่และชาญฉลาดมาสร้างเวอร์ชันที่เล็กกว่า ถูกกว่า และเร็วกว่า ซึ่งปรับให้เหมาะกับงานเฉพาะ’

ปัจจัยด้านต้นทุน: การทำให้การเข้าถึง AI เป็นประชาธิปไตย

การฝึกอบรมโมเดล AI ขนาดมหึมา เช่น GPT-4 ของ OpenAI, Gemini ของ Google และ Llama ของ Meta ต้องการพลังการประมวลผลมหาศาล ซึ่งมักจะมีค่าใช้จ่ายสูงถึงหลายร้อยล้านดอลลาร์ อย่างไรก็ตาม Distillation ทำหน้าที่เป็นพลังแห่งการทำให้เป็นประชาธิปไตย โดยให้ธุรกิจและนักพัฒนาสามารถเข้าถึงความสามารถของ AI ได้ในราคาเพียงเศษเสี้ยวของต้นทุน ความสามารถในการจ่ายนี้เปิดโอกาสในการรันโมเดล AI อย่างมีประสิทธิภาพบนอุปกรณ์ในชีวิตประจำวัน เช่น สมาร์ทโฟนและแล็ปท็อป

Phi ของ Microsoft และข้อโต้แย้ง DeepSeek

Microsoft ซึ่งเป็นผู้สนับสนุนหลักของ OpenAI ได้ใช้ประโยชน์จาก distillation อย่างรวดเร็ว โดยใช้ประโยชน์จาก GPT-4 เพื่อสร้างโมเดล AI ขนาดกะทัดรัดของตนเอง ซึ่งรู้จักกันในชื่อ Phi อย่างไรก็ตาม โครงเรื่องมีความหนาแน่นขึ้นด้วยข้อกล่าวหาที่มุ่งเป้าไปที่ DeepSeek OpenAI อ้างว่า DeepSeek ได้กลั่นโมเดลที่เป็นกรรมสิทธิ์ของตนเพื่อฝึกอบรมระบบ AI ที่แข่งขันกัน ซึ่งเป็นการละเมิดข้อกำหนดในการให้บริการของ OpenAI อย่างชัดเจน DeepSeek ยังคงนิ่งเงียบในเรื่องนี้

การแลกเปลี่ยนของ Distillation: ขนาดเทียบกับความสามารถ

แม้ว่า distillation จะให้โมเดล AI ที่มีประสิทธิภาพ แต่ก็ไม่ได้ปราศจากข้อเสีย ดังที่ Ahmed Awadallah จาก Microsoft Research ชี้ให้เห็นว่า ‘หากคุณทำให้โมเดลเล็กลง คุณจะลดความสามารถของมันลงอย่างหลีกเลี่ยงไม่ได้’ โมเดลที่กลั่นแล้วจะเปล่งประกายในการทำงานเฉพาะ เช่น การสรุปอีเมล แต่ขาดฟังก์ชันการทำงานที่ครอบคลุมและกว้างขวางของโมเดลขนาดใหญ่

ความชอบทางธุรกิจ: เสน่ห์ของประสิทธิภาพ

แม้จะมีข้อจำกัด แต่ธุรกิจจำนวนมากก็หันมาใช้โมเดลที่กลั่นแล้ว ความสามารถของพวกเขามักจะเพียงพอสำหรับงานต่างๆ เช่น แชทบอทบริการลูกค้าและแอปพลิเคชันมือถือ David Cox รองประธานฝ่ายโมเดล AI ที่ IBM Research เน้นย้ำถึงการใช้งานจริง โดยระบุว่า ‘เมื่อใดก็ตามที่คุณสามารถลดต้นทุนในขณะที่ยังคงประสิทธิภาพไว้ได้ มันก็สมเหตุสมผล’

ความท้าทายของรูปแบบธุรกิจ: ดาบสองคม

การเพิ่มขึ้นของ distillation ทำให้เกิดความท้าทายที่ไม่เหมือนใครต่อรูปแบบธุรกิจของบริษัท AI รายใหญ่ โมเดลที่เพรียวบางเหล่านี้มีราคาถูกกว่าในการพัฒนาและดำเนินการ ซึ่งแปลเป็นกระแสรายได้ที่ต่ำกว่าสำหรับบริษัทต่างๆ เช่น OpenAI แม้ว่า OpenAI จะเรียกเก็บค่าธรรมเนียมที่ต่ำกว่าสำหรับโมเดลที่กลั่นแล้ว ซึ่งสะท้อนถึงความต้องการด้านคอมพิวเตอร์ที่ลดลง แต่บริษัทก็ยืนยันว่าโมเดล AI ขนาดใหญ่จะยังคงมีความจำเป็นสำหรับการใช้งานที่มีความเสี่ยงสูง ซึ่งความถูกต้องและความน่าเชื่อถือเป็นสิ่งสำคัญยิ่ง

มาตรการป้องกันของ OpenAI: การปกป้องอัญมณีแห่งมงกุฎ

OpenAI กำลังดำเนินการอย่างแข็งขันเพื่อป้องกันการกลั่นโมเดลขนาดใหญ่โดยคู่แข่ง บริษัทตรวจสอบรูปแบบการใช้งานอย่างพิถีพิถันและมีอำนาจในการเพิกถอนการเข้าถึง หากสงสัยว่าผู้ใช้กำลังดึงข้อมูลจำนวนมากเพื่อวัตถุประสงค์ในการกลั่น มีรายงานว่ามีการใช้มาตรการป้องกันนี้กับบัญชีที่เชื่อมโยงกับ DeepSeek

การอภิปรายโอเพ่นซอร์ส: Distillation เป็นตัวเปิดใช้งาน

Distillation ยังจุดประกายการอภิปรายเกี่ยวกับการพัฒนา AI แบบโอเพ่นซอร์ส ในขณะที่ OpenAI และบริษัทอื่นๆ พยายามปกป้องโมเดลที่เป็นกรรมสิทธิ์ของตน Yann LeCun หัวหน้านักวิทยาศาสตร์ AI ของ Meta ได้ยอมรับ distillation เป็นส่วนสำคัญของปรัชญาโอเพ่นซอร์ส LeCun สนับสนุนธรรมชาติของการทำงานร่วมกันของโอเพ่นซอร์ส โดยระบุว่า ‘นั่นคือแนวคิดทั้งหมดของโอเพ่นซอร์ส คุณได้รับประโยชน์จากความก้าวหน้าของคนอื่นๆ’

ความยั่งยืนของความได้เปรียบของผู้เสนอญัตติรายแรก: ภูมิทัศน์ที่เปลี่ยนแปลงไป

ความก้าวหน้าอย่างรวดเร็วที่อำนวยความสะดวกโดย distillation ทำให้เกิดคำถามเกี่ยวกับความยั่งยืนในระยะยาวของความได้เปรียบของผู้เสนอญัตติรายแรกในโดเมน AI แม้จะทุ่มเงินหลายพันล้านในการพัฒนาโมเดลที่ล้ำสมัย แต่บริษัท AI ชั้นนำก็พบว่าตัวเองต้องเผชิญหน้ากับคู่แข่งที่สามารถจำลองความก้าวหน้าของพวกเขาได้ในเวลาไม่กี่เดือน ดังที่ Cox ของ IBM สังเกตอย่างเหมาะสมว่า ‘ในโลกที่สิ่งต่างๆ เคลื่อนไหวเร็วมาก คุณสามารถใช้เงินจำนวนมากทำในวิธีที่ยากลำบาก เพียงเพื่อให้สนามตามทันคุณ’

เจาะลึกรายละเอียดทางเทคนิคของ Distillation

เพื่อให้เข้าใจถึงผลกระทบของ distillation อย่างแท้จริง จึงควรสำรวจรายละเอียดทางเทคนิคพื้นฐานเพิ่มเติม

การถ่ายโอนความรู้: หลักการสำคัญ

โดยหัวใจหลักแล้ว distillation เป็นรูปแบบหนึ่งของการถ่ายโอนความรู้ โมเดล ‘ครู’ ที่ใหญ่กว่า ซึ่งได้รับการฝึกอบรมเกี่ยวกับชุดข้อมูลขนาดใหญ่ มีความรู้และความเข้าใจมากมาย เป้าหมายของ distillation คือการถ่ายโอนความรู้นี้ไปยังโมเดล ‘นักเรียน’ ที่มีขนาดเล็กกว่าในรูปแบบที่บีบอัด

เป้าหมายอ่อน: นอกเหนือจากป้ายกำกับแข็ง

การเรียนรู้ของเครื่องแบบดั้งเดิมอาศัย ‘ป้ายกำกับแข็ง’ ซึ่งเป็นการจำแนกประเภทที่ชัดเจน เช่น ‘แมว’ หรือ ‘สุนัข’ อย่างไรก็ตาม Distillation มักใช้ ‘เป้าหมายอ่อน’ เหล่านี้เป็นการแจกแจงความน่าจะเป็นที่สร้างขึ้นโดยโมเดลครู ซึ่งให้การแสดงความรู้ที่สมบูรณ์ยิ่งขึ้น ตัวอย่างเช่น แทนที่จะติดป้ายกำกับรูปภาพว่าเป็น ‘แมว’ โมเดลครูอาจกำหนดความน่าจะเป็น เช่น แมว 90%, สุนัข 5% และอื่นๆ 5% ข้อมูลที่แตกต่างกันเล็กน้อยนี้ช่วยให้โมเดลนักเรียนเรียนรู้ได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น

พารามิเตอร์อุณหภูมิ: การปรับแต่งความนุ่มนวล

พารามิเตอร์สำคัญในการกลั่นคือ ‘อุณหภูมิ’ ค่านี้ควบคุม ‘ความนุ่มนวล’ ของการแจกแจงความน่าจะเป็นที่สร้างขึ้นโดยโมเดลครู อุณหภูมิที่สูงขึ้นจะสร้างการกระจายที่นุ่มนวลขึ้น โดยเน้นที่ความสัมพันธ์ระหว่างคลาสต่างๆ สิ่งนี้มีประโยชน์อย่างยิ่งเมื่อโมเดลนักเรียนมีขนาดเล็กกว่าโมเดลครูอย่างมาก

แนวทางที่แตกต่างกันในการกลั่น

มีแนวทางต่างๆ ในการกลั่น ซึ่งแต่ละแนวทางก็มีความแตกต่างกันเล็กน้อย:

• Response-Based Distillation: นี่เป็นแนวทางที่พบได้บ่อยที่สุด โดยที่โมเดลนักเรียนได้รับการฝึกฝนให้เลียนแบบความน่าจะเป็นของผลลัพธ์ (เป้าหมายอ่อน) ของโมเดลครู
• Feature-Based Distillation: ที่นี่ โมเดลนักเรียนได้รับการฝึกฝนให้ตรงกับการแสดงคุณลักษณะระดับกลางของโมเดลครู สิ่งนี้มีประโยชน์เมื่อโมเดลครูมีสถาปัตยกรรมที่ซับซ้อน
• Relation-Based Distillation: แนวทางนี้มุ่งเน้นไปที่การถ่ายโอนความสัมพันธ์ระหว่างตัวอย่างข้อมูลต่างๆ ตามที่โมเดลครูจับได้

อนาคตของ Distillation: วิวัฒนาการอย่างต่อเนื่อง

Distillation ไม่ใช่เทคนิคที่คงที่ มันมีการพัฒนาอย่างต่อเนื่อง นักวิจัยกำลังสำรวจวิธีการใหม่ๆ อย่างแข็งขันเพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพและประสิทธิผลของการถ่ายโอนความรู้ บางส่วนของการวิจัยที่ใช้งานอยู่ ได้แก่:

• Multi-Teacher Distillation: การใช้โมเดลครูหลายตัวเพื่อฝึกโมเดลนักเรียนตัวเดียว ซึ่งอาจจับความรู้ได้หลากหลายมากขึ้น
• Online Distillation: การฝึกอบรมโมเดลครูและนักเรียนพร้อมกัน ทำให้กระบวนการเรียนรู้มีความไดนามิกและปรับเปลี่ยนได้มากขึ้น
• Self-Distillation: การใช้โมเดลเดียวเพื่อกลั่นความรู้จากตัวมันเอง ซึ่งอาจปรับปรุงประสิทธิภาพโดยไม่ต้องใช้โมเดลครูแยกต่างหาก

ผลกระทบที่กว้างขึ้นของ Distillation

ผลกระทบของ distillation ขยายไปไกลกว่าขอบเขตของการพัฒนาโมเดล AI มีผลกระทบต่อ:

• Edge Computing: Distillation ช่วยให้สามารถปรับใช้โมเดล AI ที่ทรงพลังบนอุปกรณ์ที่มีทรัพยากรจำกัด ซึ่งปูทางไปสู่แอปพลิเคชันการประมวลผลแบบ Edge ที่ชาญฉลาดมากขึ้น
• Federated Learning: Distillation สามารถใช้เพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพของการเรียนรู้แบบรวมศูนย์ ซึ่งโมเดลได้รับการฝึกอบรมเกี่ยวกับข้อมูลแบบกระจายอำนาจโดยไม่ต้องแชร์ข้อมูลดิบเอง
• AI Explainability: โมเดลที่กลั่นแล้ว ซึ่งมีขนาดเล็กกว่าและเรียบง่ายกว่า สามารถตีความและทำความเข้าใจได้ง่ายกว่า ซึ่งอาจช่วยในการแสวงหา AI ที่อธิบายได้มากขึ้น

โดยพื้นฐานแล้ว distillation ไม่ได้เป็นเพียงกลอุบายทางเทคนิคเท่านั้น แต่ยังเป็นการเปลี่ยนกระบวนทัศน์ที่กำลังปรับโฉมภูมิทัศน์ของ AI ทำให้เข้าถึงได้ง่ายขึ้น มีประสิทธิภาพมากขึ้น และปรับเปลี่ยนได้มากขึ้น เป็นเครื่องพิสูจน์ถึงความเฉลียวฉลาดของนักวิจัย AI และเป็นลางบอกเหตุถึงอนาคตที่พลัง AI มีการกระจายอย่างเป็นประชาธิปไตยมากขึ้น