Google เปิดตัว Gemini Embedding โมเดลฝังข้อความขั้นสูงสุด

ความสามารถและประสิทธิภาพที่เพิ่มขึ้น

Text embeddings เป็นรากฐานสำคัญของแอปพลิเคชัน AI สมัยใหม่ โดยจะแปลงคำ วลี หรือแม้แต่ประโยคทั้งหมดให้เป็นเวกเตอร์ตัวเลข การแปลงนี้ช่วยให้โมเดล AI เข้าใจความหมายเชิงความหมายและความสัมพันธ์ระหว่างข้อมูลข้อความต่างๆ ความสามารถนี้มีความสำคัญอย่างยิ่งสำหรับการใช้งานที่หลากหลาย รวมถึงการค้นหาเชิงความหมาย (semantic search), เครื่องมือแนะนำ (recommendation engines), การสร้างเสริมการดึงข้อมูล (retrieval-augmented generation - RAG) และงานการจัดหมวดหมู่ต่างๆ ด้วยการเปิดใช้งานระบบ AI ให้เข้าใจบริบทและความสัมพันธ์ โมเดล embedding จึงก้าวข้ามการจับคู่คำหลัก (keyword matching) แบบง่ายๆ โดยนำเสนอแนวทางที่มีความละเอียดอ่อนและมีประสิทธิภาพมากขึ้นในการดึงข้อมูลและการวิเคราะห์

โมเดล Gemini Embedding ใหม่นี้พัฒนาความสามารถเหล่านี้ไปอย่างมาก นี่คือคุณสมบัติหลักที่สำคัญ:

• ความยาวอินพุตที่ขยาย: โมเดลมีความยาวอินพุตโทเค็น 8K ที่น่าประทับใจ ซึ่งหมายความว่าสามารถประมวลผลข้อความขนาดใหญ่ขึ้นอย่างมากในการดำเนินการครั้งเดียว ซึ่งมากกว่าความจุของโมเดลก่อนหน้านี้ถึงสองเท่า สิ่งนี้มีประโยชน์อย่างยิ่งสำหรับการวิเคราะห์เอกสารขนาดยาว โค้ด หรือข้อความใดๆ ที่ต้องการบริบทที่กว้างขึ้น

• เอาต์พุตที่มีมิติสูง: Gemini Embedding สร้างเวกเตอร์เอาต์พุต 3K มิติ ซึ่งแสดงถึงการเพิ่มขึ้นอย่างมากในมิติของ embeddings ทำให้ได้การแสดงข้อมูลข้อความที่สมบูรณ์และละเอียดยิ่งขึ้น embeddings ที่สมบูรณ์ยิ่งขึ้นเหล่านี้ช่วยให้สามารถแยกแยะความแตกต่างได้ละเอียดยิ่งขึ้น และเข้าใจความสัมพันธ์เชิงความหมายระหว่างข้อความต่างๆ ได้อย่างครอบคลุมมากขึ้น

• Matryoshka Representation Learning (MRL): เทคนิคที่เป็นนวัตกรรมนี้จัดการกับความท้าทายทั่วไปในการทำงานกับ embeddings นั่นคือ ข้อจำกัดด้านพื้นที่จัดเก็บ MRL ช่วยให้ผู้ใช้สามารถตัดทอน embeddings ให้มีขนาดเล็กลงเพื่อให้พอดีกับข้อจำกัดด้านพื้นที่จัดเก็บเฉพาะ โดยที่ยังคงรักษาความแม่นยำและประสิทธิผลของการแสดงข้อมูลไว้ ความยืดหยุ่นนี้มีความสำคัญอย่างยิ่งสำหรับการปรับใช้โมเดล embedding ในสถานการณ์จริงที่ความจุของพื้นที่จัดเก็บอาจเป็นปัจจัยจำกัด

• ความโดดเด่นในการวัดประสิทธิภาพ: Google เน้นย้ำว่า Gemini Embedding ได้คะแนนเฉลี่ย 68.32 ใน MTEB Multilingual leaderboard คะแนนนี้สูงกว่าคู่แข่งอย่างมีนัยสำคัญถึง +5.81 คะแนน ซึ่งแสดงให้เห็นถึงประสิทธิภาพที่เหนือกว่าของโมเดลในการทำความเข้าใจและประมวลผลข้อความในภาษาต่างๆ

การสนับสนุนหลายภาษาที่ขยาย: การเข้าถึงทั่วโลก

หนึ่งในการพัฒนาที่สำคัญที่สุดของ Gemini Embedding คือการขยายการรองรับภาษาอย่างมาก ตอนนี้โมเดลทำงานร่วมกับภาษาต่างๆ ได้มากกว่า 100 ภาษา ซึ่งเพิ่มความครอบคลุมเป็นสองเท่าของรุ่นก่อน การขยายนี้ทำให้เทียบเท่ากับความสามารถหลายภาษาที่นำเสนอโดย OpenAI ทำให้ผู้พัฒนามีความยืดหยุ่นและการเข้าถึงที่มากขึ้นสำหรับแอปพลิเคชันระดับโลก

การสนับสนุนภาษาที่หลากหลายนี้มีความสำคัญอย่างยิ่งด้วยเหตุผลหลายประการ:

• การเข้าถึงทั่วโลก: ช่วยให้นักพัฒนาสามารถสร้างแอปพลิเคชันที่ขับเคลื่อนด้วย AI ที่สามารถรองรับผู้ชมได้กว้างขึ้น ทำลายอุปสรรคทางภาษา และทำให้ข้อมูลสามารถเข้าถึงได้มากขึ้นในภูมิภาคและวัฒนธรรมต่างๆ

• ความแม่นยำที่ปรับปรุง: การฝึกอบรมในภาษาที่หลากหลายมากขึ้นช่วยเพิ่มความสามารถของโมเดลในการทำความเข้าใจความแตกต่างและความหลากหลายของภาษา ทำให้ได้ผลลัพธ์ที่แม่นยำและเชื่อถือได้มากขึ้นในบริบทหลายภาษา

• ความสามารถรอบด้านของโดเมน: Gemini Embedding ได้รับการออกแบบมาให้ทำงานได้ดีในโดเมนที่หลากหลาย รวมถึงการเงิน วิทยาศาสตร์ กฎหมาย และการค้นหาขององค์กร ที่สำคัญคือ มันทำได้โดยไม่ต้องมีการปรับแต่งเฉพาะงาน (task-specific fine-tuning) ความสามารถรอบด้านนี้ทำให้เป็นเครื่องมือที่ทรงพลังและปรับเปลี่ยนได้สำหรับการใช้งานที่หลากหลาย

ขั้นตอนการทดลองและการพัฒนาในอนาคต

สิ่งสำคัญที่ควรทราบคือ แม้ว่า Gemini Embedding จะพร้อมใช้งานผ่าน Gemini API ในขณะนี้ แต่ก็มีการกำหนดไว้อย่างชัดเจนว่าเป็นรุ่นทดลอง ซึ่งหมายความว่าโมเดลอาจมีการเปลี่ยนแปลงและปรับปรุงก่อนที่จะเปิดตัวเต็มรูปแบบ Google ได้ระบุว่าความจุในปัจจุบันมีจำกัด และนักพัฒนาควรคาดหวังการอัปเดตและการเพิ่มประสิทธิภาพในอีกไม่กี่เดือนข้างหน้า

ขั้นตอนการทดลองนี้ช่วยให้ Google รวบรวมข้อเสนอแนะอันมีค่าจากผู้ใช้งานกลุ่มแรก ระบุส่วนที่อาจต้องปรับปรุง และตรวจสอบให้แน่ใจว่าโมเดลตรงตามมาตรฐานสูงสุดด้านประสิทธิภาพและความน่าเชื่อถือก่อนที่จะมีการปรับใช้อย่างกว้างขวาง

การเปิดตัว Gemini Embedding ตอกย้ำแนวโน้มที่กว้างขึ้นในภูมิทัศน์ของ AI: ความสำคัญที่เพิ่มขึ้นของโมเดล embedding ที่ซับซ้อน โมเดลเหล่านี้กำลังกลายเป็นองค์ประกอบสำคัญของเวิร์กโฟลว์ AI ซึ่งขับเคลื่อนความก้าวหน้าในด้านต่างๆ รวมถึง:

• การลดเวลาแฝง (Latency Reduction): โมเดล Embedding มีบทบาทสำคัญในการเพิ่มประสิทธิภาพและความเร็วของระบบ AI โดยเฉพาะอย่างยิ่งในงานต่างๆ เช่น การดึงข้อมูลและการวิเคราะห์แบบเรียลไทม์

• การปรับปรุงประสิทธิภาพ: ด้วยการเปิดใช้งานความเข้าใจที่ละเอียดยิ่งขึ้นและแม่นยำยิ่งขึ้นของข้อมูลข้อความ โมเดล embedding มีส่วนช่วยในการประมวลผลที่มีประสิทธิภาพมากขึ้นและลดค่าใช้จ่ายในการคำนวณ

• การขยายความครอบคลุมของภาษา: ดังที่แสดงให้เห็นโดย Gemini Embedding การผลักดันให้มีการสนับสนุนภาษาที่กว้างขึ้นเป็นสิ่งสำคัญอันดับต้นๆ ซึ่งสะท้อนให้เห็นถึงลักษณะของแอปพลิเคชัน AI ที่เป็นสากลมากขึ้น

ด้วยประสิทธิภาพเริ่มต้นที่น่าประทับใจและความสามารถที่ขยาย Gemini Embedding แสดงถึงก้าวสำคัญในการวิวัฒนาการของระบบการดึงข้อมูลและการจัดหมวดหมู่ที่ขับเคลื่อนด้วย AI มันสัญญาว่าจะช่วยให้นักพัฒนามีเครื่องมือที่ทรงพลังและหลากหลายมากขึ้นสำหรับการสร้างแอปพลิเคชันอัจฉริยะรุ่นต่อไป การพัฒนาและการปรับปรุงอย่างต่อเนื่องของโมเดลนี้จะเป็นประเด็นสำคัญที่ต้องจับตามองในสาขาปัญญาประดิษฐ์ที่พัฒนาอย่างรวดเร็ว การมุ่งเน้นไปที่การใช้งานจริง โดยเฉพาะอย่างยิ่งผ่านคุณสมบัติเช่น MRL และการสนับสนุนภาษาที่หลากหลาย บ่งบอกถึงความมุ่งมั่นที่จะทำให้เทคโนโลยีนี้เข้าถึงได้และเป็นประโยชน์สำหรับผู้ใช้และแอปพลิเคชันที่หลากหลาย เมื่อโมเดลเปลี่ยนจากขั้นตอนการทดลองไปสู่การเปิดตัวเต็มรูปแบบ จะเป็นเรื่องน่าสนใจที่จะได้เห็นว่านักพัฒนาใช้ประโยชน์จากความสามารถของมันเพื่อสร้างโซลูชันที่เป็นนวัตกรรมและมีผลกระทบอย่างไร

การทำความเข้าใจ Text Embeddings

Text embeddings หรือที่เรียกว่า word embeddings เป็นเทคนิคในการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (Natural Language Processing - NLP) ที่แปลงคำหรือวลีให้เป็นเวกเตอร์ของจำนวนจริง แนวคิดหลักคือการจับความหมายเชิงความหมายของคำในรูปแบบตัวเลข ซึ่งช่วยให้คอมพิวเตอร์สามารถเข้าใจความสัมพันธ์ระหว่างคำต่างๆ ได้ ตัวอย่างเช่น คำว่า “king” และ “queen” อาจมีความสัมพันธ์ใกล้ชิดกันในพื้นที่เวกเตอร์มากกว่าคำว่า “king” และ “apple”

วิธีการสร้าง text embeddings มีหลายวิธี แต่วิธีที่ได้รับความนิยมในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมาคือการใช้โครงข่ายประสาทเทียม (neural networks) โมเดลภาษาขนาดใหญ่ (Large Language Models - LLMs) เช่น Word2Vec, GloVe และ FastText ได้รับการฝึกฝนบนชุดข้อมูลข้อความขนาดใหญ่เพื่อเรียนรู้การแสดงเวกเตอร์ของคำแต่ละคำในชุดข้อมูลนั้น

หลักการทำงานของโมเดลเหล่านี้คือการคาดการณ์คำจากบริบท (context) หรือคาดการณ์บริบทจากคำ ตัวอย่างเช่น ในโมเดล Word2Vec แบบ Continuous Bag-of-Words (CBOW) โมเดลจะพยายามคาดการณ์คำเป้าหมายจากคำรอบข้าง ในขณะที่โมเดล Skip-gram จะพยายามคาดการณ์คำรอบข้างจากคำเป้าหมาย

ในระหว่างกระบวนการฝึกอบรม โมเดลจะปรับพารามิเตอร์ของโครงข่ายประสาทเทียมเพื่อลดข้อผิดพลาดในการคาดการณ์ ผลลัพธ์ที่ได้คือชุดของเวกเตอร์คำ (word vectors) ซึ่งแต่ละเวกเตอร์แสดงถึงคำหนึ่งคำในชุดข้อมูล เวกเตอร์เหล่านี้มีคุณสมบัติที่น่าสนใจคือ คำที่มีความหมายคล้ายกันจะมีเวกเตอร์ที่อยู่ใกล้กันในพื้นที่เวกเตอร์

การประยุกต์ใช้ Text Embeddings

Text embeddings มีการใช้งานที่หลากหลายในด้าน NLP และ AI รวมถึง:

• การค้นหาเชิงความหมาย (Semantic Search): แทนที่จะค้นหาคำหลัก (keywords) แบบตรงๆ การค้นหาเชิงความหมายใช้ text embeddings เพื่อทำความเข้าใจความหมายของคำค้นหา (query) และจับคู่กับเอกสารที่เกี่ยวข้อง แม้ว่าเอกสารเหล่านั้นจะไม่มีคำหลักที่ตรงกันทุกประการก็ตาม

• ระบบแนะนำ (Recommendation Systems): Text embeddings สามารถใช้เพื่อสร้างโปรไฟล์ของผู้ใช้และรายการ (items) โดยพิจารณาจากข้อความอธิบายหรือรีวิว จากนั้นระบบสามารถแนะนำรายการที่ผู้ใช้มีแนวโน้มที่จะสนใจโดยพิจารณาจากความคล้ายคลึงกันของโปรไฟล์

• การจัดหมวดหมู่ข้อความ (Text Classification): Text embeddings สามารถใช้เป็นคุณสมบัติ (features) สำหรับโมเดลการเรียนรู้ของเครื่อง (machine learning) เพื่อจัดหมวดหมู่ข้อความตามหัวข้อ ประเภท หรือความรู้สึก

• การตอบคำถาม (Question Answering): Text embeddings สามารถใช้เพื่อจับคู่คำถามกับคำตอบที่เกี่ยวข้องในชุดข้อมูลขนาดใหญ่

• การสร้างข้อความ (Text Generation): Text embeddings สามารถใช้เป็นอินพุตสำหรับโมเดลภาษาเพื่อสร้างข้อความใหม่ที่มีความหมายคล้ายกับข้อความต้นฉบับ

• การแปลภาษาด้วยเครื่อง (Machine Translation): Text embeddings สามารถใช้เพื่อแสดงประโยคในภาษาต่างๆ ในพื้นที่เวกเตอร์เดียวกัน ซึ่งช่วยให้โมเดลการแปลสามารถเรียนรู้ความสัมพันธ์ระหว่างภาษาต่างๆ ได้

ข้อดีและข้อจำกัดของ Text Embeddings

ข้อดี:

• จับความหมายเชิงความหมาย: Text embeddings สามารถจับความหมายของคำและความสัมพันธ์ระหว่างคำต่างๆ ได้ ซึ่งเป็นสิ่งที่วิธีการแบบดั้งเดิม เช่น Bag-of-Words ไม่สามารถทำได้
• ลดมิติ (Dimensionality Reduction): Text embeddings สามารถลดจำนวนมิติของข้อมูลข้อความได้อย่างมาก ทำให้การประมวลผลมีประสิทธิภาพมากขึ้น
• ปรับปรุงประสิทธิภาพของโมเดล NLP: Text embeddings สามารถปรับปรุงประสิทธิภาพของโมเดล NLP ต่างๆ ได้อย่างมาก

ข้อจำกัด:

• คำนอกคลังคำศัพท์ (Out-of-Vocabulary Words): โมเดล text embeddings ที่ได้รับการฝึกฝนบนชุดข้อมูลเฉพาะอาจไม่สามารถจัดการกับคำที่ไม่ปรากฏในชุดข้อมูลนั้นได้
• ความกำกวมของคำ (Word Ambiguity): คำบางคำมีความหมายหลายอย่าง และ text embeddings อาจไม่สามารถแยกแยะความหมายเหล่านั้นได้อย่างสมบูรณ์
• อคติ (Bias): Text embeddings อาจสืบทอดอคติที่มีอยู่ในชุดข้อมูลที่ใช้ในการฝึกอบรม

Gemini Embedding และอนาคตของ Text Embeddings

Gemini Embedding แสดงถึงความก้าวหน้าล่าสุดในเทคโนโลยี text embeddings ด้วยความสามารถในการประมวลผลข้อความที่ยาวขึ้น, สร้าง embeddings ที่มีมิติสูงขึ้น, และรองรับภาษาต่างๆ ได้มากขึ้น มันเป็นเครื่องมือที่ทรงพลังสำหรับนักพัฒนาในการสร้างแอปพลิเคชัน AI ที่มีความซับซ้อนมากขึ้น

ในอนาคต เราคาดว่าจะเห็นการพัฒนา text embeddings อย่างต่อเนื่อง รวมถึง:

• โมเดลที่ใหญ่ขึ้นและซับซ้อนขึ้น: โมเดลภาษาขนาดใหญ่มีแนวโน้มที่จะยังคงพัฒนาต่อไป ทำให้สามารถสร้าง text embeddings ที่มีความแม่นยำและละเอียดยิ่งขึ้น
• การจัดการกับคำนอกคลังคำศัพท์ที่ดีขึ้น: เทคนิคใหม่ๆ กำลังได้รับการพัฒนาเพื่อจัดการกับคำที่ไม่ปรากฏในชุดข้อมูลการฝึกอบรม
• การลดอคติ: ความพยายามในการลดอคติใน text embeddings กำลังดำเนินอยู่
• การรวมเข้ากับโมเดลอื่นๆ: Text embeddings มีแนวโน้มที่จะถูกรวมเข้ากับโมเดล AI อื่นๆ มากขึ้น เช่น โมเดลการมองเห็น (vision models) และโมเดลเสียง (audio models)

Text embeddings เป็นเทคโนโลยีพื้นฐานที่ขับเคลื่อนความก้าวหน้าในด้าน NLP และ AI และ Gemini Embedding เป็นตัวอย่างที่ชัดเจนของวิวัฒนาการอย่างต่อเนื่องของเทคโนโลยีนี้