LLM หรือ Large Language Models กำลังกลายเป็นตัวเปลี่ยนเกมอย่างรวดเร็วในหลากหลายอุตสาหกรรม โดยนำเสนอโอกาสที่ไม่เคยมีมาก่อนสำหรับองค์กรในการปรับปรุงการดำเนินงาน เพิ่มประสิทธิภาพ และขับเคลื่อนนวัตกรรม ตั้งแต่ GPT-4 ของ OpenAI ไปจนถึง Llama ของ Meta และ Claude ของ Anthropic แพลตฟอร์ม LLM ที่ทรงพลังเหล่านี้กำลังเปลี่ยนแปลงวิธีที่เราโต้ตอบกับเทคโนโลยี อย่างไรก็ตาม เพื่อที่จะควบคุมพลังของโมเดลเหล่านี้ได้อย่างเต็มที่ องค์กรต้องพัฒนากลยุทธ์ที่รอบคอบซึ่งผสานรวม LLM เข้ากับขั้นตอนการทำงานอย่างราบรื่น
Rama Ramakrishnan ศาสตราจารย์ด้านการปฏิบัติจาก MIT Sloan School of Management เชื่อว่า LLM เป็นเทคโนโลยีการเปลี่ยนแปลงที่ช่วยให้องค์กรสามารถสร้างแอปพลิเคชันได้ด้วยความเร็วที่ไม่เคยมีมาก่อน ในการสัมมนาผ่านเว็บเมื่อเร็ว ๆ นี้ Ramakrishnan ได้สรุปแนวทางที่แตกต่างกันสามวิธีที่องค์กรสามารถใช้ประโยชน์จาก LLM ที่มีอยู่แล้วเพื่อจัดการกับงานและกรณีการใช้งานทางธุรกิจที่หลากหลาย: Prompt, Retrieval Augmented Generation (RAG) และ Instruction Fine-Tuning
1. Prompt: ปลดปล่อยพลังของ LLM
Prompt เป็นรูปแบบการใช้ประโยชน์จาก LLM ที่ตรงไปตรงมาและเข้าถึงได้ง่ายที่สุด ซึ่งเกี่ยวข้องกับการถามคำถามหรือคำสั่งง่ายๆ กับโมเดล และรับการตอบกลับที่สร้างขึ้น วิธีนี้มีประโยชน์อย่างยิ่งสำหรับงานที่สามารถทำได้สำเร็จโดยใช้สามัญสำนึกและความรู้ในชีวิตประจำวัน โดยไม่ต้องมีการฝึกอบรมเฉพาะทางหรือความเชี่ยวชาญเฉพาะด้านเพิ่มเติม
Ramakrishnan เน้นย้ำว่า Prompt มีประสิทธิภาพอย่างยิ่งสำหรับงานประเภทการจัดหมวดหมู่บางประเภท ตัวอย่างเช่น บริษัทอีคอมเมิร์ซสามารถใช้ประโยชน์จาก LLM เพื่อวิเคราะห์บทวิจารณ์ผลิตภัณฑ์ที่ลูกค้าโพสต์บนเว็บไซต์ของตนได้ โดยการป้อนบทวิจารณ์ให้กับ LLM และกระตุ้นให้ระบุข้อบกพร่องที่อาจเกิดขึ้นหรือคุณสมบัติที่ไม่เป็นที่นิยม บริษัทสามารถได้รับข้อมูลเชิงลึกที่มีค่าเพื่อแจ้งการตัดสินใจพัฒนาผลิตภัณฑ์และปรับปรุงความพึงพอใจของลูกค้า กระบวนการนี้ช่วยลดความจำเป็นในการติดป้ายกำกับและจัดหมวดหมู่บทวิจารณ์ด้วยตนเอง ซึ่งช่วยประหยัดเวลาและทรัพยากร
ในด้านอสังหาริมทรัพย์ Prompt สามารถใช้เพื่อสร้างคำอธิบายทรัพย์สินโดยอัตโนมัติได้ ตัวแทนอสังหาริมทรัพย์สามารถให้คุณสมบัติหลักและคุณสมบัติเด่นแก่ LLM และสร้างคำอธิบายที่น่าสนใจและโน้มน้าวใจได้ภายในไม่กี่วินาทีเพื่อดึงดูดผู้ซื้อหรือผู้เช่าที่มีศักยภาพ สิ่งนี้ช่วยให้ตัวแทนสามารถมุ่งเน้นไปที่การสร้างความสัมพันธ์กับลูกค้าและการปิดข้อตกลง แทนที่จะใช้เวลามากมายในการเขียน
ในอุตสาหกรรมการเงิน Prompt สามารถใช้เพื่อวิเคราะห์แนวโน้มของตลาดและสร้างรายงานการลงทุนได้ นักวิเคราะห์ทางการเงินสามารถป้อนข้อมูลที่เกี่ยวข้องและข้อมูลตลาดให้กับ LLM และกระตุ้นให้ระบุรูปแบบ ทำนาย และสร้างรายงานเชิงลึก สิ่งนี้ช่วยให้นักวิเคราะห์สามารถตัดสินใจได้อย่างมีข้อมูลมากขึ้นและติดตามข่าวสารล่าสุดเกี่ยวกับการพัฒนาตลาด
แม้ว่า Prompt จะเป็นเทคนิคที่มีประสิทธิภาพ แต่ธุรกิจต้องเข้าใจข้อจำกัดของ Prompt เมื่อภารกิจต้องการความรู้เฉพาะทางขั้นสูงหรือข้อมูลปัจจุบัน Prompt อาจไม่เพียงพอที่จะให้ผลลัพธ์ที่ถูกต้องและเกี่ยวข้อง ในกรณีเช่นนี้ สามารถใช้เทคนิคขั้นสูงกว่า เช่น RAG และ instruction fine-tuning
2. Retrieval Augmented Generation (RAG): เพิ่มประสิทธิภาพ LLM ด้วยข้อมูลที่เกี่ยวข้อง
Retrieval Augmented Generation (RAG) เป็นเทคนิคที่ซับซ้อนกว่า ซึ่งเกี่ยวข้องกับการให้คำสั่งหรือคำถามที่ชัดเจนแก่ LLM พร้อมกับข้อมูลที่เกี่ยวข้องหรือข้อมูลเพิ่มเติม วิธีนี้มีประโยชน์อย่างยิ่งสำหรับงานที่ต้องการให้ LLM เข้าถึงข้อมูลปัจจุบันหรือความรู้ที่เป็นกรรมสิทธิ์
ตัวอย่างเช่น ผู้ค้าปลีกสามารถใช้ RAG เพื่อสร้างแชทบอทบริการลูกค้าที่สามารถตอบคำถามเกี่ยวกับนโยบายการคืนสินค้าได้อย่างถูกต้อง โดยการฝึกอบรมแชทบอทโดยใช้เอกสารนโยบายการคืนสินค้าของบริษัท ผู้ค้าปลีกสามารถมั่นใจได้ว่าลูกค้าจะได้รับข้อมูลที่ถูกต้องและเป็นปัจจุบัน ซึ่งจะช่วยปรับปรุงความพึงพอใจของลูกค้าและลดต้นทุนการสนับสนุน
หัวใจสำคัญของ RAG คือความสามารถในการใช้ประโยชน์จากเครื่องมือค้นหาขององค์กรแบบเดิมหรือเทคนิคการดึงข้อมูลเพื่อค้นหาเนื้อหาที่เกี่ยวข้องจากเอกสารจำนวนมาก สิ่งนี้ช่วยให้ธุรกิจสามารถใช้ประโยชน์จากฐานความรู้ภายในจำนวนมาก และให้บริบทที่ LLM ต้องการเพื่อให้งานสำเร็จลุล่วง
ผู้ให้บริการด้านการดูแลสุขภาพสามารถใช้ RAG เพื่อช่วยแพทย์ในการตัดสินใจวินิจฉัยและรักษา โดยการให้ประวัติผู้ป่วย ผลการทดสอบ และเอกสารการวิจัยทางการแพทย์แก่ LLM แพทย์สามารถได้รับข้อมูลเชิงลึกที่มีค่าที่สามารถช่วยพวกเขาในการพิจารณาแผนการรักษาที่เหมาะสมที่สุด สิ่งนี้สามารถปรับปรุงผลลัพธ์ของผู้ป่วยและลดข้อผิดพลาดทางการแพทย์
สำนักงานกฎหมายสามารถใช้ RAG เพื่อช่วยทนายความในการทำวิจัยและเขียนบทสรุป โดยการให้ข้อมูลเกี่ยวกับกฎหมายกรณีที่เกี่ยวข้อง กฎหมาย และบทความทางกฎหมายแก่ LLM ทนายความสามารถค้นหาข้อมูลที่จำเป็นเพื่อสนับสนุนการโต้แย้งของพวกเขาได้อย่างรวดเร็ว สิ่งนี้สามารถประหยัดเวลาและพลังงานของทนายความ และช่วยให้พวกเขาสามารถมุ่งเน้นไปที่ด้านสำคัญอื่น ๆ ของคดีได้
เพื่อให้ได้รับประโยชน์สูงสุดจาก Prompt และ RAG ธุรกิจต้องช่วยให้พนักงานพัฒนาทักษะด้าน Prompt Engineering วิธีที่มีประสิทธิภาพอย่างหนึ่งคือการใช้ Prompt แบบ “Chain-of-Thought” ซึ่งผู้ใช้สั่งให้ LLM “คิดทีละขั้นตอน” วิธีนี้มักจะให้ผลลัพธ์ที่แม่นยำกว่า เพราะจะกระตุ้นให้ LLM แบ่งงานที่ซับซ้อนออกเป็นส่วน ๆ และให้เหตุผลอย่างเป็นระบบ
Ramakrishnan เน้นย้ำว่าจำเป็นต้องใช้ความระมัดระวังในการทำ Prompt Engineering เพื่อให้แน่ใจว่าคำตอบที่ LLM ให้มานั้นเป็นสิ่งที่เราต้องการจริง ๆ โดยการสร้าง Prompt อย่างระมัดระวังและให้บริบทที่เกี่ยวข้อง ธุรกิจสามารถเพิ่มความแม่นยำและความเกี่ยวข้องของผลลัพธ์ที่ LLM ให้มาได้สูงสุด
3. Instruction Fine-Tuning: ปรับแต่ง LLM ให้ตรงกับความต้องการเฉพาะ
Instruction Fine-Tuning เป็นเทคนิคที่ซับซ้อนกว่า ซึ่งเกี่ยวข้องกับการฝึกอบรม LLM เพิ่มเติมโดยใช้ตัวอย่างคำถามและคำตอบเฉพาะแอปพลิเคชัน วิธีนี้มีประโยชน์อย่างยิ่งสำหรับงานที่เกี่ยวข้องกับคำศัพท์และความรู้เฉพาะด้าน หรือยากต่อการอธิบายได้อย่างง่ายดาย เช่น การวิเคราะห์เวชระเบียนหรือเอกสารทางกฎหมาย
แตกต่างจาก Prompt และ RAG ตรงที่ Instruction Fine-Tuning เกี่ยวข้องกับการปรับเปลี่ยนโมเดลเอง โดยการฝึกอบรม LLM โดยใช้ข้อมูลเฉพาะแอปพลิเคชัน ธุรกิจสามารถปรับปรุงความถูกต้องและประสิทธิภาพในโดเมนเฉพาะได้
ตัวอย่างเช่น องค์กรที่พยายามสร้างแชทบอทที่ช่วยในการวินิจฉัยทางการแพทย์จะต้องรวบรวมตัวอย่างคำถามและคำตอบหลายร้อยรายการ และป้อนให้กับ LLM คำถามที่มีรายละเอียดกรณีผู้ป่วยจะถูกจับคู่กับคำตอบที่สมเหตุสมผลทางการแพทย์ รวมถึงรายละเอียดเกี่ยวกับการวินิจฉัยที่เป็นไปได้ ข้อมูลนี้จะฝึกอบรม LLM เพิ่มเติม และเพิ่มโอกาสในการให้คำตอบที่ถูกต้องสำหรับคำถามทางการแพทย์
สถาบันการเงินสามารถใช้ Instruction Fine-Tuning เพื่อปรับปรุงความถูกต้องของระบบตรวจจับการฉ้อโกงได้ โดยการฝึกอบรม LLM โดยใช้ข้อมูลในอดีตเกี่ยวกับการทำธุรกรรมที่ฉ้อโกงและไม่ฉ้อโกง สถาบันสามารถปรับปรุงความสามารถในการระบุกิจกรรมที่เป็นการฉ้อโกงได้ สิ่งนี้ช่วยให้สถาบันลดความสูญเสียทางการเงินและปกป้องลูกค้าจากการฉ้อโกง
บริษัทผู้ผลิตสามารถใช้ Instruction Fine-Tuning เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพกระบวนการผลิตได้ โดยการฝึกอบรม LLM โดยใช้ข้อมูลเกี่ยวกับกระบวนการผลิต บริษัทสามารถระบุความไร้ประสิทธิภาพและปรับปรุงประสิทธิภาพโดยรวมได้ สิ่งนี้ช่วยให้บริษัทลดต้นทุนและเพิ่มผลผลิต
แม้ว่า Instruction Fine-Tuning จะเป็นเทคนิคที่มีประสิทธิภาพ แต่ก็อาจต้องใช้เวลามากเช่นกัน เพื่อสร้างข้อมูลที่จำเป็นในการฝึกอบรมโมเดล บริษัทบางแห่งอาจเลือกใช้ LLM เพื่อสร้างข้อมูลเอง กระบวนการนี้เรียกว่าการสร้างข้อมูลสังเคราะห์ (Synthetic Data Generation) และสามารถลดต้นทุนและปริมาณงานที่เกี่ยวข้องกับการทำ Instruction Fine-Tuning ได้อย่างมีประสิทธิภาพ
ค้นหาวิธีการที่เหมาะสมสำหรับ LLM
เมื่อองค์กรเจาะลึกเข้าไปใน LLM และแอปพลิเคชัน Generative AI มากขึ้น พวกเขาไม่จำเป็นต้องเลือกระหว่างวิธีการเหล่านี้ แต่ควรนำไปใช้ร่วมกันในรูปแบบต่างๆ ตามกรณีการใช้งาน
Ramakrishnan เชื่อว่า "Prompt นั้นง่ายที่สุดในแง่ของปริมาณงาน ตามด้วย RAG และ Instruction Fine-Tuning ยิ่งใส่ปริมาณงานมากเท่าไหร่ ผลตอบแทนก็จะยิ่งมากขึ้นเท่านั้น"
โดยการประเมินความต้องการอย่างรอบคอบและเลือกวิธีการ LLM ที่เหมาะสมที่สุด หรือการรวมกันของวิธีการต่างๆ ธุรกิจสามารถปลดล็อกศักยภาพทั้งหมดของเทคโนโลยีอันทรงพลังเหล่านี้ และขับเคลื่อนนวัตกรรม เพิ่มประสิทธิภาพ และปรับปรุงการตัดสินใจ เมื่อ LLM มีการพัฒนาอย่างต่อเนื่อง ธุรกิจจะต้องติดตามข่าวสารล่าสุดเกี่ยวกับการพัฒนาล่าสุด และทดลองใช้เทคนิคใหม่ ๆ เพื่อใช้ประโยชน์จากข้อดีของเทคโนโลยีที่ก้าวล้ำเหล่านี้อย่างเต็มที่