LLM (Generative AI) คืออะไร ?

ในยุคที่เทคโนโลยี AI พัฒนาอย่างก้าวกระโดด คำว่า LLM และ Generative AI กลายเป็นคำที่ถูกพูดถึงอย่างแพร่หลาย LLM หรือ Large Language Model คืออะไร? และ Generative AI ทำงานอย่างไร? บทความนี้จะพาคุณไปทำความเข้าใจถึงหลักการทำงานเบื้องหลังของ AI ที่เราใช้งานกันในชีวิตประจำวัน ไม่ว่าจะเป็น ChatGPT, Claude AI หรือ Gemini

LLM คืออะไร?

LLM หรือ Large Language Model คือโมเดลภาษาขนาดใหญ่ที่ถูกออกแบบมาเพื่อประมวลผลและสร้างภาษา LLM เป็นหัวใจสำคัญที่อยู่เบื้องหลัง AI หลายตัวที่เราคุ้นเคย เช่น ChatGPT และ Claude AI

Generative AI คืออะไร?

Generative AI คือ AI ที่มีความสามารถในการสร้างสิ่งใหม่ ๆ ขึ้นมา ไม่ว่าจะเป็นข้อความ รูปภาพ หรือเสียง โดยอาศัยข้อมูลที่ถูกป้อนให้เป็น input และสร้าง output ที่เป็นผลลัพธ์ตามคำสั่ง

Neural Network และ Deep Learning

Neural Network หรือโครงข่ายประสาทเทียม เป็นรากฐานสำคัญของ Deep Learning และ LLM Neural Network เลียนแบบการทำงานของสมองมนุษย์ โดยมีโหนด (Node) หรือเซลล์ประสาทเชื่อมต่อกันเป็นชั้น ๆ เพื่อประมวลผลข้อมูล Deep Learning เป็นสาขาหนึ่งของ Machine Learning ที่ใช้ Neural Network หลายชั้นในการเรียนรู้ข้อมูล

Transformer คืออะไร?

Transformer เป็นสถาปัตยกรรม (Architecture) ที่ปฏิวัติวงการ NLP (Natural Language Processing) หรือการประมวลผลภาษาธรรมชาติ Transformer ช่วยให้ LLM สามารถประมวลผลข้อมูลได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น

Encoder และ Decoder

Encoder และ Decoder เป็นส่วนประกอบสำคัญของ Transformer Encoder ทำหน้าที่แปลงข้อมูล input ให้เป็นเวกเตอร์ (Vector) ซึ่งเป็นตัวแทนของข้อมูลในรูปแบบตัวเลข Decoder ทำหน้าที่แปลงเวกเตอร์กลับไปเป็น output ที่เป็นข้อความ

Attention

Attention เป็นกลไกที่ช่วยให้ Transformer สามารถคำนวณความสัมพันธ์ระหว่างข้อมูลในแต่ละส่วนได้ Attention ช่วยให้โมเดลให้ความสำคัญกับข้อมูลที่เกี่ยวข้องมากที่สุด

LLM กับ Transformer

LLM ส่วนใหญ่ถูกสร้างขึ้นโดยใช้สถาปัตยกรรม Transformer LLM ใช้ Transformer ในการประมวลผลและสร้างภาษา

LLM: Large Language Model

LLM หรือ Large Language Model คือโมเดลภาษาขนาดใหญ่ที่ถูก Train ด้วยข้อมูลจำนวนมหาศาล LLM มีความสามารถในการสร้างข้อความ ตอบคำถาม และทำงานอื่น ๆ ที่เกี่ยวข้องกับภาษา

การ Train LLM

การ Train LLM คือกระบวนการที่ LLM เรียนรู้จากข้อมูลจำนวนมาก เทคนิคต่าง ๆ เช่น Masking และ Next Sequence ถูกนำมาใช้ในการ Train LLM

Instruction Tuned Model

Instruction Tuned Model คือ LLM ที่ถูกปรับแต่งให้สามารถตอบสนองต่อคำสั่ง (Instruction) ได้ดีขึ้น Instruction Tuned Model ช่วยให้ LLM สามารถทำงานได้หลากหลายมากขึ้น

Prompt และ Prompt Engineer

Prompt คือคำสั่งหรือข้อความที่เราป้อนให้กับ LLM Prompt Engineer คือผู้ที่ออกแบบและปรับแต่ง Prompt เพื่อให้ได้ผลลัพธ์ตามที่ต้องการ

In-Context Learning

In-Context Learning คือเทคนิคที่ LLM เรียนรู้จากตัวอย่าง (Example) ที่ถูกให้มาพร้อมกับ Prompt In-Context Learning ช่วยให้ LLM สามารถทำงานได้โดยไม่ต้องมีการ Train ใหม่

Pretrained Model

Pretrained Model คือ LLM ที่ผ่านการ Train มาแล้ว Pretrained Model สามารถนำไปใช้งานได้ทันที หรือนำไป Fine-tune เพื่อให้เหมาะสมกับงานเฉพาะทาง

Unsupervised Learning

Unsupervised Learning คือการเรียนรู้ที่ LLM เรียนรู้จากข้อมูลโดยไม่มีการกำกับ (Label) Unsupervised Learning ช่วยให้ LLM เข้าใจความสัมพันธ์ภายในข้อมูล

Supervised Learning

Supervised Learning คือการเรียนรู้ที่ LLM เรียนรู้จากข้อมูลที่มีการกำกับ (Label) Supervised Learning ช่วยให้ LLM สามารถทำงานที่เฉพาะเจาะจงได้

Instruct Model

Instruct Model คือ LLM ที่ถูก Train โดยใช้คำสั่ง (Instruction) Instruct Model สามารถตอบสนองต่อคำสั่งได้อย่างมีประสิทธิภาพ

Reinforcement Learning Fine-tuned LLM

Reinforcement Learning Fine-tuned LLM คือ LLM ที่ถูกปรับปรุงโดยใช้ Reinforcement Learning Reinforcement Learning ช่วยให้ LLM สามารถปรับปรุงการทำงานให้ดียิ่งขึ้น

ทำความรู้จักกับ LLM

LLM คืออะไร

LLM หรือ Large Language Model คือโมเดลภาษาขนาดใหญ่ที่อยู่เบื้องหลัง AI ที่เราใช้งานกัน LLM ถูก Train ด้วยข้อมูลจำนวนมหาศาล ทำให้มีความสามารถในการประมวลผลและสร้างภาษา

ChatGPT, Claude AI และ Generative AI

ChatGPT และ Claude AI เป็นตัวอย่างของ AI ที่ใช้ LLM เป็นเบื้องหลัง Generative AI คือ AI ที่มีความสามารถในการสร้างสิ่งใหม่ ๆ ขึ้นมา

Neural Network และ Deep Learning

Neural Network เป็นรากฐานสำคัญของ Deep Learning และ LLM Deep Learning ใช้ Neural Network หลายชั้นในการเรียนรู้ข้อมูล

ความสัมพันธ์ระหว่าง Neural Network, Deep Learning และ LLM

Neural Network เป็นโครงสร้างพื้นฐาน Deep Learning เป็นสาขาที่ใช้ Neural Network และ LLM เป็นหนึ่งในประเภทของ Deep Learning

เจาะลึก Generative AI

นิยามของ Generative AI

Generative AI คือ AI ที่สร้างสิ่งใหม่ ๆ ขึ้นมาโดยอาศัยข้อมูล input และสร้าง output ที่เป็นผลลัพธ์

การทำงานของ Generative AI

Generative AI ทำงานโดยใช้โมเดลที่ถูก Train มาแล้ว เมื่อได้รับ input โมเดลจะทำการประมวลผลและสร้าง output ที่เป็นผลลัพธ์

บทบาทของ Neural Network ใน Generative AI

Neural Network เป็นโครงสร้างพื้นฐานที่ใช้ในการสร้างโมเดล Generative AI

Transformer: หัวใจของ LLM

ความสำคัญของ Transformer

Transformer เป็นสถาปัตยกรรมที่ปฏิวัติวงการ NLP Transformer ช่วยให้ LLM สามารถประมวลผลข้อมูลได้อย่างมีประสิทธิภาพ

Encoder และ Decoder

Encoder ทำหน้าที่แปลงข้อมูล input ให้เป็นเวกเตอร์ Decoder ทำหน้าที่แปลงเวกเตอร์กลับไปเป็น output ที่เป็นข้อความ

การทำงานของ Encoder และ Decoder

Encoder จะทำการวิเคราะห์ข้อมูล input และสร้างเวกเตอร์ Decoder จะทำการแปลงเวกเตอร์กลับไปเป็นข้อความ

เวกเตอร์: ตัวแทนข้อมูลใน Transformer

เวกเตอร์เป็นตัวแทนของข้อมูลในรูปแบบตัวเลข เวกเตอร์ถูกใช้ในการคำนวณและประมวลผลข้อมูลใน Transformer

Attention: การคำนวณความสัมพันธ์

Attention ช่วยให้ Transformer สามารถคำนวณความสัมพันธ์ระหว่างข้อมูลในแต่ละส่วนได้ Attention ช่วยให้โมเดลให้ความสำคัญกับข้อมูลที่เกี่ยวข้องมากที่สุด

Position: การพิจารณาตำแหน่งของข้อมูล

Position ช่วยให้ Transformer เข้าใจตำแหน่งของข้อมูลในประโยค

LLM กับ Transformer

LLM คืออะไร

LLM คือโมเดลภาษาขนาดใหญ่ที่ถูก Train ด้วยข้อมูลจำนวนมหาศาล LLM ใช้ Transformer ในการประมวลผลและสร้างภาษา

LLM และการทำงาน

LLM ทำงานโดยใช้ Transformer ในการประมวลผลข้อมูล เมื่อได้รับ input LLM จะทำการประมวลผลและสร้าง output ที่เป็นข้อความ

การ Train LLM

การ Train LLM คือกระบวนการที่ LLM เรียนรู้จากข้อมูลจำนวนมาก เทคนิคต่าง ๆ เช่น Masking และ Next Sequence ถูกนำมาใช้ในการ Train LLM

การใช้ Hugging Face

Hugging Face เป็นแพลตฟอร์มที่ให้บริการโมเดล LLM และเครื่องมือต่าง ๆ ที่เกี่ยวข้อง

ตัวอย่าง LLM: GPT-3, Gemini, Llama

GPT-3, Gemini และ Llama เป็นตัวอย่างของ LLM ที่ได้รับความนิยม

Instruct Model และ Prompt

Instruct Model คืออะไร

Instruct Model คือ LLM ที่ถูก Train โดยใช้คำสั่ง Instruct Model สามารถตอบสนองต่อคำสั่งได้อย่างมีประสิทธิภาพ

Prompt และ Prompt Engineer

Prompt คือคำสั่งหรือข้อความที่เราป้อนให้กับ LLM Prompt Engineer คือผู้ที่ออกแบบและปรับแต่ง Prompt เพื่อให้ได้ผลลัพธ์ตามที่ต้องการ

In-Context Learning

In-Context Learning คือเทคนิคที่ LLM เรียนรู้จากตัวอย่างที่ถูกให้มาพร้อมกับ Prompt

การพัฒนา LLM: Pretrained, Unsupervised, Supervised

Pretrained Model

Pretrained Model คือ LLM ที่ผ่านการ Train มาแล้ว Pretrained Model สามารถนำไปใช้งานได้ทันที หรือนำไป Fine-tune เพื่อให้เหมาะสมกับงานเฉพาะทาง

Unsupervised Learning

Unsupervised Learning คือการเรียนรู้ที่ LLM เรียนรู้จากข้อมูลโดยไม่มีการกำกับ

Supervised Learning

Supervised Learning คือการเรียนรู้ที่ LLM เรียนรู้จากข้อมูลที่มีการกำกับ

Instruct Model

Instruct Model คือ LLM ที่ถูก Train โดยใช้คำสั่ง

Reinforcement Learning Fine-tuned LLM

Reinforcement Learning คืออะไร

Reinforcement Learning คือการเรียนรู้ที่ LLM เรียนรู้จากการได้รับรางวัล (Reward) และบทลงโทษ (Punishment)

การทำงานของ Reinforcement Learning

LLM จะทำการตัดสินใจ (Action) และได้รับผลตอบแทน (Reward) จากการตัดสินใจนั้น LLM จะเรียนรู้ที่จะทำการตัดสินใจที่ดีที่สุดเพื่อรับผลตอบแทนสูงสุด

Deep Reinforcement Learning

Deep Reinforcement Learning คือการใช้ Deep Learning ร่วมกับ Reinforcement Learning

💬 ปรึกษาการเงินฟรีกับผู้เชี่ยวชาญ คลิกเพื่อแอดไลน์

👉 แอดไลน์เพื่อปรึกษาฟรี

หรือสแกน QR เพื่อแอด