โมเดลภาษา AI ทั่วไปและแบบกำหนดเอง: โซลูชัน NLP ที่เหมาะสมที่สุด

LLM ทั่วไปและแบบกำหนดเองคือโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) สองประเภทที่ใช้ในการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP)

แม้ว่า LLM ทั่วไปจะได้รับการฝึกอบรมเกี่ยวกับชุดข้อมูลขนาดใหญ่และหลากหลายและสามารถทำงานที่หลากหลายได้ แต่ LLM แบบกำหนดเองจะได้รับการปรับแต่งอย่างละเอียดบนชุดข้อมูลเฉพาะและออกแบบมาเพื่อทำงานเฉพาะอย่างให้มีความแม่นยำมากขึ้น ตัวเลือกระหว่าง LLM ทั่วไปและแบบกำหนดเองขึ้นอยู่กับความต้องการเฉพาะของผู้ใช้และลักษณะของงาน

การทำความเข้าใจ LLM เป็นสิ่งสำคัญใน NLP เนื่องจากสร้างข้อความ ตอบคำถาม และทำงานอื่นๆ ที่เกี่ยวข้องกับภาษา โมเดลเหล่านี้กำลังเขย่าโลกของการตลาดเนื้อหา และผู้ที่ใช้ประโยชน์จากโมเดล AI ที่เป็นเอกลักษณ์ ก็สามารถยกระดับความพยายามทางการตลาดของตนขึ้นไปอีกระดับได้

ดังนั้นมันทำงานอย่างไร?

LLM ได้รับการฝึกอบรมเกี่ยวกับชุดข้อมูลข้อความขนาดใหญ่และใช้วิธีการทางสถิติเพื่อเรียนรู้รูปแบบและโครงสร้างภาษา โมเดลเหล่านี้สร้างข้อความใหม่ที่มีรูปแบบและโครงสร้างคล้ายกับข้อความในชุดข้อมูลการฝึกอบรม แอปพลิเคชันมีมากมายอยู่แล้ว — แต่เมื่อลงทุนในโมเดล เครื่องมือ และการสนับสนุนที่เหมาะสมเท่านั้น

พร้อมที่จะเรียนรู้ว่าโมเดล AI สามารถเพิ่มประสิทธิภาพแนวทางการสร้างเนื้อหาของคุณได้อย่างไร หากเป็นเช่นนั้น คู่มือนี้เหมาะสำหรับคุณ

ประเด็นที่สำคัญ:

• LLM ทั่วไปได้รับการฝึกอบรมเกี่ยวกับชุดข้อมูลขนาดใหญ่และหลากหลาย และสามารถทำงานต่างๆ ได้ ในทางตรงกันข้าม LLM แบบกำหนดเองได้รับการปรับแต่งอย่างละเอียดให้เข้ากับชุดข้อมูลเฉพาะและออกแบบมาเพื่อทำงานเฉพาะอย่างด้วยความแม่นยำที่มากขึ้น
• ตัวเลือกระหว่าง LLM ทั่วไปและแบบกำหนดเองขึ้นอยู่กับความต้องการเฉพาะของผู้ใช้และลักษณะของงาน
• LLM สร้างข้อความ ตอบคำถาม และทำงานอื่นๆ ที่เกี่ยวข้องกับภาษาโดยการเรียนรู้รูปแบบและโครงสร้างภาษาผ่านวิธีการทางสถิติ

ทำความเข้าใจ LLM

โมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) เป็นอัลกอริทึมปัญญาประดิษฐ์ (AI) ที่ออกแบบมาเพื่อทำความเข้าใจและสร้างภาษาที่เหมือนมนุษย์ พวกเขาได้รับการฝึกอบรมเกี่ยวกับข้อมูลข้อความจำนวนมหาศาล ซึ่งช่วยให้พวกเขาเรียนรู้รูปแบบและโครงสร้างภาษาได้

LLM สามารถทำงานที่เกี่ยวข้องกับภาษาได้หลากหลาย รวมถึงการแปล การสรุปข้อความ และการตอบคำถาม โดยแบ่งออกเป็นสองประเภท: ทั่วไปและกำหนดเอง

• LLM ทั่วไปได้รับการฝึกอบรมล่วงหน้าเกี่ยวกับชุดข้อมูลขนาดใหญ่และสามารถทำงานต่างๆ ที่เกี่ยวข้องกับภาษาได้ ได้รับการออกแบบมาให้มีความยืดหยุ่นและปรับให้เข้ากับโดเมนและแอปพลิเคชันต่างๆ อย่างไรก็ตาม อาจต้องมีการแทรกแซงจากมนุษย์
• LLM แบบกำหนดเองได้รับการฝึกอบรมเกี่ยวกับข้อมูลเฉพาะโดเมนและได้รับการปรับแต่งเพื่อทำงานเฉพาะภายในโดเมนเฉพาะ จากผลลัพธ์ที่ได้รับการปรับแต่งอย่างดีเหล่านี้ คุณสามารถเข้าถึงเนื้อหาที่ใกล้เคียงกับเวอร์ชันที่เผยแพร่ขั้นสุดท้ายโดยไม่ต้องมีการแทรกแซงจากมนุษย์มากนัก

วิวัฒนาการของแบบจำลองภาษา

วิวัฒนาการของ LLM สามารถย้อนกลับไปถึงการพัฒนาแบบจำลองภาษาทางสถิติในทศวรรษ 1990 แบบจำลองเหล่านี้ขึ้นอยู่กับความน่าจะเป็นของคำที่เกิดขึ้นในบริบทที่กำหนด

ภายในช่วงปลายปี 2000 การพัฒนาอัลกอริธึมการเรียนรู้เชิงลึกทำให้สามารถสร้างแบบจำลองภาษาประสาทซึ่งมีความแม่นยำและมีประสิทธิภาพมากกว่าแบบจำลองทางสถิติ

ความก้าวหน้าใน LLM ไม่ได้เกิดขึ้นจนกระทั่งปี 2560 เมื่อ Google พัฒนา Transformer ซึ่งเป็นสถาปัตยกรรมโครงข่ายประสาทเทียมแบบใหม่ สถาปัตยกรรม Transformer ช่วยให้สามารถสร้างโมเดลภาษาขนาดใหญ่ เช่น GPT-2 และ GPT-3 ซึ่งสามารถสร้างข้อความที่เหมือนมนุษย์ได้อย่างแม่นยำและคล่องแคล่ว

ปัจจุบัน LLM ได้ปฏิวัติการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) ซึ่งทำให้สามารถพัฒนาแอปพลิเคชัน AI ขั้นสูง เช่น แชทบอท ผู้ช่วยเสมือน และเครื่องมือแปลภาษา

แล้วอะไรต่อไป?

ความสามารถของ LLM ในการทำความเข้าใจและสร้างภาษาที่เหมือนมนุษย์ได้เปิดโอกาสใหม่ ๆ สำหรับการโต้ตอบระหว่างมนุษย์กับเครื่องจักร มีศักยภาพในการเปลี่ยนแปลงวิธีที่เราสื่อสารกับเทคโนโลยี

ในปี 2024 เครื่องมือ AI ทั่วไปเริ่มแพร่หลายมากขึ้น โดยส่งผลกระทบอย่างมากต่ออุตสาหกรรมต่างๆ มากมาย ตั้งแต่การตลาดและการบริการลูกค้า ไปจนถึงบริการด้านสุขภาพและการเงิน

ในช่วงหลายปีข้างหน้า ตลาด AI จะเติบโตอย่างทวีคูณมูลค่าจาก 11.3 พันล้านดอลลาร์ในปี 2566 เป็นประมาณ 51.8 พันล้านดอลลาร์ภายในปี 2571 แอปพลิเคชันและกรณีการใช้งานจะมีการพัฒนาใน LLM ทั่วไปและแบบกำหนดเองด้วย

ต่อไปนี้เป็นรายละเอียดเพิ่มเติมว่า LLM ทั่วไปเปรียบเทียบกับ LLM แบบกำหนดเองอย่างไร และเหตุใดทั้งสองจึงมีประโยชน์เมื่อใช้ภายใต้สถานการณ์ที่เหมาะสม

LLM ทั่วไป

LLM ทั่วไปคือโมเดลภาษาที่ได้รับการฝึกอบรมล่วงหน้าซึ่งไม่ได้รับการปรับแต่งอย่างละเอียดสำหรับงานหรือโดเมนเฉพาะ

พวกเขาได้รับการฝึกอบรมเกี่ยวกับชุดข้อมูลขนาดใหญ่และหลากหลายเพื่อเรียนรู้รูปแบบและโครงสร้างทั่วไปของภาษา จากนั้นแบบจำลองเหล่านี้จะใช้เป็นจุดเริ่มต้นสำหรับงานการประมวลผลภาษาธรรมชาติต่างๆ เช่น การจำแนกข้อความ การวิเคราะห์ความรู้สึก และการสร้างภาษา

ลักษณะของ LLM ทั่วไป

ความรู้ด้านภาษาในวงกว้างคือสิ่งที่แสดงถึงลักษณะเฉพาะของ LLM ทั่วไป

แบบจำลองเหล่านี้ได้รับการฝึกฝนเกี่ยวกับข้อความที่หลากหลายจากโดเมน ประเภท และสไตล์ที่แตกต่างกัน ซึ่งช่วยให้สามารถจับรูปแบบและโครงสร้างทั่วไปของภาษาได้ โดยทั่วไปโมเดลเหล่านี้มีขนาดใหญ่และซับซ้อนมาก โดยมีพารามิเตอร์นับพันล้านพารามิเตอร์ที่ช่วยให้สามารถเรียนรู้จากข้อมูลจำนวนมหาศาล

ข้อดีและข้อจำกัด

LLM ทั่วไปมีข้อดีมากกว่า LLM แบบกำหนดเองหลายประการ

• พร้อมใช้งานและใช้งานง่าย ไม่ต้องมีการฝึกอบรมหรือปรับแต่งเพิ่มเติม อีกทั้งยังมีความหลากหลายสูงอีกด้วย
• มักจะแม่นยำกว่า LLM แบบกำหนดเองในงานที่เกี่ยวข้องกับความเข้าใจภาษาทั่วไป เช่น การสร้างแบบจำลองภาษาและการสร้างข้อความ
• สามารถใช้เป็นจุดเริ่มต้นในการปรับแต่งงานหรือโดเมนเฉพาะเจาะจง ซึ่งช่วยประหยัดเวลาและทรัพยากร

อย่างไรก็ตาม LLM ทั่วไปก็มีข้อจำกัดบางประการเช่นกัน

• อาจทำงานได้ไม่ดีในโดเมนเฉพาะทางที่ต้องใช้ความรู้และคำศัพท์เฉพาะโดเมน
• พวกเขาอาจสร้างผลลัพธ์ทั่วไปหรือไม่เกี่ยวข้องในบางบริบท
• พวกเขาอาจไม่สามารถจับความแตกต่างเล็กๆ น้อยๆ และรูปแบบต่างๆ ของภาษาที่เฉพาะเจาะจงสำหรับโดเมนหรือบริบทเฉพาะได้

โดยสรุป LLM ทั่วไปคือโมเดลภาษาที่มีประสิทธิภาพซึ่งใช้สำหรับงานการประมวลผลภาษาธรรมชาติต่างๆ แม้ว่าจะมีข้อจำกัดบางประการ แต่ก็มักจะเป็นจุดเริ่มต้นที่ดีในการปรับแต่งงานหรือโดเมนเฉพาะ

LLM แบบกำหนดเอง

LLM แบบกำหนดเองคือโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องที่ปรับแต่งให้เหมาะกับโดเมนหรืองานเฉพาะ พวกเขาได้รับการฝึกอบรมเกี่ยวกับชุดข้อมูลเฉพาะทางและได้รับการปรับแต่งเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่แม่นยำและเกี่ยวข้องมากขึ้น โมเดลเหล่านี้ได้รับการออกแบบมาเพื่อเอาชนะข้อจำกัดของ LLM สำหรับการใช้งานทั่วไป และให้ผลลัพธ์ที่เจาะจงและตรงเป้าหมายมากขึ้น

คุณสมบัติของ LLM แบบกำหนดเอง

LLM แบบกำหนดเองมีคุณลักษณะหลายอย่างที่ทำให้ไม่ซ้ำใครและมีประโยชน์สำหรับงานพิเศษ

คุณสมบัติเหล่านี้ได้แก่:

• ข้อมูลการฝึกอบรมเฉพาะโดเมน: LLM แบบกำหนดเองได้รับการฝึกอบรมเกี่ยวกับชุดข้อมูลเฉพาะสำหรับโดเมนหรืองานที่ออกแบบมาเพื่อ ซึ่งช่วยให้พวกเขาสามารถเรียนรู้ภาษาและรูปแบบของโดเมนนั้นได้แม่นยำยิ่งขึ้น และสร้างผลลัพธ์ที่เกี่ยวข้องมากขึ้น
• การปรับแต่งอย่างละเอียด: LLM แบบกำหนดเองได้รับการปรับแต่งอย่างละเอียดสำหรับงานหรือโดเมนเฉพาะที่ได้รับการออกแบบมาเพื่อ ซึ่งเกี่ยวข้องกับการปรับเปลี่ยนแบบจำลองที่ได้รับการฝึกอบรมล่วงหน้าเพื่อให้เหมาะสมกับข้อมูลเฉพาะทางมากขึ้นและให้ผลลัพธ์ที่แม่นยำยิ่งขึ้น
• การปรับแต่ง : LLM สามารถปรับแต่งให้ตรงตามความต้องการของผู้ใช้ได้ ซึ่งรวมถึงการปรับสถาปัตยกรรมโมเดล ข้อมูลการฝึกอบรม และพารามิเตอร์การปรับแต่งอย่างละเอียดเพื่อปรับประสิทธิภาพให้เหมาะสมสำหรับงานหรือโดเมนเฉพาะ

ประโยชน์และความท้าทาย

LLM แบบกำหนดเองมีข้อดีและความท้าทายหลายประการเมื่อตัดสินใจว่าจะใช้สำหรับงานหรือโดเมนเฉพาะหรือไม่

ประโยชน์:

• ความแม่นยำ: LLM แบบกำหนดเองมีความแม่นยำมากกว่า LLM เอนกประสงค์สำหรับงานเฉพาะด้าน พวกเขาได้รับการฝึกอบรมเกี่ยวกับข้อมูลเฉพาะโดเมนและได้รับการปรับแต่งเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่แม่นยำและเกี่ยวข้องมากขึ้น โมเดลเหล่านี้สร้างเนื้อหาที่ไม่ซ้ำใครซึ่งสะท้อนเสียงของแบรนด์
• ความเกี่ยวข้อง: LLM แบบกำหนดเองสร้างผลลัพธ์ที่เกี่ยวข้องมากขึ้นสำหรับงานหรือโดเมนเฉพาะ ได้รับการออกแบบมาเพื่อเรียนรู้ภาษาและรูปแบบของโดเมนเฉพาะ ช่วยให้สร้างผลลัพธ์ที่เกี่ยวข้องและมีประโยชน์มากขึ้น
• ความยืดหยุ่น: LLM แบบกำหนดเองสามารถปรับแต่งให้ตรงตามความต้องการเฉพาะของผู้ใช้ได้ ซึ่งช่วยให้มีความยืดหยุ่นมากขึ้นเกี่ยวกับสถาปัตยกรรมโมเดล ข้อมูลการฝึก และพารามิเตอร์การปรับแต่งอย่างละเอียด

ความท้าทาย:

• ต้นทุน: LLM แบบกำหนดเองอาจมีราคาแพงในการพัฒนาและบำรุงรักษา พวกเขาต้องการชุดข้อมูลเฉพาะทางและความเชี่ยวชาญเพื่อปรับแต่งโมเดล ซึ่งอาจมีค่าใช้จ่ายสูง
• ปัญหาด้านจริยธรรม: LLM แบบกำหนดเองยังสามารถก่อให้เกิดปัญหาด้านจริยธรรม โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อใช้กับงานที่ละเอียดอ่อน เช่น การประมวลผลภาษาธรรมชาติเพื่อวัตถุประสงค์ทางกฎหมายหรือทางการแพทย์ สิ่งสำคัญคือต้องแน่ใจว่าโมเดลนั้นมีความเป็นกลาง และไม่ทำให้เกิดทัศนคติแบบเหมารวมหรือการเลือกปฏิบัติที่เป็นอันตราย
• ลักษณะทั่วไปที่จำกัด: LLM แบบกำหนดเองได้รับการออกแบบสำหรับงานหรือโดเมนเฉพาะ และอาจไม่สรุปโดยทั่วไปกับงานหรือโดเมนอื่นได้ดี ซึ่งหมายความว่าอาจไม่มีประโยชน์สำหรับงานนอกโดเมนหรืองานเฉพาะ

การวิเคราะห์เปรียบเทียบ

โมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) ได้รับความนิยมเพิ่มมากขึ้นในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา เนื่องจากความสามารถในการทำงานต่างๆ LLM มีสองประเภทหลัก: ทั่วไปและแบบกำหนดเอง ส่วนต่อไปนี้จะให้การวิเคราะห์เปรียบเทียบของ LLM ทั้งสองประเภทนี้

การวัดประสิทธิภาพ

LLM ทั่วไปได้รับการฝึกอบรมเกี่ยวกับชุดข้อมูลขนาดใหญ่และสามารถทำงานต่างๆ ได้อย่างแม่นยำ อย่างไรก็ตาม ผลลัพธ์อาจไม่แม่นยำเท่ากับ LLM แบบกำหนดเอง เมื่อต้องจัดการกับโดเมนพิเศษ

LLM แบบกำหนดเองได้รับการฝึกอบรมเกี่ยวกับชุดข้อมูลเฉพาะและสามารถให้ผลลัพธ์ที่แม่นยำยิ่งขึ้นในโดเมนเฉพาะทาง นอกจากนี้ยังสามารถปรับแต่งอย่างละเอียดเพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพในงานเฉพาะได้อีกด้วย

สถานการณ์การใช้งาน

LLM ทั่วไปเหมาะสำหรับการใช้งานที่ต้องการความรู้ที่หลากหลาย เช่น การแปลภาษา การวิเคราะห์ความรู้สึก และการสรุป โมเดลนี้จะมีประโยชน์สำหรับธุรกิจเมื่อต้องการโซลูชันที่รวดเร็ว แต่มีทรัพยากรไม่เพียงพอที่จะพัฒนาโมเดลแบบกำหนดเอง

LLM แบบกำหนดเองเหมาะสำหรับแอปพลิเคชันที่ต้องการความรู้เฉพาะโดเมน เช่น การวิจัยทางกฎหมาย การวินิจฉัยทางการแพทย์ และการวิเคราะห์ทางการเงิน โมเดลนี้เหมาะสำหรับธุรกิจที่ต้องการความแม่นยำสำหรับปัญหาเฉพาะ เนื่องจากสามารถปรับแต่งตามชุดข้อมูลเฉพาะได้

ผลกระทบด้านต้นทุน

ต้นทุนในการพัฒนาและปรับใช้ LLM แบบกำหนดเองอาจสูงกว่าต้นทุนทั่วไป

การพัฒนาและการฝึกอบรม LLM แบบกำหนดเองต้องใช้เวลาและทรัพยากรจำนวนมาก นอกจากนี้ LLM แบบกำหนดเองยังต้องการฮาร์ดแวร์และโครงสร้างพื้นฐานพิเศษเพื่อให้ทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพ ในทางกลับกัน LLM ทั่วไปนั้นพร้อมใช้งานและสามารถใช้งานได้โดยมีการตั้งค่าเพียงเล็กน้อย ดังนั้นขึ้นอยู่กับสิ่งที่คุณต้องการและงบประมาณของคุณ

โดยสรุป LLM ทั่วไปและแบบกำหนดเองมีจุดแข็งและจุดอ่อน การเลือกประเภท LLM ที่จะใช้ขึ้นอยู่กับแอปพลิเคชันเฉพาะและทรัพยากรที่มีอยู่ แม้ว่า LLM ทั่วไปจะเหมาะสำหรับแอปพลิเคชันที่ต้องการความรู้ที่หลากหลาย แต่ LLM แบบกำหนดเองนั้นเหมาะสำหรับแอปพลิเคชันที่ต้องการความรู้เฉพาะโดเมน โดยทั่วไปค่าใช้จ่ายในการพัฒนาและปรับใช้ LLM แบบกำหนดเองจะสูงกว่า ดังนั้นโปรดคำนึงถึงเรื่องนี้ด้วย

ข้อควรพิจารณาในการพัฒนา

ต้องพิจารณาปัจจัยหลายประการเมื่อพัฒนาแบบจำลองภาษา ส่วนนี้จะสำรวจข้อกำหนดข้อมูล การฝึกโมเดลและการปรับแต่ง และข้อควรพิจารณาในการบำรุงรักษาและความสามารถในการปรับขนาดสำหรับ LLM ทั่วไปและแบบกำหนดเอง

ข้อกำหนดข้อมูล

ข้อมูลเป็นรากฐานของโมเดลภาษาใดๆ LLM ต้องใช้ข้อความจำนวนมากในการฝึกอบรม

LLM ทั่วไป เช่น GPT-3 ได้รับการฝึกอบรมเกี่ยวกับข้อมูลจำนวนมหาศาลจากแหล่งต่างๆ รวมถึงหนังสือ บทความ และเว็บไซต์ การเข้าถึงนี้ทำให้พวกเขาสามารถสร้างข้อความในหัวข้อต่างๆ มากมาย

ในทางกลับกัน LLM แบบกำหนดเองจำเป็นต้องมีคอลเลกชันข้อความที่เฉพาะเจาะจงมากขึ้น ข้อมูลที่ใช้ในการฝึกอบรม LLM แบบกำหนดเองควรเกี่ยวข้องกับงานที่จะดำเนินการ ตัวอย่างเช่น LLM แบบกำหนดเองที่ออกแบบมาเพื่อสร้างเอกสารทางกฎหมายจะต้องมีการเข้าถึงเนื้อหาของข้อความทางกฎหมาย

การฝึกอบรมโมเดลและการปรับแต่ง

เมื่อรวบรวมข้อมูลแล้ว ต่อไปจะเป็นการฝึกโมเดลภาษา LLM ทั่วไปได้รับการฝึกอบรมล่วงหน้าเกี่ยวกับข้อมูลจำนวนมหาศาล ซึ่งทำให้พร้อม อย่างไรก็ตาม LLM แบบกำหนดเองจำเป็นต้องมีการฝึกอบรมเพิ่มเติมเพื่อปรับแต่งให้เหมาะกับงานเฉพาะ

การปรับแต่งโมเดลเป็นกระบวนการที่ต้องทำซ้ำๆ ที่เกี่ยวข้องกับการปรับไฮเปอร์พารามิเตอร์ของโมเดลเพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพ กระบวนการนี้อาจใช้เวลานานและต้องใช้ทรัพยากรการประมวลผลจำนวนมาก อย่างไรก็ตาม การบรรลุประสิทธิภาพที่ดีที่สุดเท่าที่จะเป็นไปได้จากแบบจำลองถือเป็นสิ่งสำคัญ

การบำรุงรักษาและความสามารถในการขยายขนาด

LLM ต้องการการบำรุงรักษาอย่างต่อเนื่องเพื่อให้แน่ใจว่าจะยังคงทำงานได้ดีต่อไปเมื่อเวลาผ่านไป ซึ่งรวมถึงการอัปเดตโมเดลด้วยข้อมูลใหม่และฝึกอบรมใหม่ตามความจำเป็น

LLM ทั่วไปได้รับการดูแลโดยบริษัทที่พัฒนา LLM เช่น OpenAI LLM แบบกำหนดเองจำเป็นต้องมีการบำรุงรักษาอย่างต่อเนื่องโดยองค์กรที่ใช้งาน

ความสามารถในการขยายขนาดยังเป็นข้อพิจารณาที่สำคัญเมื่อพัฒนา LLM LLM ทั่วไปได้รับการออกแบบมาให้สามารถปรับขนาดได้สูง ทำให้สามารถใช้งานได้โดยผู้ใช้หลายคนพร้อมกัน ในทางตรงกันข้าม LLM แบบกำหนดเองอาจต้องใช้ทรัพยากรเพิ่มเติมเพื่อขยายขนาดเมื่อจำนวนผู้ใช้เพิ่มขึ้น

ดังนั้น การพัฒนา LLM จึงต้องพิจารณาอย่างรอบคอบเกี่ยวกับข้อกำหนดด้านข้อมูล การฝึกโมเดลและการปรับแต่ง ตลอดจนการบำรุงรักษาและความสามารถในการปรับขนาด แม้ว่า LLM ทั่วไปจะพร้อมใช้งานทันทีที่แกะกล่อง แต่ LLM แบบกำหนดเองจำเป็นต้องมีการฝึกอบรมเพิ่มเติมและการบำรุงรักษาอย่างต่อเนื่อง อย่างไรก็ตาม LLM แบบกำหนดเองมีข้อได้เปรียบในการปรับแต่งให้เหมาะกับงานเฉพาะ ทำให้มีประสิทธิภาพมากขึ้นในบางสถานการณ์

กรณีการใช้งานและกรณีศึกษา

พิจารณากรณีการใช้งานต่อไปนี้เพื่อดูว่าแอปพลิเคชันใดที่เหมาะกับคุณ

การใช้งานเฉพาะอุตสาหกรรม

โมเดลภาษาขนาดใหญ่มีการใช้งานในอุตสาหกรรมต่างๆ รวมถึงการดูแลสุขภาพ การเงิน กฎหมาย ฯลฯ LLM แบบกำหนดเองมีประโยชน์อย่างยิ่งในอุตสาหกรรมเหล่านี้ เนื่องจากสามารถปรับแต่งให้ตรงตามข้อกำหนดเฉพาะได้ ตัวอย่างเช่น LLM แบบกำหนดเองสามารถคาดการณ์การวินิจฉัยผู้ป่วย วิเคราะห์ภาพทางการแพทย์ และสร้างรายงานทางการแพทย์ในอุตสาหกรรมการดูแลสุขภาพได้

LLM แบบกำหนดเองสามารถใช้ในอุตสาหกรรมกฎหมายเพื่อการจัดการสัญญา การวิจัยทางกฎหมาย และการวิเคราะห์เอกสาร ตัวอย่างเช่น สำนักงานกฎหมายอาจใช้ LLM แบบกำหนดเองเพื่อวิเคราะห์เอกสารทางกฎหมายและดึงข้อมูลที่เกี่ยวข้อง เช่น ข้อคำสั่ง วันที่ และฝ่ายต่างๆ ที่เกี่ยวข้อง LLM แบบกำหนดเองสามารถใช้ในด้านการเงินเพื่อการตรวจจับการฉ้อโกง การวิเคราะห์ความเสี่ยง และการจัดการการลงทุน

นวัตกรรมและความก้าวหน้า

ประโยชน์ที่สำคัญที่สุดอย่างหนึ่งของ LLM คือความสามารถในการสร้างเนื้อหาตามการแจ้งเตือนอย่างน้อยหนึ่งรายการจากผู้ใช้ ฟีเจอร์นี้ถูกใช้เพื่อพัฒนาแชทบอทและผู้ช่วยเสมือนที่สามารถตอบคำถามของลูกค้า ให้คำแนะนำผลิตภัณฑ์ และแม้แต่ทำการจองได้

ตัวอย่างเช่น เครือโรงแรมอาจใช้ LLM แบบกำหนดเองเพื่อพัฒนาแชทบอทเพื่อตอบคำถามของลูกค้าเกี่ยวกับห้องว่าง ราคา และสิ่งอำนวยความสะดวก แชทบอทยังสามารถจองและให้คำแนะนำส่วนบุคคลตามความต้องการของลูกค้า

นวัตกรรม LLM อีกประการหนึ่งใช้ AI สัญลักษณ์ประสาทเพื่อสร้างแผนที่ความหมายของหัวข้อที่ซับซ้อนสูง บริษัทตรวจสอบภาษีระดับโลกแห่งหนึ่งใช้ LLM และ AI เชิงสัญลักษณ์ประสาทเพื่อสร้างแผนที่ความหมายของเครดิตภาษีด้านการวิจัยและพัฒนาที่ซับซ้อนสูง นอกจากนี้ยังพัฒนาผู้ช่วยนำร่อง AI เพื่อช่วยผู้เชี่ยวชาญด้านภาษีในการนำทางรหัสภาษีที่ซับซ้อน

โดยสรุป LLM มีกรณีการใช้งานและการใช้งานมากมายในอุตสาหกรรมต่างๆ LLM แบบกำหนดเองมีประโยชน์อย่างยิ่งในอุตสาหกรรมที่ต้องปฏิบัติตามข้อกำหนดเฉพาะ ความสามารถของ LLM ในการสร้างเนื้อหาและพัฒนาแชทบอทและผู้ช่วยเสมือนยังนำไปสู่ความก้าวหน้าที่สำคัญในการบริการลูกค้าอีกด้วย

แนวโน้มในอนาคต

คุณคาดหวังอะไรต่อไป? นี่คือสิ่งที่ต้องพิจารณา

การพัฒนาเทคโนโลยี

สาขาโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) กำลังพัฒนาอย่างรวดเร็ว และการพัฒนาทางเทคโนโลยีใหม่ๆ คาดว่าจะเกิดขึ้นในอนาคตอันใกล้นี้ การพัฒนาที่สำคัญที่สุดประการหนึ่งคือการบูรณาการการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) เข้ากับเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ (AI) อื่นๆ

การบูรณาการนี้จะช่วยให้ LLM สามารถโต้ตอบกับระบบ AI อื่นๆ ได้ เช่น คอมพิวเตอร์วิทัศน์และการรู้จำคำพูด เพื่อมอบโซลูชันที่ครอบคลุมมากขึ้น

การพัฒนาทางเทคโนโลยีอีกประการหนึ่งที่คาดว่าจะเกิดขึ้นคือการใช้คอมพิวเตอร์ควอนตัมเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานของ LLM การประมวลผลแบบควอนตัมสามารถประมวลผลข้อมูลจำนวนมหาศาลได้อย่างมีประสิทธิภาพมากกว่าการประมวลผลแบบคลาสสิก ช่วยให้ LLM สามารถประมวลผลชุดข้อมูลขนาดใหญ่และสร้างผลลัพธ์ที่แม่นยำยิ่งขึ้น

การคาดการณ์ตลาด

ตลาดสำหรับ LLM คาดว่าจะเติบโตอย่างมีนัยสำคัญในปีต่อๆ ไป

ตามรายงานล่าสุด ตลาด LLM คาดว่าจะเติบโตจาก 6.4 พันล้านดอลลาร์สหรัฐในปี 2567 เป็น 36.1 พันล้านดอลลาร์สหรัฐภายในปี 2573 โดยมี CAGR ที่ 33.2% อเมริกาเหนือซึ่งเป็นที่ตั้งของบริษัทยักษ์ใหญ่ด้านเทคโนโลยีชั้นนำ รวมถึง Google, OpenAI และ Microsoft จะเป็นตลาดที่ใหญ่ที่สุด อุตสาหกรรมที่ต้องพึ่งพา LLM เป็นอย่างมาก รวมถึงการดูแลสุขภาพ อีคอมเมิร์ซ และการเงิน จะขับเคลื่อนความต้องการนี้

แนวโน้มตลาดอีกประการหนึ่งคือความต้องการที่เพิ่มขึ้นสำหรับ LLM แบบกำหนดเองที่ปรับให้เหมาะกับอุตสาหกรรมและกรณีการใช้งานเฉพาะ LLM แบบกำหนดเองให้ผลลัพธ์ที่แม่นยำและเกี่ยวข้องมากกว่าแบบทั่วไป ทำให้มีคุณค่าต่อธุรกิจมากขึ้น ส่งผลให้ความต้องการ LLM แบบกำหนดเองมีแนวโน้มเพิ่มขึ้นในปีต่อๆ ไป

โดยรวมแล้ว อนาคตของ LLM ดูสดใส ด้วยการพัฒนาทางเทคโนโลยีใหม่ๆ และความต้องการที่เพิ่มขึ้นซึ่งขับเคลื่อนการเติบโตของตลาด ในขณะที่ธุรกิจต่างๆ นำโซลูชันภาษาที่ขับเคลื่อนด้วย AI มาใช้ LLM จะมีบทบาทสำคัญมากขึ้นในการทำให้พวกเขาสามารถสร้างข้อความที่เหมือนมนุษย์ และจัดการกับความท้าทายต่างๆ ที่เกี่ยวข้องกับภาษา

LLM ทั่วไปและแบบกำหนดเอง - ขั้นตอนถัดไป

LLM ทั่วไปและแบบกำหนดเองมีข้อดีและข้อเสีย

LLM ทั่วไปได้รับการฝึกอบรมล่วงหน้าเกี่ยวกับชุดข้อมูลขนาดใหญ่ และสามารถทำงานหลายอย่างได้โดยไม่ต้องปรับแต่งอย่างละเอียด พร้อมใช้งานและสามารถรวมเข้ากับแอปพลิเคชันต่างๆ ได้อย่างง่ายดาย อย่างไรก็ตาม อาจไม่ได้รับการปรับให้เหมาะสมสำหรับโดเมนเฉพาะ และอาจไม่ได้ให้ความแม่นยำในระดับเดียวกับ LLM แบบกำหนดเอง

ในทางกลับกัน LLM แบบกำหนดเองได้รับการฝึกอบรมเกี่ยวกับชุดข้อมูลเฉพาะโดเมนและสามารถให้ประสิทธิภาพที่เหนือกว่าในโดเมนที่เกี่ยวข้อง พวกเขาสามารถเข้าใจบริบทและความแตกต่างของอุตสาหกรรมหรือสาขาเฉพาะได้ โดยให้ผลลัพธ์ที่แม่นยำและเกี่ยวข้องมากขึ้น อย่างไรก็ตาม พวกเขาต้องการข้อมูลและทรัพยากรที่สำคัญในการฝึกอบรมและปรับแต่ง

สิ่งสำคัญคือต้องพิจารณากรณีการใช้งานเฉพาะและข้อกำหนดอย่างรอบคอบก่อนเลือกระหว่าง LLM ทั่วไปและ LLM แบบกำหนดเอง ตัวอย่างเช่น LLM ทั่วไปอาจเพียงพอหากงานนั้นค่อนข้างง่ายและไม่จำเป็นต้องมีความรู้เฉพาะโดเมน อย่างไรก็ตาม LLM แบบกำหนดเองอาจจำเป็นหากงานนั้นต้องการความแม่นยำสูงและความเข้าใจคำศัพท์เฉพาะทางอุตสาหกรรม

โดยรวมแล้ว LLM เป็นเครื่องมืออันทรงพลังที่ปฏิวัติการประมวลผลภาษาธรรมชาติและมีศักยภาพในการเปลี่ยนแปลงอุตสาหกรรมต่างๆ โดยการทำความเข้าใจความแตกต่างระหว่าง LLM ทั่วไปและแบบกำหนดเอง ธุรกิจและนักพัฒนาสามารถตัดสินใจได้ว่าจะใช้แนวทางใดเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่ดีที่สุด

กล่าวสวัสดีกับ Scripted CoPilot

หากคุณพร้อมที่จะใช้ประโยชน์จากเนื้อหาที่ขับเคลื่อนโดย AI โดยไม่ต้องมีขนปุยทั่วไป Scripted CoPilot ก็พร้อมแล้ว

หากคุณได้สำรวจโลกของ LLM และเบื่อหน่ายกับเนื้อหาที่ไม่ตรงเป้าหมาย คุณต้องมีโซลูชันที่ทำให้แบรนด์ของคุณเข้าถึงได้ ไม่ใช่แค่เครื่องมือที่พูดออกมาเป็นคำพูด

นับตั้งแต่เปิดตัวเครื่องมือที่ขับเคลื่อนด้วย AI เป็นครั้งแรก Scripted ก็พร้อมลุยและเข้าใจถึงคุณค่าของเทคโนโลยีใหม่ล่าสุด เรามีเอกลักษณ์เฉพาะตัวในการนำเทคโนโลยี AI มาใช้ โดยผสมผสานการใช้งานเข้ากับนักเขียนและบรรณาธิการที่เชี่ยวชาญ

ตอนนี้เราได้ก้าวไปอีกขั้นหนึ่งแล้ว เราเสนอให้บริษัทเช่นคุณเข้าถึงโซลูชันที่ผสมผสานพลังของ AI เข้ากับบุคลิกของแบรนด์ของคุณ ตอนนี้คุณสามารถสร้างเนื้อหาได้เร็วขึ้น 10 เท่าโดยยังคงรักษาแบรนด์ไว้ได้

เพียงระบุตลาดเป้าหมาย ข้อเสนอ พันธกิจ คำแนะนำสไตล์ ฯลฯ และสัมผัสกับความมหัศจรรย์ของ Scripted CoPilot ไม่ว่าคุณจะต้องการสร้างแคมเปญทั้งหมดหรือขยายการผลิตเนื้อหา (โดยไม่สูญเสียชื่อเสียงของแบรนด์) Scripted CoPilot กำลังยกระดับแนวคิดของ LLM แบบกำหนดเองขึ้นไปอีกระดับ

สัมผัสประสบการณ์ด้วยตัวคุณเอง

คำถามที่พบบ่อย

การใช้ LLM แบบกำหนดเองมีประโยชน์มากกว่า LLM ทั่วไปสำหรับความต้องการทางธุรกิจเฉพาะด้านอย่างไร

LLM แบบกำหนดเองได้รับการออกแบบมาเพื่อตอบสนองความต้องการทางธุรกิจเฉพาะโดยใช้ประโยชน์จากข้อมูลและความเชี่ยวชาญเฉพาะโดเมน พวกเขาสามารถได้รับการฝึกอบรมเพื่อระบุรูปแบบและโครงสร้างเฉพาะสำหรับอุตสาหกรรมเฉพาะ ส่งผลให้ได้รับข้อมูลเชิงลึกที่แม่นยำและเกี่ยวข้องมากขึ้น

การปรับแต่งระดับนี้สามารถนำไปสู่การปรับปรุงประสิทธิภาพ ผลผลิต และการประหยัดต้นทุนได้อย่างมาก ในทางตรงกันข้าม LLM ทั่วไปอาจไม่ได้รับการปรับแต่งให้เหมาะกับอุตสาหกรรมหรือกรณีการใช้งานเฉพาะ ส่งผลให้ผลลัพธ์มีความแม่นยำน้อยลง

การบูรณาการข้อมูลเฉพาะของบริษัทช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานของ LLM แบบกำหนดเองได้อย่างไร

การรวมข้อมูลเฉพาะของบริษัทเข้ากับ LLM แบบกำหนดเองสามารถปรับปรุงประสิทธิภาพได้โดยการให้ข้อมูลเชิงลึกที่เกี่ยวข้องและแม่นยำมากขึ้น ด้วยการฝึกอบรมแบบจำลองเกี่ยวกับข้อมูลที่เป็นเอกลักษณ์ของบริษัท จะสามารถระบุรูปแบบและโครงสร้างที่เฉพาะเจาะจงสำหรับธุรกิจได้ สิ่งนี้สามารถนำไปสู่การคาดการณ์ที่แม่นยำยิ่งขึ้น การตัดสินใจที่ดีขึ้น และปรับปรุงประสิทธิภาพ

อะไรที่ทำให้ LLM เฉพาะโดเมนแตกต่างจาก LLM สำหรับวัตถุประสงค์ทั่วไป

LLM เฉพาะโดเมนเหมาะสำหรับอุตสาหกรรมหรือกรณีการใช้งานเฉพาะ ในขณะที่ LLM สำหรับวัตถุประสงค์ทั่วไปมีความหลากหลายมากกว่าและใช้ได้กับกรณีการใช้งานจำนวนมาก LLM เฉพาะโดเมนได้รับการฝึกอบรมเกี่ยวกับข้อมูลเฉพาะสำหรับอุตสาหกรรม ส่งผลให้ได้รับข้อมูลเชิงลึกที่แม่นยำและเกี่ยวข้องมากขึ้น ในการเปรียบเทียบ LLM สำหรับวัตถุประสงค์ทั่วไปอาจไม่แม่นยำเท่าที่ควร แต่สามารถนำไปใช้กับกรณีการใช้งานที่หลากหลายกว่าได้

LLM ปรับปรุงจากโมเดลแมชชีนเลิร์นนิงแบบเดิมๆ ในด้านใดบ้าง

LLM ปรับปรุงจากโมเดลแมชชีนเลิร์นนิงแบบดั้งเดิมโดยเน้นภาษาเป็นหลักมากขึ้น ได้รับการออกแบบมาเพื่อเลียนแบบความสามารถในการประมวลผลภาษาของมนุษย์ และสามารถวิเคราะห์และทำความเข้าใจข้อมูลข้อความได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น สิ่งนี้ทำให้มีประโยชน์อย่างยิ่งสำหรับการประมวลผลภาษาธรรมชาติ การวิเคราะห์ความรู้สึก และแชทบอท นอกจากนี้ LLM ยังสามารถปรับแต่งให้เหมาะกับอุตสาหกรรมหรือกรณีการใช้งานเฉพาะ ส่งผลให้ได้รับข้อมูลเชิงลึกที่แม่นยำและเกี่ยวข้องมากขึ้น

LLM ที่แตกต่างกันมีการเปรียบเทียบในแง่ของฟังก์ชันการทำงานและแอปพลิเคชันอย่างไร

LLM มีหลายประเภทให้เลือกใช้งาน โดยแต่ละแห่งมีจุดแข็งและจุดอ่อน LLM ที่ได้รับความนิยมมากที่สุด ได้แก่ GPT-3, BERT และ ELMO GPT-3 ขึ้นชื่อในด้านความสามารถรอบด้านและความสามารถในการสร้างข้อความที่เหมือนมนุษย์ ในขณะที่ BERT มีประโยชน์อย่างยิ่งสำหรับงานการประมวลผลภาษาธรรมชาติ

ในทางกลับกัน ELMO ได้รับการออกแบบมาเพื่อพิจารณาบริบทของข้อความ ส่งผลให้คาดการณ์ได้แม่นยำยิ่งขึ้น ทางเลือกของ LLM จะขึ้นอยู่กับกรณีการใช้งานและอุตสาหกรรมเฉพาะ

ตัวอย่างความสำเร็จของการนำ LLM แบบกำหนดเองไปใช้ในอุตสาหกรรมมีอะไรบ้าง

Custom LLM ได้รับการนำไปใช้อย่างประสบความสำเร็จในอุตสาหกรรมต่างๆ

ตัวอย่างเช่น ผู้ช่วยพยาบาลเสมือนที่ขับเคลื่อนโดย LLM แบบกำหนดเองสามารถให้การสนับสนุนตลอด 24 ชั่วโมงทุกวันและตอบคำถามผู้ป่วยเกี่ยวกับสภาวะสุขภาพของตนเองในลักษณะเฉพาะโดเมนและแม่นยำ ในอุตสาหกรรมด้านกฎหมาย LLM แบบกำหนดเองสามารถใช้เพื่อการวิจัยทางกฎหมายและการวิเคราะห์สัญญา ส่งผลให้ประหยัดเวลาได้มากและปรับปรุงความแม่นยำ