ความแปลกใหม่ของ LLMs

แนวคิดของ Large Language Models (LLMs)

Vidhi Chugh

AI strategist and ethicist

การใช้ข้อมูลข้อความ

ภาพแสดงการวิเคราะห์ความรู้สึก การตรวจจับสแปม และผู้ช่วยดิจิทัล

  • ข้อมูลไม่มีโครงสร้าง — ยุ่งเหยิงและไม่สอดคล้องกัน
1 Freepik
แนวคิดของ Large Language Models (LLMs)

เครื่องจักรไม่เข้าใจภาษา!

ภาพแสดงที่คอมพิวเตอร์ไม่สามารถตีความภาษาได้โดยตรง

1 Freepik
แนวคิดของ Large Language Models (LLMs)

ทำไมต้องมี NLP

 

ภาพแสดง NLP ในฐานะสะพานเชื่อมระหว่างข้อความกับตัวเลขที่คอมพิวเตอร์เข้าใจได้

1 Freepik
แนวคิดของ Large Language Models (LLMs)

ความสามารถพิเศษของ LLMs

 

  • ความละเอียดอ่อนทางภาษา
    • การประชด
    • อารมณ์ขัน
    • การเล่นคำ
    • การถากถาง
    • การออกเสียง
    • เจตนา

บุคคลถือคลิปบอร์ดชี้ไปที่ข้อความทั่วไปพร้อมเครื่องหมายคำถามขนาดใหญ่

1 Freepik
แนวคิดของ Large Language Models (LLMs)

หนังสือเล่มโปรดของคุณคืออะไร?

 

  • การตอบสนองตามธรรมชาติ: "โอ้ นั่นยากเลยนะ!"

 

  • ความเห็นส่วนตัว: "หนังสือที่ชอบที่สุดตลอดกาลคือ To Kill a Mockingbird ของ Harper Lee"

 

  • ข้อความสนับสนุน: "เป็นเรื่องราวอันทรงพลังเกี่ยวกับอคติ ความยุติธรรม และประสบการณ์ของมนุษย์"

 

  • คำถามติดตาม: "คุณเคยอ่านไหม?"
แนวคิดของ Large Language Models (LLMs)

ความละเอียดอ่อนทางภาษา

การถากถาง: "โอ้ ดีมาก อีกประชุมแล้ว"

โมเดลภาษาแบบดั้งเดิม:

  • การตอบกลับ: "ประชุมเรื่องอะไร?"
    • เป็นกลาง
    • ไม่รับรู้การถากถาง

 

Large language model:

  • การตอบกลับ: "ดูเหมือนตื่นเต้นกับมันมากเลย!"
    • สนุกสนาน
    • น่าดึงดูด
    • รับรู้การถากถาง
แนวคิดของ Large Language Models (LLMs)

LLMs เข้าใจได้อย่างไร

 

  • ฝึกจากข้อมูลจำนวนมหาศาล

  • ความ "ใหญ่" ของ LLMs: พารามิเตอร์

  • พารามิเตอร์แทนรูปแบบและกฎเกณฑ์

  • พารามิเตอร์มากขึ้น → รูปแบบซับซ้อนขึ้น

  • สร้างการตอบสนองที่ซับซ้อนและแม่นยำ

แนวคิดของ Large Language Models (LLMs)

พารามิเตอร์

 

  • ตัวต่อน้อยชิ้น → โครงสร้างมีจำกัด

ภาพแสดงตัวต่อจำนวนน้อย

 

  • ตัวต่อมากขึ้น → โครงสร้างซับซ้อนและละเอียดขึ้น

ภาพแสดงตัวต่อจำนวนมาก

แนวคิดของ Large Language Models (LLMs)

การเกิดขึ้นของความสามารถใหม่

 

  • ความสามารถที่เกิดใหม่ (Emergent abilities)
    • พบเฉพาะในโมเดลขนาดใหญ่เท่านั้น

 

  • ขนาด (Scale):

    • ปริมาณข้อมูลที่ใช้ฝึก
    • จำนวนพารามิเตอร์ของโมเดล

 

กราฟแสดงประสิทธิภาพของโมเดลที่พุ่งสูงขึ้นอย่างฉับพลันเมื่อขนาดของโมเดลเกินค่าเกณฑ์การเปลี่ยนผ่าน

แนวคิดของ Large Language Models (LLMs)

การเกิดขึ้นของความสามารถใหม่

 

ภาพแสดงความสามารถใหม่ เช่น ดนตรี บทกวี การสร้างโค้ด การวินิจฉัยโรค และกลุ่มการรักษา

แนวคิดของ Large Language Models (LLMs)

องค์ประกอบพื้นฐานของ LLMs

องค์ประกอบพื้นฐานของ LLMs

แนวคิดของ Large Language Models (LLMs)

สรุป

LLMs:

  • รับมือกับข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างได้

 

  • ทำได้ดีกว่าโมเดลแบบดั้งเดิม

 

  • เข้าใจความละเอียดอ่อนทางภาษา

ทำได้อย่างไร?

  • ความ "ใหญ่" ของ LLMs
  • ข้อมูลฝึกจำนวนมหาศาล
  • พารามิเตอร์จำนวนมาก
  • ความสามารถที่เกิดใหม่
แนวคิดของ Large Language Models (LLMs)

มาฝึกกันเถอะ!

แนวคิดของ Large Language Models (LLMs)

Preparing Video For Download...