ChatGPT ที่หลายคนคุ้นเคยนั้นตอบโต้กับเราได้อย่างชาญฉลาดด้วยพลังจากเทคโนโลยีหนึ่งที่เรียกว่า Large Language Models (LLMs) โมเดลเอไอที่เข้าใจภาษาและสามารถสร้างเนื้อหาที่เป็นภาษาได้ใกล้เคียงความสามารถของมนุษย์
หลายคนคงจะเห็นแล้วว่า ChatGPT สามารถนำไปประยุกต์ใช้ได้มากมายแค่ไหน ดังนั้น Large Language Models ซึ่งเป็นกลไกหลักของ ChatGPT จึงสร้างมูลค่าทางธุรกิจได้ไม่แพ้กัน โดยสามารถนำไปปรับใช้กับงานต่าง ๆ เพื่อยกระดับการดำเนินงานของธุรกิจได้
ในบทความนี้ เซอร์ทิสจะพาผู้อ่านไปทำความรู้จักกับ Large Language Models อย่างละเอียด พร้อมตัวอย่างการนำไปใช้จริง เพื่อสร้างแรงบันดาลใจใหม่ ๆ ให้ธุรกิจปลดล็อกศักยภาพของเทคโนโลยีได้ดีกว่าเดิม
Large Language Models (LLMs) คืออะไร?
Large Language Models (LLMs) คือโมเดลเอไอที่มีความสามารถในการเข้าใจภาษาและสร้างเนื้อหาที่เป็นภาษาได้ใกล้เคียงความสามารถของมนุษย์ โดย LLMs จะเรียนรู้และทำความเข้าใจภาษาจากข้อมูลจำนวนมหาศาล ทำให้โมเดลสามารถทำงานต่าง ๆ เกี่ยวกับภาษา เช่น สรุปเนื้อหา คาดเดาคำ แปลภาษา เขียนบทความ หรือสนทนาโต้ตอบได้อย่างเป็นธรรมชาติ
หากใครยังนึกภาพไม่ออกว่า LLMs คืออะไร ChatGPT คือหนึ่งในตัวอย่างที่แสดงความสามารถของ LLMs ได้ดีมาก สิ่งที่ทำงานอยู่เบื้องหลังการโต้ตอบที่เป็นธรรมชาติของ ChatGPT คือการประมวลผลของโมเดล LLMs ที่ออกแบบมาเพื่อการสนทนาโดยเฉพาะ ทำให้เจ้า ChatGPT สามารถพูดคุยและช่วยเหลืองานด้านภาษาต่าง ๆ ได้เป็นอย่างดี หรือจะเป็น Bard แอปพลิเคชันรูปแบบเดียวกันของ Google ที่โต้ตอบกับเราได้เป็นธรรมชาติ แถมยังรอบรู้เพราะใช้การดึงข้อมูลจากอินเทอร์เน็ตมาเพื่อตอบคำถามให้เรา นอกจากนี้ยังมี Claude 2 จาก Anthropic ที่ทำหน้าที่ในแบบเดียวกัน และโดดเด่นเรื่องการให้ความสำคัญกับความปลอดภัย จะไม่มีการตอบคำถามที่เสี่ยงอันตรายเด็ดขาด
LLMs ยังถือเป็นแขนงหนึ่งของเอไอประเภทที่เรียกว่า Generative AI ซึ่งหมายความรวม ๆ ถึงเอไอประเภทที่สามารถสร้างเนื้อหาใหม่ ๆ ในรูปแบบต่าง ๆ ได้ ซึ่ง LLMs สามารถสร้างเนื้อหาที่เป็นข้อความได้ และนอกจากนี้ยังมี Generative AI ประเภทอื่น ๆ ที่สามารถสร้างเนื้อหาเช่น ภาพ วิดีโอ และเพลงได้ (อ่านเพิ่มเติมเกี่ยวกับ Generative AI ได้ที่บทความ ‘รู้จัก Generative AI เทคโนโลยีฉลาดล้ำเบื้องหลัง ChatGPT’)
Large Language Models (LLMs) ทำงานอย่างไร?
LLMs จะได้รับการเทรนด้วยชุดข้อมูลจำนวนมหาศาลที่เป็นข้อความ โดยอาจจะเป็นชุดข้อมูลในอินเทอร์เน็ตจาก Wikipedia GitHub หรืออื่น ๆ ซึ่งการใช้ชุดข้อมูลที่มีคุณภาพนั้นคือหัวใจสำคัญของการสร้างโมเดลที่มีประสิทธิภาพ
โดย LLMs จะใช้วิธีการเรียนรู้ข้อมูลเหล่านั้นแบบ Unsupervised Learning โดยให้เรียนรู้ด้วยตนเองแบบไม่ต้องมีคำสั่งหรือเป้าหมาย วิธีนี้จะช่วยให้โมเดลสามารถศึกษาทำความเข้าใจข้อความต่าง ๆ เข้าใจความหมายของคำ ความสัมพันธ์ระหว่างคำแต่ละคำ รวมถึงเรียนรู้การจำแนกคำด้วยบริบท
จากนั้นทีมพัฒนาก็จะทำการ Fine-tune หรือปรับคุณภาพโมเดลให้เหมาะกับการนำไปใช้งานเฉพาะด้านต่าง ๆ เช่น ChatGPT ก็ได้รับการ Fine-tune ให้เหมาะกับการสนทนาตอบโต้นั่นเอง
อยากนำ Large Language Models (LLMs) มาปรับใช้ในธุรกิจ ต้องคำนึงถึงอะไรบ้าง?
1. เป้าหมายทางธุรกิจ: ก่อนที่จะนำโมเดล LLMs มาประยุกต์ใช้ ธุรกิจควรกำหนดเป้าหมายให้ชัดเจนก่อนว่ามีเป้าหมายอะไรในการนำโมเดลมาใช้ เช่น นำมาใช้พัฒนางานด้าน Customer Service ใช้ผลิตคอนเทนต์ หรือเป็นผู้ช่วยในการทำงาน รวมถึงประเมินว่าโมเดลสามารถสร้างคุณค่าให้ธุรกิจได้อย่างไรบ้าง พร้อมตั้งตัวชี้วัดที่เป็นรูปธรรมและติดตามผลได้
2. คุณภาพของข้อมูล: ข้อมูลที่นำมาใช้เทรนโมเดลต้องเป็นข้อมูลที่มีคุณภาพ มีรูปแบบถูกต้อง และไม่มีอคติ (Bias) กล่าวคือต้องเป็นข้อมูลที่มีความเป็นกลางและหลากหลาย เนื่องจากคุณภาพของข้อมูลส่งผลอย่างยิ่งต่อประสิทธิภาพการทำงานของโมเดล ซึ่งเป็นสิ่งที่จำเป็นมากสำหรับโมเดลที่ทำงานด้านการสร้างเนื้อหาและสื่อสารกับผู้บริโภค
3. ฟังก์ชันการใช้งานของโมเดล ในการพัฒนาโมเดล LLMs เพื่อนำมาประยุกต์ใช้ในธุรกิจนั้น เราต้องเลือกระหว่างการพัฒนาโมเดลให้ใช้งานได้หลากหลาย (General Purpose) หรือพัฒนาให้ทำงานใดงานหนึ่งได้เฉพาะเจาะจง (Task Specific) ซึ่งแต่ละแบบก็มีข้อดีแตกต่างกันออกไป การพัฒนาโมเดลให้เป็นแบบ General Purpose ก็จะทำงานได้หลากหลายอย่าง แต่แบบ Task Specific ก็จะมีประสิทธิภาพและใช้งานได้จริงสำหรับหน้าที่นั้น ๆ มากกว่า
4. ต้นทุนในการพัฒนาโมเดล การพัฒนาและติดตั้งโมเดลให้พร้อมใช้งานก็มักจะมาพร้อมกับต้นทุนที่จะแตกต่างกันไปตามขนาดของโมเดล ความต้องการพลังในการประมวลผล โครงสร้างพื้นฐานต่าง ๆ รวมไปถึงต้นทุนการสร้างทีมในการพัฒนาและดูแลรักษาโมเดล การประเมินประสิทธิภาพที่ต้องการกับต้นทุนที่ต้องจ่ายจึงเป็นเรื่องสำคัญ อีกทางเลือกหนึ่งที่ธุรกิจมักใช้กันจึงเป็นการใช้บริการจากผู้ให้บริการโซลูชันด้านเอไอและดาต้าที่มีความเชี่ยวชาญพร้อมประสบการณ์สูงให้เข้ามาช่วยพัฒนาและดูแลโมเดลเพื่อการันตีประสิทธิภาพและความคุ้มทุน
5. ความปลอดภัย โมเดล LLMs เป็นโมเดลที่มีศักยภาพในการทำงานที่หลากหลาย แต่ขณะเดียวกันก็มาพร้อมความเสี่ยง เช่น การใช้โมเดล LLMs เป็นผู้ช่วยหรือบริการลูกค้า อาจทำให้ลูกค้าต้องเปิดเผยข้อมูลส่วนบุคคลให้กับโมเดล ซึ่งอาจเสี่ยงต่อการรั่วไหล ทำให้ธุรกิจต้องพัฒนาโมเดลที่มีมาตรการและระบบรักษาความปลอดภัยที่รัดกุม เพื่อป้องกันปัญหาที่อาจตามมาในธุรกิจได้
ตัวอย่างการประยุกต์ใช้ Large Language Models (LLMs) ในธุรกิจ
งานด้านการตลาด: LLMs สามารถนำมาประยุกต์ใช้ในการสร้างเนื้อหาด้านการตลาดแบบ Personalized เช่น อีเมล หรือข้อความในโซเชียลมีเดีย เพื่อสื่อสารกับลูกค้ารายบุคคลอย่างมีประสิทธิภาพ นอกจากนี้ยังสามารถสร้างสรรค์เนื้อหาต่าง ๆ เช่น บทความ โพสต์ในโซเชียลมีเดีย หรือข้อความการตลาด ที่เราสามารถนำไปต่อยอดได้ ช่วยประหยัดเวลาในการทำงานได้มากขึ้น ในการวัดผลแคมเปญด้านการตลาด LLMs ก็สามารถทำ Sentiment Analysis วิเคราะห์ผลตอบรับจากอารมณ์ที่แสดงออกมาทางข้อความจากลูกค้าได้ด้วยเช่นกัน
งานด้านการบริการลูกค้า: เราสามารถใช้ LLMs มาช่วยทำหน้าที่เป็นแชทบอทคอยช่วยเหลือและตอบคำถามลูกค้าได้อย่างมีประสิทธิภาพ โดย LLMs สามารถเข้าใจข้อความของลูกค้าที่เป็นภาษาทั่วไปได้ดี สามารถหาแนวทางแก้ปัญหา โต้ตอบด้วยภาษาที่เป็นธรรมชาติ และยังบริการลูกค้าได้ตลอด 24 ชั่วโมง รวมถึงยังต่อยอดไปเป็นผู้ช่วยให้ลูกค้าทำธุรกรรมต่าง ๆ เช่น เราสามารถสั่งให้ LLMs นำเสนอสินค้า ช่วยกดเลือกซื้อสินค้า และชำระเงินให้ได้เลย
งานด้านการเงิน: เราสามารถใช้ LLMs ในการวิเคราะห์ข้อมูลทางการเงินจากรีพอร์ตทางการเงิน ข่าวการเงิน หรือข้อมูลที่เป็นข้อความอื่น ๆ เพื่อช่วยประกอบการตัดสินใจทางการเงิน หรือวิเคราะห์ข้อมูลเครดิตเพื่อประกอบการตัดสินใจในการลงทุนหรือปล่อยสินเชื่อได้
งานด้านวิเคราะห์ข้อมูล: ในงานของทีมวิเคราะห์ข้อมูลอย่าง Data Analyst และ Business Analyst ที่ต้องทำงานกับข้อมูลจำนวนมาก เราสามารถใช้ LLMs มาทำงานเป็นผู้ช่วย โดยป้อนคำสั่งให้ช่วยดึงข้อมูลที่เราต้องการใช้จากฐานข้อมูลได้อย่างรวดเร็ว และสั่งให้นำเสนอในรูปแบบต่าง ๆ ที่เราต้องการได้ ช่วยให้หา Insight หรือตอบคำถามทางธุรกิจได้เร็วขึ้น
งานฝ่ายขาย: LLMs ก็สามารถเข้ามาเป็นผู้ช่วยในงานฝ่ายขายได้เช่นกัน อาทิ ใช้ดึงข้อมูลสินค้าและข้อมูลสต๊อกสินค้าในคลังเพื่ออำนวยความสะดวกในการทำงาน ช่วยเขียนอีเมลเสนอขายสินค้า รวมไปถึงทำวิจัยตลาด และทำรายงานยอดขาย ช่วยให้ทีมขายทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น
งานฝ่ายบุคคล: LLMs สามารถเข้ามามีส่วนช่วยตั้งแต่ขั้นตอนในการคัดแยกเรซูเม่ของผู้สมัครงานเพื่อหาคนที่ผ่านเกณฑ์ ช่วยทำเอกสารในการรับสมัครงานและการ Onboarding ไปจนถึงการทำโปรแกรมเทรนนิ่งต่าง ๆ ก็สามารถใช้ LLMs เข้ามาช่วยออกแบบโปรแกรมและสร้างเนื้อหาที่จำเป็น ช่วยประหยัดเวลาและลดต้นทุนในงานฝ่ายบุคคลได้
จะเห็นได้ว่า LLMs สามารถนำไปประยุกต์ใช้และสร้างมูลค่าทางธุรกิจได้หลากหลายเลยทีเดียว แต่การจะพัฒนาโซลูชันจาก LLMs ให้ทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพและปลอดภัยนั้น ควรมีผู้เชี่ยวชาญเฉพาะทางมาร่วมในกระบวนการ เพื่อให้ได้โมเดลที่ตอบโจทย์ความต้องการของธุรกิจมากที่สุด
ที่เซอร์ทิส เรามีทีมผู้เชี่ยวชาญในสาขาต่าง ๆ ทั้งทางด้านเอไอและดาต้าที่ผ่านประสบการณ์การออกแบบโซลูชันให้กับลูกค้าชั้นนำจากหลากหลายอุตสาหกรรม เราพร้อมพาร์ทเนอร์กับธุรกิจเพื่อทำความเข้าใจเป้าหมาย ข้อจำกัด และเอกลักษณ์ของคุณ เพื่อสร้างโซลูชัน LLMs รวมถึงโซลูชันเอไอและดาต้าอื่น ๆ ที่ใช้งานได้จริง เพิ่มมูลค่าให้ธุรกิจของคุณเติบโตอย่างยั่งยืน
เรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับโซลูชันจากเซอร์ทิสได้ที่ https://www.sertiscorp.com/solutions
Comments