การเทรน AI มีขั้นตอนอะไรบ้าง เทคนิคการปรับปรุงการใช้งาน AI

เบื้องหลัง AI: จากการเทรนสู่การใช้งานจริง ผ่านกระบวนการ Inference

ในโลกที่ปัญญาประดิษฐ์ (AI) กลายเป็นส่วนหนึ่งของชีวิตประจำวัน หลายคนอาจสงสัยว่า AI ทำงานอย่างไร กว่าจะสามารถทำนายผล ตอบคำถาม หรือช่วยตัดสินใจได้สำเร็จ กระบวนการพัฒนาระบบ AI มีสองขั้นตอนหลัก คือ การเทรน (Training) และ การใช้งานจริง (Inference) ทั้งสองส่วนนี้มีความสำคัญและเชื่อมโยงกันอย่างลึกซึ้ง ในบทความนี้ เราจะสำรวจทั้งสองกระบวนการและวิธีที่ AI พัฒนาจากศูนย์สู่การเป็นผู้ช่วยที่ทรงพลัง

การเทรน AI การปลูกฝังความรู้

การเทรน AI คือขั้นตอนที่โมเดลเรียนรู้จากข้อมูลจำนวนมากเพื่อสร้าง “ความรู้” ที่จะนำไปใช้ในอนาคต กระบวนการนี้เปรียบได้กับการสอนเด็กให้เข้าใจเรื่องต่าง ๆ โดยใช้ตัวอย่างจำนวนมาก เช่น

• การสอนโมเดลรู้จำภาพ (Image Recognition) ใช้ภาพหลายพันหรือหลายล้านภาพของแมวเพื่อให้โมเดลจดจำว่า “นี่คือแมว”
• การพัฒนาระบบแปลภาษา ใช้คู่ข้อความในภาษาต่าง ๆ เพื่อสร้างความเข้าใจในโครงสร้างของภาษา

องค์ประกอบของการเทรน AI

• ข้อมูล (Data): ข้อมูลที่ใช้ในการสอน เช่น รูปภาพ ข้อความ หรือเสียง
• อัลกอริทึม (Algorithms): สูตรคำนวณที่ช่วยให้โมเดลเรียนรู้จากข้อมูล เช่น Neural Networks
• กำลังประมวลผล (Compute Power): ทรัพยากรที่ใช้ในการรันอัลกอริทึม เช่น ชิป GPU จาก Nvidia

การเทรนต้องใช้พลังงานและทรัพยากรสูง โดยเฉพาะในกรณีของโมเดลขนาดใหญ่ เช่น GPT หรือ BERT การเทรนโมเดลอาจใช้เวลาหลายวันหรือหลายสัปดาห์

รูปแบบการเทรน AI แนวทางหลากหลายสำหรับโมเดลที่แตกต่าง

การเทรน AI มีหลายรูปแบบที่เหมาะสมกับเป้าหมายและประเภทของงาน เช่น

• Supervised Learning: เทรนโดยใช้ข้อมูลที่มีคำตอบถูกต้อง เช่น การรู้จำใบหน้า
• Unsupervised Learning: เทรนโดยใช้ข้อมูลที่ไม่มีคำตอบชัดเจน เช่น การจัดกลุ่มข้อมูล
• Reinforcement Learning: เทรนโดยการให้รางวัลเมื่อโมเดลทำงานได้ดี เช่น AI เล่นเกมหรือควบคุมหุ่นยนต์

เทคนิคการปรับปรุงการใช้งาน AI มีอะไรบ้าง (Inference Optimization Techniques)

ก่อนที่จะเป็น AI หรือ ChatBot ที่เราใช้งานต้องผ่านการเทรนและทดลองใช้งานในรูปแบบต่างๆ ที่แตกต่างกันไป นี้เป็นส่วนหนึ่งของการใช้งานเทคนิคที่แตกต่างกันไปเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่คิดว่าดีของคำถามนั้นๆ

• Test-time Scaling การเพิ่มเวลาและทรัพยากรในการประมวลผลระหว่างการใช้งาน เพื่อปรับปรุงความแม่นยำของคำตอบ
• Dynamic Inference การปรับความซับซ้อนของโมเดลแบบเรียลไทม์ตามความต้องการ เช่น การใช้โมเดลเล็กสำหรับคำถามง่าย และโมเดลใหญ่สำหรับคำถามซับซ้อน
• Adaptive Computation Time (ACT) เทคนิคที่โมเดล AI เลือกว่าจะใช้เวลาในการประมวลผลมากหรือน้อยตามความซับซ้อนของงาน เช่น ในการตอบคำถามที่ต้องใช้การคำนวณมากขึ้น
• Multi-pass Inference การให้โมเดลประมวลผลข้อมูลหลายครั้ง (pass) เพื่อปรับปรุงคำตอบในแต่ละรอบก่อนส่งผลลัพธ์ให้ผู้ใช้
• Cascading Models การเรียกใช้โมเดลที่มีความซับซ้อนต่างกันเป็นลำดับ เช่น เริ่มด้วยโมเดลเบา (lightweight) และเพิ่มความซับซ้อนเมื่อคำถามต้องการการวิเคราะห์เชิงลึก
• Knowledge Distillation During Inference การใช้โมเดลที่เล็กกว่าแต่เรียนรู้จากโมเดลใหญ่ในขณะ inference เพื่อลดการใช้ทรัพยากร
• Batch Processing for Inference การรวบรวมคำถามหลายคำถามมาประมวลผลพร้อมกันในรูปแบบแบทช์ เพื่อลดต้นทุนการใช้ทรัพยากร
• Pruning and Quantization for Inference การลดขนาดโมเดลโดยการตัด (prune) ส่วนที่ไม่จำเป็นหรือใช้การประมวลผลแบบตัวเลขที่มีความละเอียดน้อยลง (quantization) เพื่อลดความซับซ้อน
• Latency Reduction Techniques วิธีการลดความหน่วงในขั้นตอน inference เช่น การปรับแต่งฮาร์ดแวร์หรือการกระจายการทำงานไปยังหลายระบบ
• Energy-efficient Inference การออกแบบให้โมเดลใช้พลังงานอย่างคุ้มค่าในระหว่าง inference เช่น การพัฒนาอัลกอริทึมที่ต้องการพลังงานต่ำ
• Reinforced Feedback for Inference การใช้ฟีดแบคจากผู้ใช้หรือผลลัพธ์ที่เกิดขึ้นระหว่างการทำงานจริงเพื่อปรับปรุงคำตอบให้ดีขึ้นทันทีในรอบถัดไป

ความยากและความท้าทายในอนาคต

ทั้ง Training และ Inference มีความยากและการท้าทายที่ต้องรับมือหลักๆคือ

• พลังงานและทรัพยากรที่ใช้ในการเทรน: การพัฒนาโมเดลใหญ่ขึ้นต้องการชิปที่มีประสิทธิภาพ เช่น GPU ของ Nvidia หรือ TPU ของ Google ซึ่งส่วนนี้ถือเป็นต้นทุนหลักของการพัฒนา AI
• การปรับปรุง Inference: ต้องหาวิธีทำให้โมเดลตอบสนองเร็วขึ้นแม้ในสถานการณ์ที่ซับซ้อน

Inference: การนำ AI ไปใช้ในโลกจริง

หลังจากการเทรน โมเดลจะพร้อมสำหรับการนำไปใช้ กระบวนการ Inference คือขั้นตอนที่โมเดลใช้ความรู้ที่ได้รับมาประมวลผลข้อมูลใหม่และให้คำตอบหรือผลลัพธ์

ตัวอย่างการทำงานของ Inference

• เมื่อคุณถามคำถามใน ChatGPT โมเดลจะวิเคราะห์คำถาม ใช้ความรู้ที่มี และตอบกลับอย่างเหมาะสม
• ระบบแนะนำสินค้าใน e-commerce จะประมวลผลพฤติกรรมการซื้อของผู้ใช้ เพื่อแนะนำสินค้าที่ตรงใจ

ความสำคัญของ Inference คือความเร็วและประสิทธิภาพ เนื่องจากโมเดลต้องตอบสนองแบบเรียลไทม์ การเพิ่มทรัพยากรการประมวลผล เช่นแนวคิด Test-time scaling ที่เพิ่มกำลังการประมวลผลในขั้นตอน Inference เป็นแนวทางที่ช่วยให้โมเดลตอบสนองได้อย่างแม่นยำยิ่งขึ้น

ความเชื่อมโยงระหว่าง Training และ Inference

แม้การเทรนและ Inference จะดูเหมือนเป็นคนละกระบวนการ แต่ทั้งสองส่วนนี้มีความสัมพันธ์อย่างลึกซึ้ง:

• การเทรนที่ดีช่วยให้ Inference แม่นยำขึ้น: หากโมเดลถูกเทรนด้วยข้อมูลที่หลากหลายและคุณภาพสูง จะช่วยให้การใช้งานจริงให้ผลลัพธ์ที่น่าเชื่อถือ
• การพัฒนาระหว่าง Inference สามารถสะท้อนกลับไปที่การเทรน: หากพบว่าโมเดลตอบคำถามผิดหรือพลาดเป้า ข้อมูลเหล่านั้นอาจถูกนำกลับไปใช้ปรับปรุงโมเดลในการเทรนรอบใหม่

การสร้าง AI ไม่ได้จบแค่การเทรนโมเดล แต่ยังต้องพัฒนาให้สามารถใช้งานจริงผ่านกระบวนการ Inference ได้อย่างมีประสิทธิภาพ ในอนาคต เราอาจเห็นวิธีการใหม่ ๆ เทคนิคขั้นสูงอื่น ๆ ที่ช่วยให้ AI ฉลาดขึ้นและตอบสนองต่อความต้องการของมนุษย์ได้ดียิ่งขึ้น

AI ไม่ได้เป็นเพียงเทคโนโลยี แต่คือสะพานเชื่อมระหว่างความรู้ของมนุษย์กับการประยุกต์ใช้งานในชีวิตประจำวันอย่างไร้ขีดจำกัด