โมเดลภาษา (Language Model) คือหัวใจสำคัญของ AI ที่ช่วยให้ระบบสามารถทำนายคำถัดไปในประโยคจากข้อความที่ได้รับ โมเดลเหล่านี้ถูกพัฒนาขึ้นมาเพื่อให้เข้าใจและสร้างข้อความที่เหมาะสมกับบริบท โดยมีการเทรนด้วยข้อมูลจำนวนมหาศาลจากอินเทอร์เน็ต หนังสือ และแหล่งข้อมูลสาธารณะต่าง ๆ เพื่อให้มีความรู้รอบด้านและสามารถตอบสนองคำถามหรือคำสั่งที่ได้รับได้อย่างแม่นยำ
การเทรนโมเดลภาษา: ขั้นตอน Pre-Training และ Post-Training
การเทรนโมเดลภาษาแบ่งออกเป็นสองขั้นตอนหลัก คือ
- Pre-Training: โมเดลได้รับการเทรนด้วยข้อมูลจำนวนมากเพื่อเรียนรู้การทำนายคำถัดไปในข้อความ (Next Token Prediction) โดยใช้เทคนิคการเรียนรู้แบบไม่มีผู้ดูแล (Unsupervised Learning) ทำให้โมเดลมีความรู้กว้างขวางเกี่ยวกับภาษาและความหมาย
- Post-Training: หลังจาก Pre-Training โมเดลจะถูกปรับแต่งเพิ่มเติมเพื่อให้ตอบสนองต่อคำสั่งหรือคำถามได้ดีขึ้น โดยการเทรนนี้ใช้ข้อมูลที่มีโครงสร้างเฉพาะ เช่น ชุดข้อมูลคำสั่งและคำตอบที่เหมาะสม และยังใช้เทคนิค Reinforcement Learning with Human Feedback (RLHF) เพื่อให้โมเดลเรียนรู้จากความชอบของมนุษย์และมีการตอบสนองที่เป็นประโยชน์มากขึ้น
การใช้งานโมเดลภาษาและการเตรียมคำสั่ง (Prompting)
โมเดลภาษาโดยทั่วไปรับข้อมูลอินพุตเป็นข้อความธรรมชาติแบบอิสระ (Freeform Text) และสร้างข้อความตอบกลับตามคำสั่งหรือคำถามที่ได้รับ การเตรียมคำสั่งหรือ "Prompt" เป็นสิ่งสำคัญมากเพื่อให้โมเดลเข้าใจความต้องการอย่างชัดเจนและตอบสนองได้ถูกต้อง
หลักการเตรียม Prompt ที่ดีควรประกอบด้วย:
- เขียนคำสั่งให้ชัดเจนและละเอียด เพื่อให้โมเดลเข้าใจสิ่งที่ต้องการได้ดี
- ใส่ตัวอย่างคำถามและคำตอบ (Few-shot Examples) เพื่อแสดงรูปแบบและสไตล์ของคำตอบที่ต้องการ
- ให้ข้อมูลหรือบริบทเพิ่มเติม (Context) เพื่อช่วยลดปัญหาการสร้างข้อมูลผิดพลาด (Hallucination)
- ให้เวลาโมเดลได้คิดและวิเคราะห์ โดยใช้เทคนิค Chain of Thought (COT) เพื่อให้โมเดลสร้างขั้นตอนการคิดก่อนให้คำตอบ
- แบ่งงานที่ซับซ้อนออกเป็นขั้นตอนย่อย เพื่อให้โมเดลทำงานตามลำดับทีละส่วน
- ติดตามและบันทึกผลลัพธ์อย่างเป็นระบบ เพื่อช่วยในการปรับปรุงและวิเคราะห์การทำงาน
ตัวอย่างการใช้ Chain of Thought เพื่อแก้ปัญหา
ตัวอย่างเช่น เมื่อให้โมเดลประเมินว่าคำตอบของนักเรียนถูกต้องหรือไม่ แทนที่จะให้โมเดลตอบทันทีอาจให้โมเดลแก้ปัญหาและสร้างคำตอบของตัวเองก่อน จากนั้นเปรียบเทียบกับคำตอบของนักเรียน วิธีนี้ช่วยให้โมเดลให้คำตอบที่แม่นยำและมีเหตุผลมากขึ้น
ข้อจำกัดของโมเดลภาษาและวิธีแก้ไข
แม้โมเดลภาษาจะมีประสิทธิภาพสูง แต่ก็ยังมีข้อจำกัดที่ต้องรับมือ เช่น
- การสร้างข้อมูลผิดพลาด (Hallucination): โมเดลอาจสร้างข้อมูลที่ไม่ถูกต้องหรือไม่มีอยู่จริง โดยเฉพาะในเรื่องที่ต้องการความแม่นยำสูง เช่น การคำนวณหรือข้อมูลเฉพาะทาง
- ความล้าสมัยของข้อมูล (Knowledge Cutoff): โมเดลถูกเทรนด้วยข้อมูลในช่วงเวลาหนึ่ง ทำให้ไม่สามารถรู้ข้อมูลใหม่ ๆ หรือข่าวสารล่าสุดที่เกิดขึ้นหลังจากนั้น
- ขาดแหล่งที่มาของข้อมูล (Lack of Attribution): โมเดลไม่สามารถบอกได้ว่าข้อมูลที่สร้างขึ้นมาจากแหล่งใด
- ข้อจำกัดด้านความยาวของบริบท (Context Length): โมเดลสามารถรับรู้ข้อมูลในบริบทจำกัด ซึ่งอาจไม่เพียงพอสำหรับงานที่ซับซ้อน
หนึ่งในวิธีแก้ไขคือการใช้เทคนิค Retrieval Augmented Generation (RAG) ซึ่งช่วยลดปัญหาการสร้างข้อมูลผิดพลาดโดยการนำข้อมูลที่เกี่ยวข้องจากฐานข้อมูลหรือแหล่งข้อมูลภายนอกมาใช้ประกอบคำตอบ
การใช้งานเครื่องมือเสริม (Tool Usage) กับโมเดลภาษา
โมเดลภาษาโดยปกติจะรับและส่งข้อความเท่านั้น แต่การเพิ่มความสามารถให้โมเดลสามารถใช้งานเครื่องมือภายนอก เช่น เรียก API เพื่อดึงข้อมูลแบบเรียลไทม์ หรือรันโค้ดใน sandbox ช่วยให้โมเดลสามารถทำงานที่ซับซ้อนและตอบสนองต่อสถานการณ์จริงได้ดียิ่งขึ้น
ตัวอย่างเช่น เมื่อถามโมเดลว่า "สภาพอากาศที่ซานฟรานซิสโกเป็นอย่างไร?" โมเดลจะสร้างคำสั่งให้ระบบภายนอกเรียก API ดึงข้อมูลสภาพอากาศจริง จากนั้นส่งผลลัพธ์กลับมาสู่โมเดลเพื่อให้โมเดลสร้างข้อความตอบกลับที่เหมาะสมและเป็นมิตรกับผู้ใช้
Agentic Language Model: โมเดลภาษาที่มีความสามารถในการโต้ตอบกับสภาพแวดล้อม
Agentic Language Model คือวิวัฒนาการของโมเดลภาษาที่ไม่เพียงแค่รับและส่งข้อความ แต่ยังสามารถโต้ตอบกับสภาพแวดล้อมภายนอกได้ เช่น การใช้งานเครื่องมือ การค้นหาข้อมูล และการเก็บข้อมูลในหน่วยความจำ (Memory) เพื่อใช้ในการตัดสินใจและดำเนินการอย่างต่อเนื่อง
Agentic Language Model ประกอบด้วยสองส่วนหลักคือ
- Reasoning (การให้เหตุผล): โมเดลสามารถวางแผนและวิเคราะห์ปัญหาอย่างมีขั้นตอน เช่น การแตกงานซับซ้อนออกเป็นงานย่อย ๆ เพื่อจัดการได้ง่ายขึ้น
- Action (การกระทำ): โมเดลสามารถเรียกใช้งานเครื่องมือหรือ API เพื่อดึงข้อมูลหรือทำงานในโลกจริง เช่น การเรียกข้อมูลจากฐานข้อมูล หรือรันโค้ดเพื่อตรวจสอบผลลัพธ์
ตัวอย่างการใช้งาน Agentic Language Model ในงานบริการลูกค้า
สมมติลูกค้าถามว่า "ฉันขอคืนเงินสำหรับสินค้านี้ได้ไหม?" ระบบ Agentic AI จะทำงานโดยแบ่งคำถามออกเป็นขั้นตอนย่อย เช่น
- ตรวจสอบนโยบายการคืนเงินของบริษัท
- ตรวจสอบข้อมูลลูกค้า
- ตรวจสอบข้อมูลสินค้าที่ลูกค้าสั่ง
- สรุปและตัดสินใจว่าจะอนุญาตคืนเงินหรือไม่
ในแต่ละขั้นตอน โมเดลจะเรียกใช้งาน API หรือระบบฐานข้อมูลภายนอกเพื่อดึงข้อมูลที่จำเป็น จากนั้นนำข้อมูลทั้งหมดมาประมวลผลและสร้างคำตอบที่เหมาะสมให้กับลูกค้า
การออกแบบและรูปแบบการใช้งาน Agentic Language Model
การออกแบบ Agentic AI มีรูปแบบที่หลากหลาย ซึ่งจะช่วยให้โมเดลสามารถทำงานได้ซับซ้อนและมีประสิทธิภาพมากขึ้น โดยมีแนวทางหลัก ๆ ดังนี้
1. การวางแผน (Planning)
ให้โมเดลช่วยวางแผนและแบ่งงานซับซ้อนออกเป็นงานย่อย ๆ ที่ชัดเจน เพื่อให้การดำเนินการเป็นไปอย่างเป็นระบบและมีประสิทธิภาพ
2. การสะท้อนผล (Reflection)
ใช้โมเดลในการประเมินและวิจารณ์ผลลัพธ์ที่โมเดลสร้างขึ้นเอง เพื่อปรับปรุงและเพิ่มความแม่นยำ เช่น การให้โมเดลตรวจสอบและแก้ไขโค้ดก่อนส่งมอบ
3. การใช้งานเครื่องมือ (Tool Usage)
ให้โมเดลสามารถเรียกใช้งานเครื่องมือภายนอก เช่น API หรือรันโค้ดใน sandbox เพื่อช่วยให้ได้ผลลัพธ์ที่แม่นยำและตอบโจทย์มากขึ้น
4. การทำงานร่วมกันของหลาย Agent (Multi-Agent Collaboration)
แบ่งงานออกเป็นส่วนย่อยแล้วมอบหมายให้ Agent แต่ละตัวทำหน้าที่เฉพาะด้าน เช่น ตัวควบคุมสภาพอากาศ, ตัวควบคุมแสงไฟในบ้านอัจฉริยะ และใช้ระบบกลางในการประสานงานระหว่าง Agent เหล่านี้
การประยุกต์ใช้งานจริงของ Agentic AI
Agentic AI ถูกนำไปใช้ในหลากหลายด้าน เช่น
- การพัฒนาและแก้ไขซอฟต์แวร์ เช่น การสร้างโค้ดอัตโนมัติหรือแก้ไขบั๊ก
- การวิจัยและวิเคราะห์ข้อมูล เช่น การรวบรวมข้อมูลและสรุปผลให้ผู้ใช้
- การทำงานอัตโนมัติในองค์กร เช่น ระบบบริการลูกค้าอัตโนมัติ หรือระบบช่วยงานสำนักงาน
การประเมินผลและข้อควรระวังในการใช้งาน Agentic AI
การประเมินผล Agentic AI มีความซับซ้อนกว่าการประเมินโมเดลภาษาแบบธรรมดา เนื่องจากต้องพิจารณาการทำงานของ Agent หลายตัวและการโต้ตอบระหว่างกัน
หนึ่งในวิธีที่มีประสิทธิภาพคือการใช้โมเดลภาษาอีกตัวหนึ่งทำหน้าที่เป็นผู้ประเมิน (LLM as Judge) โดยอาจใช้เทคนิค Reflection เพื่อให้การประเมินมีความละเอียดและน่าเชื่อถือมากขึ้น
นอกจากนี้ ควรมีการตั้งเกณฑ์และระบบตรวจสอบเพื่อป้องกันปัญหาด้านจริยธรรม เช่น การสร้างข้อมูลเท็จหรือเนื้อหาที่ไม่เหมาะสม (Hallucination ) โดยอาจใช้โมเดลเล็ก ๆ หรือเครื่องมือจำแนกประเภท (Classifier) ตรวจสอบผลลัพธ์ก่อนนำไปใช้งานจริง
เริ่มต้นใช้งาน Agentic AI อย่างไร
คำแนะนำคือเริ่มต้นจากการใช้งานโมเดลภาษาแบบง่ายก่อนใน Playground ของผู้ให้บริการโมเดล เพื่อทดลองสร้าง Prompt และดูผลลัพธ์ จากนั้นจึงขยับมาใช้ API ในการพัฒนาแอปพลิเคชันจริง
เมื่อเข้าใจพื้นฐานแล้ว สามารถทดลองใช้ฟีเจอร์ Agentic Language Model และเฟรมเวิร์กที่มีอยู่ เพื่อสร้างระบบที่ซับซ้อนและตอบโจทย์มากขึ้น
แหล่งข้อมูลและการติดตามข่าวสารในวงการ AI
เนื่องจากวงการ AI และโมเดลภาษาเปลี่ยนแปลงรวดเร็ว การติดตามข่าวสารและงานวิจัยใหม่ ๆ จากผู้เชี่ยวชาญผ่านช่องทางต่าง ๆ เช่น Twitter, YouTube และหลักสูตรออนไลน์ เป็นสิ่งสำคัญ
ควรหาแหล่งข้อมูลที่เชื่อถือได้และเหมาะสมกับระดับความรู้ เพื่อให้สามารถอัปเดตเทคนิคและแนวทางใหม่ ๆ ได้อย่างต่อเนื่อง
คำศัพท์เทคนิค (Glossary)
- Language Model (โมเดลภาษา): โมเดล AI ที่ถูกเทรนให้ทำนายคำถัดไปในข้อความ
- Pre-Training: ขั้นตอนการเทรนโมเดลด้วยข้อมูลจำนวนมากเพื่อเรียนรู้ภาษาโดยทั่วไป
- Post-Training: ขั้นตอนการปรับแต่งโมเดลให้ตอบสนองคำสั่งและคำถามได้ดีขึ้น
- Prompting: การเตรียมข้อความคำสั่งหรือคำถามเพื่อส่งให้โมเดลภาษา
- Chain of Thought (COT): เทคนิคให้โมเดลคิดเป็นขั้นตอนก่อนให้คำตอบ
- Hallucination: ปัญหาการสร้างข้อมูลผิดพลาดหรือไม่เป็นความจริงโดยโมเดล
- Retrieval Augmented Generation (RAG): เทคนิคดึงข้อมูลจากแหล่งภายนอกมาช่วยสร้างคำตอบ
- Agentic Language Model: โมเดลภาษาที่สามารถโต้ตอบกับสภาพแวดล้อมและเครื่องมือต่าง ๆ ได้
- Reflection: การให้โมเดลประเมินและวิจารณ์ผลลัพธ์ของตนเองเพื่อปรับปรุง
- Multi-Agent Collaboration: ระบบที่ใช้ Agent หลายตัวร่วมกันทำงานเพื่อแก้ปัญหาซับซ้อน
Conclusion from Insiderly
Agentic AI คือก้าวสำคัญในการพัฒนาโมเดลภาษาให้สามารถทำงานร่วมกับโลกภายนอกได้อย่างชาญฉลาดและยืดหยุ่น การนำเทคนิคต่าง ๆ เช่น การวางแผน การสะท้อนผล และการใช้งานเครื่องมือเสริมเข้ามาช่วย ทำให้ AI สามารถแก้ไขปัญหาซับซ้อนและตอบสนองความต้องการของผู้ใช้ได้ดีขึ้นอย่างมาก
สำหรับผู้ที่สนใจเริ่มต้น ควรทดลองใช้งานโมเดลภาษาในระดับพื้นฐานก่อน จากนั้นค่อยขยายขอบเขตไปสู่ Agentic AI โดยใช้เครื่องมือและเฟรมเวิร์กที่มีอยู่ เพื่อให้การพัฒนาเป็นไปอย่างมีประสิทธิภาพและสามารถปรับตัวตามเทคโนโลยีที่เปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็ว
การประเมินผลและการตั้งเกณฑ์ด้านจริยธรรมเป็นเรื่องที่ไม่ควรมองข้าม เพราะความน่าเชื่อถือและความปลอดภัยของข้อมูลเป็นหัวใจของการใช้งาน AI ในวงกว้าง การติดตามข่าวสารและเรียนรู้จากผู้เชี่ยวชาญอย่างต่อเนื่องจะช่วยให้เราพัฒนาระบบ AI ที่มีคุณภาพและตอบโจทย์ในอนาคต