โมเดลภาษาขนาดใหญ่: เปิดเผยสถาปัตยกรรม Transformer

โมเดลภาษาขนาดใหญ่ (Large Language Models หรือ LLMs) ได้ปฏิวัติวงการการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (Natural Language Processing หรือ NLP) ทำให้เครื่องจักรสามารถเข้าใจ สร้าง และโต้ตอบกับภาษามนุษย์ได้อย่างที่ไม่เคยมีมาก่อน หัวใจสำคัญของโมเดลอันทรงพลังเหล่านี้คือ สถาปัตยกรรม Transformer ซึ่งเป็นนวัตกรรมที่ก้าวล้ำและสามารถเอาชนะข้อจำกัดของโมเดลลำดับต่อลำดับ (sequence-to-sequence) ในอดีตได้ บทความนี้จะเจาะลึกถึงความซับซ้อนของสถาปัตยกรรม Transformer โดยสำรวจประวัติ ส่วนประกอบหลัก และผลกระทบต่อโลกของ AI.

การถือกำเนิดของโมเดลลำดับต่อลำดับ

ก่อนที่จะมี Transformer โครงข่ายประสาทเทียมแบบเวียนซ้ำ (Recurrent Neural Networks หรือ RNNs) และรูปแบบที่พัฒนาต่อยอดมา เช่น LSTMs (Long Short-Term Memory) และ GRUs (Gated Recurrent Units) ถือเป็นสถาปัตยกรรมหลักสำหรับงานประเภทลำดับต่อลำดับ โมเดลเหล่านี้ประมวลผลลำดับข้อมูลเข้าทีละองค์ประกอบ โดยรักษาสถานะซ่อนเร้น (hidden state) ที่เก็บข้อมูลเกี่ยวกับอดีตไว้ อย่างไรก็ตาม RNNs ก็มีข้อจำกัดหลายประการ:

• ปัญหาความชันที่หายไปและระเบิดออก (Vanishing and Exploding Gradients): การฝึกฝน RNNs แบบลึกนั้นเป็นเรื่องท้าทายเนื่องจากปัญหาความชันที่หายไปและระเบิดออก ซึ่งทำให้โมเดลเรียนรู้การพึ่งพาระยะยาวได้ยาก
• การคำนวณแบบลำดับ (Sequential Computation): RNNs ประมวลผลลำดับข้อมูลแบบต่อเนื่อง ซึ่งจำกัดการทำงานแบบขนานและทำให้การฝึกฝนช้าและใช้ทรัพยากรการคำนวณสูง
• ความยากในการจัดการลำดับข้อมูลยาว (Difficulty Handling Long Sequences): RNNs ประสบปัญหาในการจับการพึ่งพาระยะยาวในลำดับข้อมูลที่ยาว เนื่องจากข้อมูลจากช่วงต้นของลำดับอาจสูญหายไประหว่างที่ถูกส่งผ่านเครือข่าย

Transformer: การเปลี่ยนแปลงกระบวนทัศน์ครั้งสำคัญ

ในปี 2017 ทีมนักวิจัยจาก Google Brain ได้เปิดตัวสถาปัตยกรรม Transformer ในบทความวิจัยชิ้นสำคัญที่ชื่อว่า "Attention is All You Need." โดย Transformer ได้ละทิ้งการทำงานแบบเวียนซ้ำ (recurrence) ทั้งหมด และพึ่งพาเพียง กลไก Attention ในการจับความสัมพันธ์ระหว่างส่วนต่างๆ ของลำดับข้อมูลเข้า แนวทางที่ปฏิวัติวงการนี้นำมาซึ่งข้อดีหลายประการ:

• การประมวลผลแบบขนาน (Parallelization): Transformer สามารถประมวลผลลำดับข้อมูลเข้าทั้งหมดได้พร้อมกัน ซึ่งช่วยเพิ่มความเร็วในการฝึกฝนและการอนุมานได้อย่างมาก
• การพึ่งพาระยะยาว (Long-Range Dependencies): กลไก Attention ช่วยให้โมเดลสามารถให้ความสนใจกับส่วนใดก็ได้ของลำดับข้อมูลเข้าโดยตรง ไม่ว่าจะมีระยะห่างเท่าใด ทำให้สามารถจับการพึ่งพาระยะยาวได้อย่างมีประสิทธิภาพ
• ความสามารถในการตีความ (Interpretability): ค่าน้ำหนัก Attention ให้ข้อมูลเชิงลึกว่าโมเดลกำลังให้ความสำคัญกับส่วนใดของลำดับข้อมูลเข้า ทำให้โมเดลสามารถตีความได้มากขึ้น

ส่วนประกอบหลักของ Transformer

สถาปัตยกรรม Transformer ประกอบด้วยส่วนประกอบสำคัญหลายอย่างที่ทำงานร่วมกันเพื่อประมวลผลและสร้างข้อความ ส่วนประกอบเหล่านี้ได้แก่:

1. การฝังข้อมูลนำเข้า (Input Embedding)

ลำดับข้อมูลเข้าจะถูกแปลงเป็นลำดับของเวกเตอร์หนาแน่น (dense vectors) ก่อนโดยใช้ ชั้นการฝัง (embedding layer) คำหรือโทเค็นย่อยแต่ละตัวจะถูกจับคู่กับเวกเตอร์ตัวแทนในมิติสูงที่จับความหมายเชิงความหมายของมันไว้ ตัวอย่างเช่น คำว่า "king" อาจถูกแทนด้วยเวกเตอร์ที่อยู่ใกล้กับเวกเตอร์ของคำว่า "queen" และ "ruler"

2. การเข้ารหัสตำแหน่ง (Positional Encoding)

เนื่องจาก Transformer ไม่ได้อาศัยการทำงานแบบเวียนซ้ำ จึงต้องมีกลไกในการเข้ารหัสตำแหน่งของแต่ละคำในลำดับ ซึ่งทำได้โดยผ่าน การเข้ารหัสตำแหน่ง (positional encoding) โดยจะบวกเวกเตอร์ที่แทนตำแหน่งในลำดับเข้าไปในเวกเตอร์การฝังของแต่ละคำ การฝังตำแหน่งเหล่านี้มักใช้ฟังก์ชันไซน์และโคไซน์ที่มีความถี่ต่างกัน ตัวอย่างเช่น คำแรกในประโยคอาจมีการเข้ารหัสตำแหน่งที่แตกต่างจากคำที่สอง และเป็นเช่นนี้ต่อไป

3. Encoder (ตัวเข้ารหัส)

Encoder มีหน้าที่ประมวลผลลำดับข้อมูลเข้าและสร้างการแทนความหมายตามบริบท (contextualized representation) ของแต่ละคำ ประกอบด้วยบล็อกที่เหมือนกันหลายชั้น แต่ละบล็อกมีชั้นย่อย (sub-layers) สองชั้น:

• Multi-Head Self-Attention: ชั้นนี้จะคำนวณค่าน้ำหนัก Attention ระหว่างแต่ละคำในลำดับข้อมูลเข้ากับคำอื่นๆ ทั้งหมดในลำดับ ค่าน้ำหนัก Attention จะบ่งชี้ว่าแต่ละคำควรให้ความสนใจกับคำอื่นๆ มากน้อยเพียงใดในการสร้างการแทนความหมายตามบริบทของตนเอง ส่วนที่เป็น "multi-head" หมายความว่ากลไก Attention จะถูกนำไปใช้หลายครั้งพร้อมกัน โดยแต่ละ head จะเรียนรู้รูปแบบ Attention ที่แตกต่างกัน
• Feed Forward Network: ชั้นนี้จะใช้โครงข่ายประสาทเทียมแบบป้อนไปข้างหน้า (feed-forward neural network) กับเวกเตอร์การฝังของแต่ละคำแยกกัน โดยทั่วไปเครือข่ายนี้จะประกอบด้วยชั้นที่เชื่อมต่อกันอย่างสมบูรณ์ (fully connected layers) สองชั้น พร้อมกับฟังก์ชันกระตุ้น ReLU (ReLU activation function) อยู่ระหว่างกลาง

แต่ละชั้นย่อยเหล่านี้จะตามด้วยการเชื่อมต่อแบบเหลือ (residual connection) และการทำให้เป็นมาตรฐานของชั้น (layer normalization) การเชื่อมต่อแบบเหลือช่วยบรรเทาปัญหาความชันที่หายไป ในขณะที่การทำให้เป็นมาตรฐานของชั้นช่วยให้การฝึกฝนมีเสถียรภาพ

4. Decoder (ตัวถอดรหัส)

Decoder มีหน้าที่สร้างลำดับข้อมูลออก โดยพิจารณาจากการแทนความหมายตามบริบทที่สร้างขึ้นโดย Encoder นอกจากนี้ยังประกอบด้วยบล็อกที่เหมือนกันหลายชั้น แต่ละบล็อกมีชั้นย่อยสามชั้น:

• Masked Multi-Head Self-Attention: ชั้นนี้คล้ายกับชั้น multi-head self-attention ใน Encoder แต่จะมีการปิดบัง (mask) เพื่อป้องกันไม่ให้แต่ละคำให้ความสนใจกับคำในอนาคตของลำดับข้อมูล ซึ่งจำเป็นเพื่อให้แน่ใจว่า Decoder ใช้เฉพาะข้อมูลจากอดีตในการสร้างลำดับข้อมูลออก
• Multi-Head Attention: ชั้นนี้จะคำนวณค่าน้ำหนัก Attention ระหว่างผลลัพธ์จากชั้น masked multi-head self-attention กับผลลัพธ์จาก Encoder ซึ่งช่วยให้ Decoder สามารถให้ความสนใจกับส่วนที่เกี่ยวข้องของลำดับข้อมูลเข้าเมื่อสร้างลำดับข้อมูลออก
• Feed Forward Network: ชั้นนี้เหมือนกับเครือข่าย feed-forward ใน Encoder

เช่นเดียวกับใน Encoder แต่ละชั้นย่อยเหล่านี้จะตามด้วยการเชื่อมต่อแบบเหลือและการทำให้เป็นมาตรฐานของชั้น

5. ชั้นผลลัพธ์ (Output Layer)

ชั้นสุดท้ายของ Decoder คือชั้นเชิงเส้น (linear layer) ตามด้วยฟังก์ชันกระตุ้น softmax ชั้นนี้จะส่งออกการแจกแจงความน่าจะเป็น (probability distribution) ของคำที่เป็นไปได้ทั้งหมดในคลังศัพท์ คำที่มีความน่าจะเป็นสูงสุดจะถูกเลือกเป็นคำถัดไปในลำดับข้อมูลออก

กลไก Attention: กุญแจสู่ความสำเร็จของ Transformer

กลไก Attention คือนวัตกรรมหลักของสถาปัตยกรรม Transformer ช่วยให้โมเดลสามารถมุ่งความสนใจไปที่ส่วนที่เกี่ยวข้องที่สุดของลำดับข้อมูลเข้าเมื่อประมวลผลแต่ละคำ กลไก Attention ทำงานโดยการคำนวณชุดของค่าน้ำหนัก Attention ซึ่งบ่งชี้ว่าแต่ละคำควรให้ความสนใจกับคำอื่นๆ ในลำดับมากน้อยเพียงใด

ค่าน้ำหนัก Attention คำนวณโดยใช้สูตรต่อไปนี้:

Attention(Q, K, V) = softmax((QK^T) / sqrt(d_k))V

โดยที่:

• Q คือเมทริกซ์ของ queries (คำค้น)
• K คือเมทริกซ์ของ keys (กุญแจ)
• V คือเมทริกซ์ของ values (ค่า)
• d_k คือมิติของ keys

queries, keys และ values ทั้งหมดได้มาจากการฝังข้อมูลเข้า queries แทนคำที่กำลังได้รับความสนใจ, keys แทนคำที่ให้ความสนใจ และ values แทนข้อมูลที่ได้รับความสนใจ ค่าน้ำหนัก Attention คำนวณโดยการหาผลคูณจุด (dot product) ของ queries และ keys จากนั้นปรับขนาดผลลัพธ์ด้วยรากที่สองของมิติของ keys แล้วจึงนำไปผ่านฟังก์ชัน softmax ฟังก์ชัน softmax ทำให้แน่ใจว่าผลรวมของค่าน้ำหนัก Attention เท่ากับ 1 จากนั้นค่าน้ำหนัก Attention จะถูกนำไปคูณกับ values เพื่อให้ได้ผลรวมถ่วงน้ำหนักของ values ซึ่งเป็นการแทนความหมายตามบริบทของคำนั้นๆ

Multi-Head Attention

Transformer ใช้ multi-head attention ซึ่งหมายความว่ากลไก Attention จะถูกนำไปใช้หลายครั้งพร้อมกัน โดยแต่ละ head จะเรียนรู้รูปแบบ Attention ที่แตกต่างกัน ซึ่งช่วยให้โมเดลสามารถจับความสัมพันธ์ประเภทต่างๆ ระหว่างคำในลำดับข้อมูลเข้าได้ ตัวอย่างเช่น head หนึ่งอาจเรียนรู้ที่จะให้ความสนใจกับความสัมพันธ์ทางวากยสัมพันธ์ ในขณะที่อีก head หนึ่งอาจเรียนรู้ที่จะให้ความสนใจกับความสัมพันธ์ทางความหมาย

ผลลัพธ์จาก attention heads หลายๆ ตัวจะถูกนำมาต่อกัน (concatenate) แล้วส่งผ่านชั้นเชิงเส้น (linear layer) เพื่อสร้างการแทนความหมายตามบริบทสุดท้ายของคำ

การประยุกต์ใช้ LLMs ที่ใช้สถาปัตยกรรม Transformer

สถาปัตยกรรม Transformer ได้ช่วยให้เกิดการพัฒนา LLMs อันทรงพลังซึ่งได้ผลลัพธ์ที่ล้ำสมัยในงาน NLP ที่หลากหลาย การประยุกต์ใช้ LLMs ที่ใช้สถาปัตยกรรม Transformer ที่โดดเด่นบางส่วน ได้แก่:

• การสร้างข้อความ (Text Generation): LLMs สามารถสร้างข้อความที่สมจริงและสอดคล้องกันได้ ทำให้มีประโยชน์สำหรับงานต่างๆ เช่น การเขียนบทความ การสร้างเนื้อหาทางการตลาด และการสร้างเนื้อหาเชิงสร้างสรรค์ ตัวอย่างเช่น ระบบอย่าง GPT-3 และ LaMDA สามารถสร้างสรรค์ข้อความในรูปแบบต่างๆ ได้ เช่น บทกวี โค้ด สคริปต์ ดนตรี อีเมล จดหมาย เป็นต้น
• การแปลภาษาด้วยเครื่อง (Machine Translation): LLMs ได้ปรับปรุงความแม่นยำของระบบแปลภาษาด้วยเครื่องอย่างมีนัยสำคัญ ทำให้สามารถสื่อสารระหว่างผู้คนที่พูดภาษาต่างกันได้อย่างราบรื่น บริการอย่าง Google Translate และ DeepL ใช้สถาปัตยกรรม Transformer เพื่อความสามารถในการแปล
• การตอบคำถาม (Question Answering): LLMs สามารถตอบคำถามโดยอิงจากบริบทที่กำหนด ทำให้มีประโยชน์สำหรับงานต่างๆ เช่น การบริการลูกค้าและการสืบค้นข้อมูล ตัวอย่างเช่น ระบบที่สามารถตอบคำถามเกี่ยวกับเอกสารหรือเว็บไซต์ได้
• การสรุปข้อความ (Text Summarization): LLMs สามารถสร้างบทสรุปที่กระชับของเอกสารยาวๆ ช่วยประหยัดเวลาและความพยายามของผู้อ่าน สามารถใช้เพื่อสรุปบทความข่าว งานวิจัย หรือเอกสารทางกฎหมาย
• การวิเคราะห์ความรู้สึก (Sentiment Analysis): LLMs สามารถระบุความรู้สึก (บวก ลบ หรือเป็นกลาง) ที่แสดงออกในข้อความ ทำให้ธุรกิจสามารถเข้าใจความคิดเห็นและข้อเสนอแนะของลูกค้าได้ ซึ่งนิยมใช้ในการติดตามโซเชียลมีเดียและการวิเคราะห์รีวิวของลูกค้า
• การสร้างโค้ด (Code Generation): LLMs บางตัว เช่น Codex สามารถสร้างโค้ดในภาษาโปรแกรมต่างๆ ได้ ช่วยเหลือนักพัฒนาในการเขียนและแก้ไขข้อบกพร่องของซอฟต์แวร์

ผลกระทบของ LLMs ขยายไปไกลกว่าการใช้งานเฉพาะเหล่านี้ นอกจากนี้ยังถูกนำไปใช้ในด้านต่างๆ เช่น การค้นคว้ายา วิทยาศาสตร์วัสดุ และการสร้างแบบจำลองทางการเงิน ซึ่งแสดงให้เห็นถึงความเก่งกาจและศักยภาพในการสร้างนวัตกรรม

ตัวอย่างโมเดลที่ใช้สถาปัตยกรรม Transformer

LLMs ที่โดดเด่นหลายตัวใช้สถาปัตยกรรม Transformer เป็นพื้นฐาน นี่คือตัวอย่างที่น่าสังเกตบางส่วน:

• BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers): พัฒนาโดย Google, BERT เป็นโมเดลที่ผ่านการฝึกฝนล่วงหน้า (pre-trained model) ซึ่งสามารถนำไปปรับแต่ง (fine-tune) สำหรับงาน NLP ที่หลากหลายได้ เป็นที่รู้จักในด้านความสามารถในการเข้าใจบริบทของคำในประโยค ซึ่งนำไปสู่ประสิทธิภาพที่ดีขึ้นในงานต่างๆ เช่น การตอบคำถามและการวิเคราะห์ความรู้สึก
• GPT (Generative Pre-trained Transformer) series (GPT-2, GPT-3, GPT-4): พัฒนาโดย OpenAI, โมเดลตระกูล GPT มีชื่อเสียงด้านความสามารถในการสร้างข้อความที่น่าทึ่ง สามารถสร้างข้อความที่สมจริงและสอดคล้องกันในหัวข้อที่หลากหลาย
• T5 (Text-to-Text Transfer Transformer): พัฒนาโดย Google, T5 เป็นโมเดลที่มองว่างาน NLP ทั้งหมดเป็นปัญหารูปแบบข้อความเป็นข้อความ (text-to-text) ซึ่งช่วยให้สามารถปรับแต่งสำหรับงานต่างๆ ได้อย่างง่ายดายโดยใช้โมเดลเดียว
• LaMDA (Language Model for Dialogue Applications): อีกหนึ่งโมเดลจาก Google, LaMDA ถูกออกแบบมาสำหรับแอปพลิเคชันบทสนทนาและเป็นที่รู้จักในด้านความสามารถในการสร้างบทสนทนาที่เป็นธรรมชาติและน่าสนใจ
• BART (Bidirectional and Auto-Regressive Transformer): พัฒนาโดย Facebook, BART เป็นโมเดลที่ออกแบบมาสำหรับทั้งงานสร้างข้อความและงานทำความเข้าใจข้อความ มักใช้สำหรับงานต่างๆ เช่น การสรุปข้อความและการแปลภาษาด้วยเครื่อง

ความท้าทายและทิศทางในอนาคต

แม้ว่า LLMs ที่ใช้สถาปัตยกรรม Transformer จะมีความก้าวหน้าที่น่าทึ่ง แต่ก็ยังเผชิญกับความท้าทายหลายประการ:

• ต้นทุนการคำนวณ (Computational Cost): การฝึกฝนและการนำ LLMs ไปใช้งานอาจมีค่าใช้จ่ายในการคำนวณสูง ซึ่งต้องใช้ทรัพยากรและพลังงานจำนวนมาก สิ่งนี้จำกัดการเข้าถึงโมเดลเหล่านี้ให้อยู่ในองค์กรที่มีงบประมาณและโครงสร้างพื้นฐานขนาดใหญ่
• ความต้องการด้านข้อมูล (Data Requirements): LLMs ต้องการข้อมูลจำนวนมหาศาลเพื่อการฝึกฝนอย่างมีประสิทธิภาพ นี่อาจเป็นความท้าทายสำหรับงานที่ข้อมูลมีจำกัดหรือหาได้ยาก
• อคติและความเป็นธรรม (Bias and Fairness): LLMs สามารถสืบทอดอคติจากข้อมูลที่ใช้ฝึกฝน ซึ่งนำไปสู่ผลลัพธ์ที่ไม่เป็นธรรมหรือเลือกปฏิบัติ การจัดการกับอคติเหล่านี้เป็นสิ่งสำคัญเพื่อให้แน่ใจว่ามีการใช้ LLMs อย่างมีความรับผิดชอบและมีจริยธรรม
• ความสามารถในการตีความ (Interpretability): แม้ว่ากลไก Attention จะให้ข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับกระบวนการตัดสินใจของโมเดลอยู่บ้าง แต่ LLMs ส่วนใหญ่ยังคงเป็นเหมือนกล่องดำ (black boxes) การปรับปรุงความสามารถในการตีความของโมเดลเหล่านี้มีความสำคัญต่อการสร้างความไว้วางใจและทำความเข้าใจข้อจำกัดของพวกมัน
• ความถูกต้องของข้อเท็จจริงและการสร้างข้อมูลที่ผิดพลาด (Factuality and Hallucination): บางครั้ง LLMs อาจสร้างข้อมูลที่ไม่ถูกต้องหรือไร้สาระ ซึ่งเป็นปรากฏการณ์ที่เรียกว่า "hallucination" การปรับปรุงความถูกต้องของข้อเท็จจริงของ LLMs เป็นหัวข้อการวิจัยที่กำลังดำเนินอยู่

ทิศทางการวิจัยในอนาคตในสาขา LLMs ที่ใช้สถาปัตยกรรม Transformer ได้แก่:

• สถาปัตยกรรมที่มีประสิทธิภาพ (Efficient Architectures): การพัฒนาสถาปัตยกรรมที่มีประสิทธิภาพมากขึ้นซึ่งต้องการทรัพยากรการคำนวณและข้อมูลน้อยลง
• ปัญญาประดิษฐ์ที่อธิบายได้ (Explainable AI - XAI): การปรับปรุงความสามารถในการตีความของ LLMs เพื่อทำความเข้าใจกระบวนการตัดสินใจของพวกมัน
• การบรรเทาอคติ (Bias Mitigation): การพัฒนาเทคนิคเพื่อลดอคติใน LLMs และรับประกันความเป็นธรรม
• การบูรณาการความรู้ (Knowledge Integration): การบูรณาการแหล่งความรู้ภายนอกเข้ากับ LLMs เพื่อปรับปรุงความถูกต้องของข้อเท็จจริงและความสามารถในการให้เหตุผล
• การเรียนรู้หลายรูปแบบ (Multimodal Learning): การขยาย LLMs ให้สามารถจัดการกับข้อมูลได้หลายรูปแบบ เช่น ข้อความ รูปภาพ และเสียง

บทสรุป

สถาปัตยกรรม Transformer ได้ปฏิวัติวงการ NLP ทำให้เกิดการพัฒนา LLMs อันทรงพลังที่สามารถเข้าใจ สร้าง และโต้ตอบกับภาษามนุษย์ได้อย่างที่ไม่เคยมีมาก่อน แม้ว่าจะยังมีความท้าทายอยู่ แต่ Transformer ได้ปูทางไปสู่ยุคใหม่ของเทคโนโลยีภาษาที่ขับเคลื่อนด้วย AI ซึ่งมีศักยภาพในการเปลี่ยนแปลงอุตสาหกรรมต่างๆ และแง่มุมต่างๆ ในชีวิตของเรา ในขณะที่การวิจัยยังคงก้าวหน้าต่อไป เราสามารถคาดหวังที่จะได้เห็นนวัตกรรมที่น่าทึ่งมากยิ่งขึ้นในอีกไม่กี่ปีข้างหน้า ซึ่งจะปลดล็อกศักยภาพสูงสุดของโมเดลภาษาและการประยุกต์ใช้ทั่วโลก ผลกระทบของ LLMs จะเป็นที่รับรู้ทั่วโลก ซึ่งมีอิทธิพลต่อวิธีที่เราสื่อสาร เรียนรู้ และโต้ตอบกับเทคโนโลยี