![[สรุปคอร์สเรียน] - Agentic AI: การพัฒนาการใช้งานโมเดลภาษาในรูปแบบ Agentic](https://media.beehiiv.com/cdn-cgi/image/fit=scale-down,quality=80,format=auto,width=720,onerror=redirect/uploads/asset/file/687ee90b-7d2b-42d4-ba75-ea796e0731fc/upload_ae9563f2e4c35077.png?t=1785982559)
โมเดลภาษา (Language Model) คือหัวใจสำคัญของ AI ที่ช่วยให้ระบบสามารถทำนายคำถัดไปในประโยคจากข้อความที่ได้รับ โมเดลเหล่านี้ถูกพัฒนาขึ้นมาเพื่อให้เข้าใจและสร้างข้อความที่เหมาะสมกับบริบท โดยมีการเทรนด้วยข้อมูลจำนวนมหาศาลจากอินเทอร์เน็ต หนังสือ และแหล่งข้อมูลสาธารณะต่าง ๆ เพื่อให้มีความรู้รอบด้านและสามารถตอบสนองคำถามหรือคำสั่งที่ได้รับได้อย่างแม่นยำ
THE BREAKDOWN
SECTION 01
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
