ទិដ្ឋភាពទូទៅ

ក្នុងវិស័យការរៀនម៉ាស៊ីន (Machine Learning) ការចម្លងចំណេះដឹង (Knowledge Distillation) គឺជាដំណើរការបច្ចេកទេសមួយ ដែលផ្ទេរចំណេះដឹងពីគំរូ (model) ដែលមានទំហំធំ និងស្មុគស្មាញ ទៅកាន់គំរូដែលមានទំហំតូចជាង ដោយពុំបាត់បង់ប្រសិទ្ធភាព។ តាម Wikipedia បានបញ្ជាក់ថា គំរូធំៗមានសមត្ថភាពផ្ទុកចំណេះដឹងច្រើន ប៉ុន្តែសមត្ថភាពទាំងនេះអាចមិនត្រូវបានប្រើប្រាស់ពេញលេញ ហើយការវាយតម្លៃឬការប្រើប្រាស់គំរូទាំងនោះអាចត្រូវការធនធានគណនាច្រើន។

គោលដៅសំខាន់នៃការចម្លងចំណេះដឹង គឺបង្កើតគំរូតូច (student model) ដែលអាចដំណើរការលើឧបករណ៍ដែលមានថាមពលដំណើរការទាប ដូចជាទូរសព្ទដៃ ឬឧបករណ៍ IoT ដោយរក្សាបាននូវភាពត្រឹមត្រូវប្រហាក់ប្រហែលនឹងគំរូធំ (teacher model) ។ បច្ចេកទេសនេះមានសារៈសំខាន់ណាស់ក្នុងយុគសម័យ AI ដែលតម្រូវការប្រើប្រាស់ប្រព័ន្ធបញ្ញាសប្បនិម្មិតកើនឡើង ខណៈដែលឧបករណ៍ភាគច្រើនមានកម្រិត។

ភូមិសាស្ត្រ និងប្រជាជន

ក្នុង«ទិដ្ឋភាព»នៃប្រព័ន្ធ AI គំរូសិក្សាស៊ីជម្រៅ (deep learning) មានចាប់ពីគំរូដែលមានប៉ារ៉ាម៉ែត្ររាប់សិបលាន រហូតដល់រាប់រយពាន់លាន។ គំរូធំៗដូចជា GPT-4 ឬ PaLM ត្រូវការហេដ្ឋារចនាសម្ព័ន្ធមជ្ឈមណ្ឌលទិន្នន័យធំៗ ចំណែកគំរូដែលចម្លងចំណេះដឹងរួចអាចដាក់ឲ្យប្រើលើទូរសព្ទឆ្លាតវៃបាន។ សហគមន៍អ្នកស្រាវជ្រាវ AI ដែលហៅថា«ប្រជាជន»ក្នុងវិស័យនេះ បានរួមចំណែកយ៉ាងសំខាន់ក្នុងការអភិវឌ្ឍបច្ចេកទេសនេះ។ អ្នកស្រាវជ្រាវឈានមុខដូចជាលោក Geoffrey Hinton ដែលជាបិតានៃការរៀនស៊ីជម្រៅ បានសហនិពន្ធឯកសារមូលដ្ឋាននៃ Knowledge Distillation ក្នុងឆ្នាំ ២០១៥។

ប្រវត្តិសាស្ត្រ

គំនិតនៃការចម្លងចំណេះដឹងត្រូវបានណែនាំជាផ្លូវការក្នុងឆ្នាំ ២០១៥ តាមរយៈឯកសារស្រាវជ្រាវ«Distilling the Knowledge in a Neural Network» ដោយលោក Geoffrey Hinton, Oriol Vinyals និង Jeff Dean។ ក្នុងពេលនោះ បណ្តាញសរសៃប្រសាទសិក្សាស៊ីជម្រៅ (deep neural networks) កំពុងតែរីកចម្រើន និងទទួលបានជោគជ័យខ្លាំងក្នុងការទទួលស្គាល់រូបភាព និងសម្លេង ប៉ុន្តែវាមានទំហំធំពេកសម្រាប់ការប្រើប្រាស់ជាក់ស្តែងលើឧបករណ៍ចល័ត។ Hinton និងសហការីបានស្នើវិធីសាស្ត្រថ្មី៖ បណ្តុះបណ្តាលគំរូតូចមួយឲ្យរៀនពីលទ្ធផល«ទន់» (soft targets) របស់គំរូធំ ជាជាងពឹងផ្អែកតែលើស្លាកទិន្នន័យពិត។ លទ្ធផលទន់ទាំងនេះផ្ដល់ព័ត៌មានអំពីរចនាសម្ព័ន្ធទិន្នន័យកាន់តែច្រើន ហើយអាចឲ្យគំរូសិស្សរៀនបានរហ័ស និងមានប្រសិទ្ធភាពខ្ពស់។

មុនពេលការចម្លងចំណេះដឹង មានវិធីសាស្ត្រផ្សេងទៀតដើម្បីកាត់បន្ថយទំហំគំរូ ដូចជាការកាត់បណ្តាញ (pruning) និងការកំណត់បរិមាណ (quantization) ប៉ុន្តែវាតែងតែធ្វើឲ្យបាត់បង់ភាពត្រឹមត្រូវមួយចំនួន។ ការចម្លងចំណេះដឹងបានបង្ហាញថាអាចរក្សាគុណភាពបានល្អជាង ហើយជាវិធីសាស្ត្រដែលទទួលបានការចាប់អារម្មណ៍យ៉ាងទូលំទូលាយក្នុងរង្វង់អ្នកស្រាវជ្រាវ។

ក្រោយមក ចាប់តាំងពីឆ្នាំ ២០១៥ បច្ចេកទេសនេះក៏ត្រូវបានអភិវឌ្ឍបន្ថែមដោយមានវ៉ារ្យ៉ង់ច្រើន ដូចជា ការចម្លងចំណេះដឹងដោយគ្មានទិន្នន័យ (data-free distillation) ការចម្លងចំណេះដឹងដោយខ្លួនឯង (self-distillation) និងការចម្លងសម្រាប់កិច្ចការផ្សេងៗ (task-specific distillation)។ សព្វថ្ងៃនេះ ការចម្លងចំណេះដឹងគឺជាផ្នែកមួយដ៏សំខាន់នៃការស្រាវជ្រាវ AI និងការដាក់ឲ្យប្រើប្រាស់ជាក់ស្តែង។

សេដ្ឋកិច្ច និងវប្បធម៌

តាមទស្សនៈសេដ្ឋកិច្ច ការចម្លងចំណេះដឹងជួយកាត់បន្ថយថ្លៃដើមនៃការដាក់ឲ្យប្រើប្រព័ន្ធ AI យ៉ាងច្រើន។ គំរូតូចៗប្រើប្រាស់ថាមពលអគ្គិសនី និង Memory តិចជាង ដែលធ្វើឲ្យក្រុមហ៊ុនអាចផ្តល់សេវាកម្ម AI ដល់អតិថិជនកាន់តែច្រើន ដោយមិនចាំបាច់ពង្រីកហេដ្ឋារចនាសម្ព័ន្ធ។ នេះមានសារៈសំខាន់សម្រាប់ប្រទេសកំពុងអភិវឌ្ឍន៍ ដែលមានថវិកា និងហេដ្ឋារចនាសម្ព័ន្ធ IT មានកម្រិត។

ចំពោះវប្បធម៌វិញ ការចម្លងចំណេះដឹងបានបង្កើតឲ្យមានវប្បធម៌នៃការចែករំលែកគំរូដែលបានបំពាក់គ្នារួចរាល់ (pretrained models) និងគំរូដែលបានចម្លងរួច (distilled models) នៅក្នុងសហគមន៍ប្រភពបើកចំហ (open source)។ ឧទាហរណ៍ DistilBERT ដែលជាគំរូចម្លងពី BERT ត្រូវបានអ្នកអភិវឌ្ឍទូទាំងពិភពលោកប្រើប្រាស់យ៉ាងសកម្ម ដោយសារវាតូច លឿន និងរក្សាបានគុណភាពខ្ពស់។ វប្បធម៌នេះបានជំរុញការច្នៃប្រឌិត និងការប្រើប្រាស់ AI ឲ្យកាន់តែមានលក្ខណៈប្រជាធិបតេយ្យ។

ការពាក់ព័ន្ធបច្ចុប្បន្ន

ក្នុងឆ្នាំ ២០២៦ ការចម្លងចំណេះដឹងកំពុងមានតួនាទីដ៏សំខាន់ក្នុងការធ្វើឲ្យបច្ចេកវិទ្យា AI អាចចូលប្រើប្រាស់បានដោយងាយស្រួល។ ក្រុមហ៊ុនធំៗដូចជា Google, Microsoft និង Meta បានប្រើប្រាស់បច្ចេកទេសនេះដើម្បីបង្កើតគំរូភាសាខ្នាតតូច (Small Language Models) ដូចជា Phi, TinyLlama និង Gemma ដែលអាចដំណើរការលើទូរសព្ទ និងកុំព្យូទ័រយួរដៃបាន។ ការអភិវឌ្ឍនេះមានសារៈសំខាន់ជាពិសេសសម្រាប់ប្រទេសកម្ពុជា ដែលប្រជាជនភាគច្រើនប្រើប្រាស់ទូរសព្ទដៃ និងកម្រមានឧបករណ៍ដែលមានសមត្ថភាពគណនាខ្ពស់។

ជាមួយគ្នានេះ ដំណើរការចម្លងចំណេះដឹងអាចជួយពន្លឿនការបង្កើតគំរូ AI សម្រាប់ភាសាខ្មែរ។ តាមរយៈការចម្លងពីគំរូភាសាធំៗ (ដូចជាគំរូដែលបានបណ្តុះបណ្តាលលើភាសាច្រើន) ទៅគំរូតូចដែលល្អិតល្អន់សម្រាប់ភាសាខ្មែរ អាចធ្វើឲ្យមាន chatbot ឬឧបករណ៍បកប្រែដែលមានតម្លៃសមរម្យ និងដំណើរការក្រៅបណ្តាញ (offline)។ អ្នកអាន KhmerPulse អាចនឹងឃើញឥទ្ធិពលនៃការចម្លងចំណេះដឹងនេះក្នុងជីវិតប្រចាំថ្ងៃ តាមរយៈកម្មវិធីទូរសព្ទដែលប្រើ AI ដូចជាកាមេរ៉ាឆ្លាតវៃ ឬឧបករណ៍ជំនួយសម្លេងជាភាសាខ្មែរ។