ម៉ូដែលភាសាខ្នាតធំ

ទិដ្ឋភាពទូទៅ

ប្រភព: Wikipedia

ម៉ូដែលភាសាខ្នាតធំ (Large Language Model ឬ LLM) គឺជាបណ្តាញសរសៃប្រសាទមួយប្រភេទ ដែលត្រូវបានបណ្តុះបណ្តាលលើទិន្នន័យអត្ថបទដ៏ធំសម្បើម សម្រាប់បំពេញកិច្ចការដំណើរការភាសាធម្មជាតិ ជាពិសេសការបង្កើតភាសាថ្មីៗ។ តាមការរាយការណ៍របស់ Wikipedia, LLM អាចបង្កើត សង្ខេប បកប្រែ និងវិភាគអត្ថបទនៅក្នុងបរិបទជាច្រើន ហើយជាបច្ចេកវិទ្យាមូលដ្ឋាននៃកម្មវិធីឆាតបូតទំនើបៗដូចជា ChatGPT, Claude, និង Gemini។ ទោះយ៉ាងណា ទិន្នន័យបណ្តុះបណ្តាលដែលមានភាពលំអៀង ឬមិនត្រឹមត្រូវ អាចធ្វើឲ្យលទ្ធផលរបស់ LLM មិនសូវគួរទុកចិត្តបានឡើយ។

ភូមិសាស្ត្រ និងប្រជាជន

ប្រភព: Wikipedia

LLM ភាគច្រើនពឹងផ្អែកលើស្ថាបត្យកម្ម Transformer ដែលត្រូវបានស្នើឡើងដំបូងដោយក្រុមអ្នកស្រាវជ្រាវនៅក្រុមហ៊ុន Google ក្នុងឆ្នាំ ២០១៧។ តាម Wikipedia, ស្ថាបត្យកម្មនេះប្រើយន្តការ “ការយកចិត្តទុកដាក់ពហុក្បាល” (multi-head attention) ដែលអនុញ្ញាតឲ្យម៉ូដែលផ្តោតលើផ្នែកផ្សេងៗនៃអត្ថបទក្នុងពេលតែមួយ ដូចបង្ហាញក្នុងរូបភាព។ ក្រុមហ៊ុនបច្ចេកវិទ្យាឈានមុខដូចជា OpenAI, Google, Meta និងក្រុមហ៊ុនចិនមួយចំនួន គឺជាអ្នកដឹកនាំក្នុងការអភិវឌ្ឍ LLM ដោយការបណ្តុះបណ្តាលរបស់ពួកគេត្រូវការធនធានកុំព្យូទ័រយ៉ាងសម្បើមនិងថវិការាប់សិបលានដុល្លារ។

ប្រវត្តិសាស្ត្រ

ប្រភព: Wikipedia

យោងតាម Wikipedia, ប្រវត្តិនៃម៉ូដែលភាសាខ្នាតធំចាប់ផ្តើមពីម៉ូដែលភាសាសាមញ្ញដូចជា n-gram ហើយបន្តដល់បណ្តាញសរសៃប្រសាទ RNN និង LSTM។ ការផ្លាស់ប្តូរដ៏សំខាន់កើតឡើងនៅឆ្នាំ ២០១៧ នៅពេលដែលក្រដាសស្រាវជ្រាវ “Attention is All You Need” បានបង្ហាញស្ថាបត្យកម្ម Transformer ដែលក្លាយជាមូលដ្ឋានសម្រាប់ LLM ជំនាន់ក្រោយ។ ម៉ូដែល BERT របស់ Google (ឆ្នាំ ២០១៨) និង GPT-2 របស់ OpenAI (ឆ្នាំ ២០១៩) បានបង្ហាញពីសមត្ថភាពដំណើរការភាសាដ៏គួរឲ្យភ្ញាក់ផ្អើល។ ចាប់ពីឆ្នាំ ២០២០ ម៉ូដែលដូចជា GPT-3, PaLM និង LLaMA បានពង្រីកទំហំប៉ារ៉ាម៉ែត្ររហូតដល់រាប់រយពាន់លាន។ ក្រាហ្វចំនួនការបោះពុម្ពផ្សាយបង្ហាញពីកំណើនយ៉ាងលឿនចាប់ពីឆ្នាំ ២០១៨ មក ដែលឆ្លុះបញ្ចាំងពីការចាប់អារម្មណ៍ខ្លាំងឡើងៗរបស់សហគមន៍ស្រាវជ្រាវសកល។

សេដ្ឋកិច្ច និងវប្បធម៌

ប្រភព: Wikipedia

ការអភិវឌ្ឍនិងដំណើរការ LLM មានផលប៉ះពាល់ខាងសេដ្ឋកិច្ចនិងវប្បធម៌យ៉ាងខ្លាំង។ តាមទិន្នន័យពីវិទ្យាស្ថាន Epoch AI ដែលត្រូវបានដកស្រង់ដោយ Wikipedia, ការប្រើប្រាស់ថាមពលក្នុងមួយសំណួរ ChatGPT គឺត្រឹមតែ 0.3 វ៉ាត់ម៉ោង បើប្រៀបធៀបនឹងការប្រើប្រាស់ថាមពលគ្រួសារអាមេរិកជាមធ្យមក្នុងមួយនាទី ដែលមានជិត 20 វ៉ាត់ម៉ោង។ ទោះយ៉ាងណា ការបណ្តុះបណ្តាលម៉ូដែលធំៗត្រូវចំណាយថាមពលនិងថវិកាយ៉ាងសម្បើម ជួនកាលដល់រាប់រយលានដុល្លារ។ ផ្នែកវប្បធម៌វិញ Wikipedia បានកត់សម្គាល់ថា ទិន្នន័យបណ្តុះបណ្តាលអាចមានភាពលំអៀងពូជសាសន៍ ភេទ ឬនយោបាយ ដែលបណ្តាលឲ្យ LLM បង្កើតមាតិកាមិនយុត្តិធម៌។ នៅតាមសាលារៀននិងក្រុមហ៊ុន LLM កំពុងជួយសរសេរឯកសារ បកប្រែ និងផ្តល់ព័ត៌មាន ប៉ុន្តែក៏មានការព្រួយបារម្ភពីការបាត់បង់ការងារមួយចំនួនដែរ។

ការពាក់ព័ន្ធបច្ចុប្បន្ន

ប្រភព: Wikipedia

នាពេលបច្ចុប្បន្ន ម៉ូដែលភាសាខ្នាតធំកំពុងមានឥទ្ធិពលយ៉ាងជ្រាលជ្រៅលើសង្គមសកល។ កម្មវិធី ChatGPT ទទួលបានអ្នកប្រើប្រាស់ ១០០ លាននាក់ក្នុងរយៈពេលខ្លី ហើយបច្ចេកវិទ្យានេះត្រូវបានដាក់បញ្ចូលទៅក្នុងម៉ាស៊ីនស្វែងរកនិងកម្មវិធីការិយាល័យ។ នៅកម្ពុជា ប្រជាពលរដ្ឋកំពុងចាប់ផ្តើមប្រើប្រាស់ AI សម្រាប់ការសិក្សានិងការងារ ប៉ុន្តែក៏មានការព្រួយបារម្ភពីការផ្សព្វផ្សាយព័ត៌មានមិនពិត និងការពឹងផ្អែកខ្លាំងលើបច្ចេកវិទ្យានេះ។ តាម Wikipedia អ្នកស្រាវជ្រាវបានសង្កេតឃើញ “សមត្ថភាពលេចធ្លោ” (emergent abilities) ដែលកើតឡើងភ្លាមៗនៅពេលម៉ូដែលធំដល់កម្រិតជាក់លាក់មួយ ដូចបង្ហាញក្នុងក្រាហ្វ។ រដ្ឋាភិបាលនិងស្ថាប័នអន្តរជាតិកំពុងពិភាក្សាអំពីការធ្វើនិយតកម្ម LLM ដើម្បីដោះស្រាយបញ្ហារក្សាសិទ្ធិ ឯកជនភាព និងការប្រើប្រាស់ខុស។