Generative AI ทำงานยังไง

มารู้จัก Generative AI พร้อมวิธีนำไปสร้าง Gen Apps ด้วย Gen App Builder และ Vertex AI จาก Google Cloud

ปัจจุบันมีผู้ให้ความสนใจเรื่อง Generative AI (หรือ Gen AI) เพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็ว ปัจจัยหลักน่าจะสืบเนื่องมาจากการนำเอา Gen AI มาประยุกต์ใช้อย่างแพร่หลายใน Consumer-grade applications ที่ผู้บริโภคทั่วไป สามารถเข้าถึงและใช้งาน AI ได้อย่างง่ายดาย

Experiment version ของ Google Bard

ตัวอย่างก็มีให้ได้ลองใช้กันแล้วมากมาย ไม่ว่าจะเป็น Chatbot ที่โต้ตอบกับเราได้ฉลาดเหมือนเป็นคนจริงๆ หรือการสร้างรูปภาพเสมือนจริง จากแค่การใส่ประโยคคำสั่งสั้นๆ (หรือ Prompt) ความสามารถเหล่านี้ของ Gen AI มีหัวใจสำคัญ คือ Foundation Models

Foundation Models หัวใจของ Gen AI

Foundation Models คือโมเดลปัญญาประดิษฐ์ (Artificial Intelligence หรือ AI) รูปแบบใหม่ ที่แตกต่างจาก AI รุ่นก่อนๆ ด้วยขนาดโมเดลที่ใหญ่ขึ้นกว่าเดิมมาก ผ่านการเรียนรู้ ด้วยระบบเครือข่ายคอมพิวเตอร์ขนาดใหญ่ ใช้กลไกการเรียนรู้ (อัลกอริทึม) ที่ชื่อว่า Transformer (มีอธิบายเพิ่มเติมด้านล่าง) ที่ทำให้โมเดลสามารถนำชุดตัวอย่างข้อมูลที่มีขนาดใหญ่มหึมา มาเรียนรู้ได้โดยไม่ต้องระบุรายละเอียด หรือการจัดกลุ่มใดๆ (unlabeled) ต่างจากในอดีตที่ส่วนใหญ่ต้องเสียเวลาในการ label ข้อมูลด้วยคนจำนวนมาก ก่อนจะสามารถนำไปใช้พัฒนา AI ได้

ความพิเศษหลักๆของ Foundation Models คือ (1) สามารถประยุกต์ใช้ได้กับงานหลากหลายประเภท (multi-purpose) (2) สามารถสร้างเนื้อหาใหม่ (ซึ่งเป็นที่มาของชื่อ Generative AI) ไม่ว่าจะเป็นการแต่งประโยค การสร้างรูปภาพเสมือนจริง หรือการเขียนโปรแกรมสร้างเว็บไซต์ และ (3) สามารถใช้งานได้เลย (pre-trained)โดยไม่ต้องพัฒนาเพิ่มเติม แต่จะให้มีประโยชน์สูงสุดทางธุรกิจ ควรต้องประยุกต์ให้เข้ากับงานเฉพาะทางก่อนนำไปใช้จริง ซึ่งสามารถทำได้ไม่ยาก ด้วยการเพิ่มข้อมูลตัวอย่างอีกเพียงเล็กน้อยเท่านั้น เช่นการใช้รายงานประจำปีบริษัท เข้าไปปรับจูนโมเดลเพิ่มเติม ควบคุมให้ข้อความที่โมเดลแต่งออกมา มีสไตล์ในการเขียน (tone) ไปในทิศทางเดียวกันกับที่เราต้องการ

วิวัฒนาการของ Foundation Models ของ Google

Foundation Models จำเป็นต้องใช้เวลาในการพัฒนานานเป็นปีๆ ซึ่งในวงการเป็นที่รู้กันว่า Google เป็นหนึ่งในผู้นำด้านนี้มาโดยตลอด วิวัฒนาการต่างๆ ที่สำคัญ คือ

• Transformer model ในปี 2017 ที่นับเป็นจุดกำเนิด และกลายเป็นอัลกอริทึมมาตรฐาน ในการสร้าง Large Language Model (LLM) ซึ่งก็เป็น Foundation Models ประเภทหนึ่งด้านภาษา ที่สามารถทำนาย “คำต่อไป” (predicting what comes next)โดยใช้คะแนนความน่าจะเป็น จากบริบทและคำก่อนหน้า (นึกถึงเวลา Google Search แนะนำข้อความที่เราจะค้นหาตั้งแต่เราเริ่มพิมพ์ไปไม่กี่คำ)
• BERT model ในปี 2018 ที่เป็น LLM แรกของโลก ที่ทาง Google เปิดให้ใช้โดยทั่วไปแบบ open-source
• LaMDA model ในปี 2020 ที่สามารถโต้ตอบการสนทนา และพูดคุยเสมือนคนได้เกือบทุกหัวข้อที่เผยแพร่โดย Google
• และล่าสุดกับ Bard ในปี 2023 Chatbot ที่เปิดให้บริการแบบ Experiment ในบางประเทศแล้ว โดย Bard มีทั้งความสามารถของ LLM เข้ามารวมกับผลลัพธ์การค้นหาจาก Google Search ทำให้สามารถตอบคำถามที่จำเป็นต้องใช้ข้อมูลที่อัพเดทใหม่ ที่ต้องมาจากการ Search แก้ปัญหาเรื่องความถี่ในการอัฟเดท LLM ที่อาจต้องใช้เวลาและทรัพยากรในการคำนวณเป็นจำนวนมาก

Gen Apps อนาคตที่มาถึงแล้ว

ก่อนจะพูดถึง Gen Apps ขอย้อนไปถึงสมัยที่การบริการต่างๆบนอินเทอร์เน็ต จะอยู่ในรูปแบบ Web Apps ที่ผู้ใช้บริการสามารถเข้าใช้ผ่านหน้าต่างบราวเซอร์ บนจอคอมพิวเตอร์ ด้วยการควบคุมเมาส์และคีย์บอร์ด

จนมาในปัจจุบัน ที่การบริการส่วนใหญ่ ได้ถูกปรับเปลี่ยนมาเป็นรูปแบบ Mobile Apps ทำให้สามารถเข้าถึงได้ ผ่านสมาร์ตโฟน ที่หน้าจอมีขนาดเล็กลง รวมทั้งใช้งานผ่านหน้าจอสัมผัส และเซ็นเซอร์หรือกล้องต่างๆที่ติดอยู่กับสมาร์ตโฟน เพิ่มความสะดวก สามารถเข้าใช้บริการได้ในทุกที่ ทุกเวลา

ส่วน Gen Apps เป็นการนำความฉลาดของ Gen AI มาเพิ่มศักยภาพของ applications ทำให้องค์กรต่างๆ สามารถพัฒนานวัตกรรมของการบริการด้วย User Experience รูปแบบใหม่ให้เหนือกว่า Mobile Apps ทั่วๆไป ทั้งนี้ควรต้องผนวกความสามารถอย่างอื่นเข้ามารวมกับ Gen AI ด้วย โดยทาง Google Cloud ได้นำเอาเทคโนโลยี Gen AI รุ่นใหม่ที่สุด มาผนวกเข้ากับเทคโนโลยีล้ำๆ ด้านอื่นๆ ของ Google

1. Foundation Models ในรูปแบบต่างๆ ของ Gen AI ที่เป็นเหมือนมันสมองของ applications ซึ่งทาง Google ก็มีให้เลือกหลายประเภท สำหรับงานที่หลากหลาย
2. Enterprise Search เทคโนโลยีการค้นหาที่ดีที่สุดของ Google ที่ทำให้ applications ของเราค้นหาข้อมูล ทั้งจากเอกสารและองค์ความรู้ภายในองค์กร รวมทั้งข้อมูลสาธารณะภายนอกองค์กรที่ต้องการด้วย
3. Conversation AI ที่เพิ่มศักยภาพของ applications ให้สามารถสนทนาโต้ตอบ เพื่อนำพาผู้ใช้ผ่านไปยังขั้นตอนต่างๆ แบบ workflows ที่บางขั้นตอน อาจต้องใช้ข้อมูลจากฐานข้อมูล เช่น การเรียกดูสถานะการสั่งซื้อสินค้า หรือในการสั่งซื้อสินค้า ที่ Gen Apps ก็สามารถเริ่มต้นกระบวนการทั้งหมดโดยอัตโนมัติ

ล่าสุด Google Cloud ได้เปิดตัว 2 เครื่องมือใหม่ คือ Gen App Builder ที่ทำให้การสร้าง Gen Apps ทั้งง่ายและรวดเร็ว ไม่ต้องมีพื้นฐาน ML หรือโปรแกรมมิ่งใดๆ และเพิ่มความสามารถด้าน Gen AI ให้กับ Vertex AI ที่เป็นเครื่องมือยอดนิยมของเหล่า Data Scientists เพิ่มความยืดหยุ่นในการพัฒนา Gen Apps ให้ตรงกับความต้องการขององค์กร สามารถปรับแต่ง Foundation Models เพิ่มเติมได้สะดวกที่สุด

1. Gen App Builder ทั้งง่ายและฉลาด

องค์กรต่างๆ สามารถใช้ Gen App Builder ในการพัฒนา Generative AI-powered applications โดยไม่จำเป็นต้องมีความรู้ด้าน Machine Learning หรือประสบการณ์การเขียนโปรแกรมใดๆ ทำได้ง่ายๆ ไม่กี่ขั้นตอน

• ขั้นแรก เพิ่มเว็บไซด์ของบริษัท และไฟล์ข้อมูลที่เกี่ยวข้อง เช่น คำถาม FAQ หรือนโยบายต่างๆ เพื่อเป็นเนื้อหาในการสนทนากับลูกค้า โดยไม่ต้องเปลี่ยนเนื้อหาหรือรูปแบบใดๆ เนื่องจาก Gen App Builder เรียนรู้ได้จากข้อมูลหลายรูปแบบ (โดยทาง Google จะไม่สามารถเข้าถึงข้อมูลที่ใส่เพิ่มนี้ได้ ไม่มีการรั่วไหลของข้อมูลแน่นอน)
• เลือก Search หรือ Chat เลือกว่าจะใช้เทคโนโลยีการค้นหา Google Search หรือจะให้เป็นการสนทนาแบบ Conversation AI (หรือจะเลือกทั้งคู่พร้อมกันก็ได้)
• ปรับแต่งการสนทนา เปิดหรือปิดฟังก์ชัน Generative Text รวมถึงการคุยเล่น Chit-chat และค่าการสนทนาต่างๆตามต้องการ

ขั้นตอนง่ายๆ แค่ป้อนข้อมูลที่ต้องการเข้าไป

• สร้าง Workflows ต่อด้วยการสร้าง workflows โดยจะเลือกใช้ pre-built workflows ยอดนิยมต่างๆ เช่น การตรวจสอบสถานะการสั่งซื้อ หรือจะปรับแต่ง flow แบบใช้ Prompt (คือคำสั่งหรือคำถามสั้นๆ ที่นิยมใช้สั่งงาน Gen AI) แล้วปล่อยให้ Gen Apps เรียนรู้ และสร้าง Dynamic User Experience ที่ดีที่สุด โดยผู้พัฒนาไม่ต้องมีความรู้เรื่องการเขียนโปรแกรมเลย

สร้าง Workflows ได้หลากหลายวิธี หลากหลายรูปแบบ

• สร้าง Endpoint สุดท้ายภายในเวลาไม่กี่ชั่วโมง Gen App ก็พร้อมใช้งาน สามารถเปิด API endpoint ต่อเป็นหลังบ้านให้กับ Mobile Apps หรือ LINE Chat ได้ทันที

API endpoint พร้อมใช้เป็น Production

คราวนี้องค์กรทั่วไป ก็สามารถก้าวข้ามข้อจำกัดทางเทคโนโลยีต่างๆในอดีต ทำให้ปัจจัยความสำเร็จของ Apps จะอยู่แค่เพียง ความเข้าใจลูกค้า และจินตนาการในการสร้างสรรค์ประสบการณ์ที่ดีที่สุด

ตัวอย่างอื่นเพิ่มเติมเกี่ยวกับ Enterprise Search และ Conversational Chat

2. Vertex AI ที่ล้ำขึ้นด้วยฟังก์ชัน Gen AI

Vertex AI เป็นเครื่องมือยอดนิยม ที่ใช้กันอย่างแพร่หลายในกลุ่มนักพัฒนา Machine Learning (ML) เริ่มให้บริการผ่าน Google Cloud ตั้งแต่ปี 2021 มีความครบถ้วนของเครื่องมือสำหรับการพัฒนา รวมถึงความสมบูรณ์แบบในด้าน MLOps หรือขั้นตอนในการสร้าง ปรับปรุง และนำโมเดล ML ไปใช้อย่างต่อเนื่อง

Vertex AI platform มาพร้อม Gen AI

ล่าสุดกับความสามารถใหม่ของ Vertex AI ที่เพิ่มการใช้งาน Generative AI ในรูปแบบที่หลากหลาย ทำให้การสร้าง Gen Apps สำหรับผู้ที่มีความเชี่ยวชาญด้าน Machine Learning ได้มีทางเลือกในการปรับแต่งความฉลาดของ Foundation Models โดยอาศัยข้อมูลภายในของแต่ละองค์กร เพื่อเพิ่มความเฉพาะเจาะจงของ Gen Apps ให้ตรงกับความต้องการมากที่สุด

ความสามารถใหม่นี้ ประกอบด้วยสองส่วนหลักๆ คือ Generative AI Studio และ Model Garden

Generative AI Studio:

Generative AI Studio มาเป็นเครื่องมือสำหรับนักพัฒนาซอฟแวร์ และ Data Scientists ให้สามารถเข้ามาใช้งาน Foundation Models ที่หลากหลาย มาพร้อม PaLM ที่เป็น LLM เวอร์ชันล่าสุดของ Google มีทั้ง Gen AI ทั้งแบบข้อความ และรูปภาพ

Vertex AI ที่มาพร้อม Gen AI Studio

การใช้งาน สามารถเลือกใช้ได้หลายแบบ

• Foundation Models as APIs: ใช้ Foundation Models ผ่านการเรียก API โดยตรงแบบไม่ปรับแก้เลย มีหลากหลายชนิดให้เลือกใช้ในหลายๆ use cases

API ที่หลากหลาย

• Prompt Design: ใช้การสนทนาเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ โดยใช้คำสั่ง Prompt ที่สามารถปรับตั้งค่าได้หลากหลาย เช่น Temperature ปรับให้ตอบ Accurate (ต่ำ) หรือ Creative (สูง) หรือปรับจำนวนสูงสุดของ Token (คล้ายจำนวนคำ แต่ส่วนใหญ่ Token จะยาวแค่ 4 ตัวอักษร) รวมทั้ง Top K (จำนวน Token สูงสุดของแต่ละคำที่ทำนาย เลือกเฉพาะ K คำ ที่ความน่าจะเป็นสูงสุด) และ Top P (คล้าย Top K แต่ใช้ความน่าจะเป็นรวม ของคำที่ทำนาย) ค่า Top K และ Top P ยิ่งต่ำก็จะยิ่ง Accurate คือให้เลือกเฉพาะคำถัดไปที่ความน่าจะเป็นสูงๆเท่านั้น ส่วนค่าสูงก็จะให้คำทำนาย Creative ได้มากขึ้น

ออกแบบ Prompt Design ผ่านหน้าจอง่ายๆของ Generative AI Studio

• Prompt Tuning: เป็นวิธีการปรับแต่ง Foundation Models ง่ายๆ โดยการเพิ่มไฟล์ข้อมูลตัวอย่าง เช่นหากเราอยากให้ Generated Text มีสไตล์การเขียนเหมือนรายงานประจำปีของบริษัท ก็เพียงแค่เลือกไฟล์ให้ Gen AI เรียนรู้เพิ่มเติม และเช่นเดิม ข้อมูลในระบบของลูกค้า Google จะไม่สามารถเข้าถึงข้อมูลเหล่านั้นได้ จึงไม่ต้องกังวลเรื่องการรั่วไหลของข้อมูล

Prompt Tuning ทำง่ายๆ แค่เพิ่มไฟล์ให้ Gen AI เรียนรู้เพิ่ม

• Fine-tuning: เป็นการใช้ข้อมูลขนาดใหญ่ เช่น พจนานุกรมศัพท์แพทย์ เพื่อให้ Foundation Models เรียนรู้เพิ่มเติม ซึ่งจะมีการปรับ weights ทั้งหมดของโมเดลเดิม และเช่นเดิม นอกจาก Google จะไม่สามารถเข้าถึงข้อมูลที่นำมาปรับจูนโมเดลได้แล้ว ค่า weights ใหม่ของโมเดล ซึ่งจะถือเป็นกรรมสิทธิ์ของลูกค้า Google ก็ไม่สามารถเข้าถึงได้เช่นกัน
• Distillation: ใช้สำหรับการปรับขนาดของ Foundation Models ที่ต้องการให้เล็กลง โดยไม่ให้สูญเสียความฉลาดของโมเดลเดิม เพื่อให้โมเดลใหม่มีขนาดที่เหมาะสมกับการไปใช้ใน Production ที่ระบบเครื่องที่ใช้ อาจไม่ได้ใหญ่มาก

Model Garden:

ศูนย์รวม Foundation Models ทั้งหมด ที่มีทั้งจากของ Google เอง จาก open-source หรือจาก 3rd party ทำให้สะดวกให้การค้นหา Foundation Models เพื่อเป็นจุดตั้งต้นของการสร้าง Gen Apps

ประเภทของโมเดลก็มีทั้งสำหรับสร้างข้อความ รูปภาพ หรือแม้กระทั้ง การเขียนโปรแกรมโค้ดดิ้งต่างๆ สามารถเลือกใช้ได้ตามความต้องการ

Model Garden มาพร้อมตัวเลือกมากมาย และหลากหลาย

Google AI Principles ต้องมีประโยชน์ และปลอดภัยกับทุกฝ่าย

Google ได้ให้คำมั่นสัญญาในการให้บริการ AI อย่างมีความรับผิดชอบสูงสุด และในปี 2018 Google เป็นบริษัทแรกที่เผยแพร่คำมั่นสัญญานี้ ในรูปแบบ AI Principles ที่มุ่งเน้นการเปิดเผยข้อมูล และเปิดให้เข้าถึงทรัพยากรที่จำเป็น กับนักวิจัย รวมทั้งมีการประสานงานกับภาครัฐฯที่เกี่ยวข้อง รวมถึงการทำงานร่วมกับภาคธุรกิจและ AI communities ต่างๆ เพื่อให้ AI มีประโยชน์ และปลอดภัยที่สุดกับทุกฝ่าย รวมถึงการไม่เข้าถึงข้อมูลของลูกค้าในจุดประสงค์ที่ Google ไม่ได้รับอนุญาต ที่ทาง Google ยึดมั่นในระดับสูงที่สุด ในทุกๆเรื่องที่ทำมาโดยตลอด

สุดท้ายหวังว่าทุกคนจะได้รับความรู้ ที่เอามาแบ่งปันกันวันนี้ เกี่ยวกับ Generative AI รวมทั้งวิธีการสร้าง Gen Apps ง่ายๆ หากใครสนใจ และต้องการเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับ Gen Apps สามารถเข้ารับชมเพิ่มเติมตาม Link นี้ ที่เป็นส่วนหนึ่งของงาน Data Cloud & AI Summit ครั้งล่าสุดในปี 2023 หรือหากสนใจทดลองใช้จริงสามารถลงชื่อ waitlist เพื่อเข้าร่วม trusted tester program หรือทักทายกันมาทาง LinkedIn เพื่อพูดคุยสอบถามเพิ่มเติมได้ตลอดครับ

References:

• Google Generative AI landing page
• Official paper on Transformer: Attention is All You Need
• Gen App Builder
• Model Garden and Gen AI Studio
• Google AI Principles