SLM คืออะไร ทำไมธุรกิจเริ่มหันมาใช้แทน LLM?

SLM

หลายคนอาจเคยได้ยินเกี่ยวกับ LLMs หรือโมเดลภาษาขนาดใหญ่ที่มีศักยภาพด้านการประมวลผลสูง แต่ด้วยขนาดที่ใหญ่และการใช้ทรัพยากรจำนวนมาก ทำให้การใช้งานจริงยังมีข้อจำกัด ในทางกลับกัน SLM หรือแบบจำลองภาษาขนาดเล็ก กำลังได้รับความสนใจมากขึ้น เนื่องจากใช้ทรัพยากรน้อย ประมวลผลได้เร็วกว่า และสามารถเข้าถึงได้ง่ายกว่า

SLM คืออะไร? 

ลองนึกถึง AI ที่ฉลาดแบบ LLM แต่มีขนาดที่เล็กลง ซึ่งด้วยขนาดที่เล็กลง ทำให้ใช้พลังงานน้อยลง และสามารถทำงานได้บนอุปกรณ์หลายประเภท ไม่ว่าจะเป็นสมาร์ทโฟน แท็บเล็ต หรือแม้แต่อุปกรณ์ IoT นอกจากนี้ SLMs ยังสามารถปรับแต่งให้เหมาะสมกับงานเฉพาะทางได้ง่ายกว่า ช่วยให้ธุรกิจหรือองค์กรสามารถสร้างโซลูชัน AI ที่ตรงกับความต้องการของตนเองได้

แม้ SLM จะมีขนาดเล็กกว่า LLM แต่หลักการทำงานยังคงอาศัยการเรียนรู้จากข้อมูล โดยใช้เทคนิคเฉพาะที่ช่วยลดขนาดและความซับซ้อนของแบบจำลอง เช่น Knowledge Distillation ซึ่งเป็นกระบวนการถ่ายทอดความรู้จาก LLM ไปยัง SLM ทำให้ SLM สามารถทำงานได้มีประสิทธิภาพโดยไม่จำเป็นต้องมีขนาดใหญ่เท่า นอกจากนี้ยังมี Pruning และ Quantization ซึ่งช่วยลดขนาดของแบบจำลองโดยการตัดส่วนที่ไม่จำเป็นออกและลดความละเอียดของข้อมูล ทำให้สามารถประมวลผลได้เร็วขึ้นและใช้พลังงานน้อยลง

ข้อดีที่สำคัญของ SLMs คือช่วยประหยัดทรัพยากร ทั้งในด้านพลังงานและค่าใช้จ่ายในการประมวลผล ซึ่งทำให้ SLM เป็นตัวเลือกที่น่าสนใจสำหรับองค์กรที่ต้องการลดต้นทุน อีกทั้งยังสามารถเข้าถึงได้ง่าย ไม่ต้องมีความเชี่ยวชาญเฉพาะทางเหมือนกับ LLM ทำให้องค์กรขนาดเล็ก นักพัฒนา หรือแม้แต่ผู้ใช้งานทั่วไปสามารถนำ AI ไปใช้งานได้สะดวกและรวดเร็ว 

SLMs กับธุรกิจ

แน่นอนว่า SLM กำลังเป็นที่จับตามองในหลากหลายอุตสาหกรรม ด้วยความสามารถในการประมวลผลข้อมูลที่รวดเร็วและการใช้ทรัพยากรที่น้อย ถึงแม้จะมีขอบการใช้งานที่จำกัด แต่ในบางสถานการณ์กลับเป็นทางเลือกที่ดี เพราะสามารถนำไปใช้ได้จริงในสภาพแวดล้อมที่มีข้อจำกัดด้านทรัพยากร เช่น 

  • การแพทย์: SLM ช่วยจัดการเอกสาร เช่น บันทึกทางการแพทย์ สรุปข้อมูลสำคัญให้แพทย์เข้าถึงได้ง่าย ช่วยลดเวลาในการวิเคราะห์ข้อมูล แต่การใช้งานยังต้องมีการควบคุมคุณภาพและตรวจสอบจากแพทย์เพื่อป้องกันข้อผิดพลาด
  • การเงิน: SLM มีบทบาทในการวิเคราะห์ข้อมูลการเงินและตรวจจับธุรกรรมที่อาจเป็นการทุจริต อย่างไรก็ตาม SLMs ยังมีข้อจำกัดในการให้เหตุผลหรือคาดการณ์แนวโน้ม ซึ่งยังคงต้องอาศัยข้อมูลที่ละเอียดและการตรวจสอบโดยผู้เชี่ยวชาญ
  • บริการลูกค้า: SLM ถูกนำมาใช้ในแชทบอทเพื่อจัดการกับคำถามทั่วไป ช่วยลดภาระของพนักงานและเพิ่มความรวดเร็วในการตอบคำถาม แต่ในบางกรณี แชทบอทอาจไม่สามารถรับมือกับปัญหาที่ยุ่งยากหรือซับซ้อนได้ทั้งหมด จึงยังต้องพึ่งพาการช่วยเหลือจากเจ้าหน้าที่อยู่ดี
  • การศึกษา: SLM ช่วยสรุปเนื้อหาและปรับแต่งเนื้อหาให้เหมาะกับผู้เรียนแต่ละคน แต่การนำไปใช้จริงยังมีข้อจำกัด โดยเฉพาะในเรื่องความถูกต้องของข้อมูลและความสามารถในการทำความเข้าใจเนื้อหาที่ซับซ้อน SLM จึงยังไม่สามารถทดแทนบทบาทของครูผู้สอนได้เต็มที่ โดยเฉพาะในด้านการสอนที่ต้องการปฏิสัมพันธ์และการให้เหตุผล

SLM มีข้อจำกัดอะไรบ้าง ?

แม้ว่า SLM จะมีข้อดีหลายอย่าง แต่ก็ยังมีข้อจำกัดที่ต้องพิจารณา ข้อจำกัดแรกคือประสิทธิภาพที่ยังสู้ LLM ไม่ได้ ทำให้อาจไม่เหมาะกับงานที่ต้องการการวิเคราะห์เชิงลึก ข้อจำกัดต่อมาคือขอบเขตการใช้งานที่แคบกว่า เนื่องจาก SLM ถูกฝึกบนข้อมูลเฉพาะทาง จึงอาจไม่เหมาะกับงานที่ต้องใช้ความรู้รอบด้าน และสุดท้ายคือเรื่องความแม่นยำ แน่นว่าอาจลดลงเมื่อต้องเจอกับโจทย์ที่ซับซ้อนหรือการให้เหตุและผล

ดังนั้นการเลือกระหว่าง SLM และ LLM ขึ้นอยู่กับความต้องการและลักษณะของงานเป็นหลัก หากต้องการความคล่องตัวและความคุ้มค่า SLM คือคำตอบ แต่หากต้องการความสามารถที่ครอบคลุม LLM อาจเป็นตัวเลือกที่เหมาะสมกว่า

อ้างอิง: medium, weforum

ลงทะเบียนเข้าสู่ระบบ เพื่ออ่านบทความฟรีไม่จำกัด

No comment

RELATED ARTICLE

Responsive image

ปฐมา จันทรักษ์ ฝาก 5 ข้อถึงผู้หญิง สู่ตำแหน่ง 'ผู้นำ' ในงาน EmpowerHer Asia LEADERSHIP FORUM 2025

สรุปจากที่คุณปฐมา จันทรักษ์ Country Managing Director, Accenture Thailand กล่าวในงาน 'EmpowerHER ASIA LEADERSHIP FORUM 2025, BRIDGING THE LEADERSHIP GAP IN TECH' เวทีสนับสนุนและส่ง...

Responsive image

คมความคิดของผู้หญิงสายเทค และความท้าทายที่ต้องเผชิญ จากงาน SCBX Tech Horizon EP15

สรุปแนวคิดผู้นำที่เป็นผู้บริหารหญิงจากงาน SCBX Tech Horizon EP15 ช่วง Panel Session : Breaking Barriers & Leading the Future เวทีที่เจาะลึกความท้าทายของผู้หญิงในบทบาทการบริหารกลยุท...

Responsive image

ถาม-ตอบกับ Jensen Huang เกี่ยวกับอนาคต AI และ NVIDIA ส่งตรงจากงาน GTC 2025

Jensen Huang แห่ง NVIDIA เปิดโอกาสให้สื่อทั่วทุกมุมโลกที่เข้าร่วมงาน GTC 2025 ได้ซักถามข้อสงสัยเกี่ยวกับ NVIDIA ซึ่ง Techsauce ได้รวบรวมประเด็นคำถาม และคำตอบที่น่าสนใจเกี่ยวกับอนาค...