เลือกใช้ AI ตามความโดดเด่นได้

เลือกใช้ AI ตามความโดดเด่นได้

สุทธิชัย ทักษนันต์

Foundation Models เปรียบเทียบได้กับการมี Generative AI หลายตัวให้เลือกใช้งานตามความเหมาะสม คล้ายกับการมีคนเก่งๆที่มีความรอบรู้ แต่มีความชำนาญพิเศษในบางเรื่องไว้ใช้งาน

Foundation Models คือ Large Language Model หรือ Generative AI ขนาดใหญ่ที่ได้รับการฝึกฝนด้วยข้อมูลมหาศาลและหลากหลาย (ข้อความ รูปภาพ วิดีโอ) จนสามารถเรียนรู้รูปแบบและนำไปประยุกต์ใช้กับงานได้หลายด้าน (Multitask) โดยไม่จำเป็นต้องฝึกใหม่ตั้งแต่ต้น (Fine-tuning)

โมเดลเหล่านี้เปรียบเสมือน “รากฐาน” ที่สามารถต่อยอดเพื่อสร้างแอปพลิเคชันและบริการ AI ที่หลากหลาย ความแข็งแกร่งของ Foundation Models อยู่ที่ความสามารถในการปรับตัว (Adaptability) ช่วยให้ธุรกิจลดเวลาและค่าใช้จ่ายในการพัฒนา AI จากศูนย์

นับถึงเดือนมีนาคม 2025 บริษัทชั้นนำมี Foundation Models ที่ทรงพลัง เช่น:

• OpenAI: GPT-4.5 – โดดเด่นด้านการวิเคราะห์และสร้างเนื้อหาที่ซับซ้อน
• Anthropic: Claude 3.5 Sonnet – เน้นความปลอดภัยและการให้เหตุผลเชิงตรรกะ
• Google: Gemini 2.0 – ความสามารถแบบ Multimodal ที่ประมวลผลได้ทั้งข้อความและรูปภาพ
• Meta: Llama 3 – โมเดลโอเพนซอร์สที่สามารถปรับแต่งได้โดยไม่มีค่าใช้จ่าย
• Alibaba: Qwen 2.5-Max – เหมาะสำหรับอุตสาหกรรมและธุรกิจ เก่งภาษาจีนและต้นทุนการใช้งานถูก
• xAI: Grok 3 – ให้ข้อมูลแบบเรียลไทม์และมีความเข้าใจบริบทที่ดี
• DeepSeek: V3 – เน้นความเร็วและประหยัดทรัพยากร เหมาะกับงานที่ต้องการประสิทธิภาพสูงแต่ต้นทุนต่ำ

Developer หรือผู้ที่นำโมเดลต่างๆไปใช้ ไม่จำเป็นต้องยึดติดอยู่กับโมเดลเดียว แต่ปรับเปลี่ยนเลือกคำตอบตามความเหมาะสมจาก GenAI โดยพิจารณาจาก ประสิทธิภาพ ความจำเป็น หรือต้นทุนการใช้งาน

ในการสร้าง Application ที่อยู่ในช่วง Orchestration Layer มีระบบอัตโนมัติที่กำหนดให้แอปสามารถเลือกใช้โมเดลไหนก็ได้

การกำหนดให้แอปใช้โมเดลเดียวอาจไม่เพียงพอ จึงมีแนวคิดแบบ Multiple Models ซึ่งเป็นกลยุทธ์การใช้หลายโมเดลร่วมกัน

Orchestration Layer เป็นระบบที่ทำหน้าที่ “จัดการและประสานงาน” หลายโมเดลให้ทำงานร่วมกันอย่างราบรื่น เปรียบเสมือนวาทยากรในวงออเคสตรา ตัวอย่างเช่น

• ใช้ Gemini 2.0 วิเคราะห์ภาพสินค้า → ส่งข้อมูลไปให้ GPT-4.5 สร้างคำอธิบาย → ใช้ Claude 3.5 ตรวจสอบความถูกต้อง
• ใช้โมเดลเล็ก (เช่น DeepSeek V3) ทำงานพื้นฐาน → ส่งต่อเฉพาะงานยากไปยังโมเดลใหญ่ (เช่น GPT-4.5)

การทำงานแบบ Multiple Model จะมีการเลือกโมเดลที่เหมาะกับงานย่อยแต่ละประเภท เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพโดยรวม เช่น ใช้ DeepSeek V3 ประมวลผลข้อมูลพื้นฐาน เพื่อลดต้นทุนก่อนส่งต่องานที่ซับซ้อนไปยัง Grok 3

การเลือกโมเดลให้เหมาะกับงานจะต้องเปรียบเทียบระหว่างประสิทธิภาพ vs ต้นทุน

ตัวอย่างแนวทางในการเลือกโมเดลตามประเภทงาน เช่น

• งานที่ต้องการความแม่นยำสูง: Claude 3.5 Sonnet หรือ GPT-4.5 (เหมาะกับการวิเคราะห์ข้อมูลทางการเงิน)
• งานประมวลผลเรียลไทม์: Grok 3 หรือ DeepSeek V3 (ตอบสนองเร็ว ค่าใช้จ่ายต่ำ)
• โครงการโอเพนซอร์ส: Llama 3 ของ Meta (ปรับแต่งได้ฟรี)
• งานเฉพาะอุตสาหกรรม: Qwen 2.5-Max ของ Alibaba (รองรับภาษาจีน ต้นทุนต่ำ)
• เลือกโมเดลที่คิดค่าบริการตามการใช้งาน (Pay-as-you-go) แทนการซื้อสิทธิ์การใช้งานแบบเหมาจ่าย

นอกจากเลือกใช้ Foundation Models ต่างๆแล้ว ผู้ใช้งานยังสามารถสร้าง Generative AI โมเดลเฉพาะสำหรับตัวเองมาเป็นอีกหนึ่งตัวเลือกได้ด้วย

อนาคตของ Foundation Models ที่มีแนวโน้มจะเกิดขึ้น คือ

• มีโมเดลเฉพาะทางที่ออกแบบเฉพาะสำหรับอุตสาหกรรมเฉพาะ
• เกิดโมเดลที่มีประสิทธิภาพสูงแต่กินทรัพยากรน้อยลง ต้นทุนการสร้างถูกลง DeepSeek V3 เป็นตัวอย่างของแนวโน้มการพัฒนาโมเดลที่ให้ประสิทธิภาพสูงแต่ใช้ทรัพยากรน้อยลง
• จะมี AI ที่ทำงานแบบ Autonomous มากขึ้น มีการพัฒนาสู่ระบบตัดสินใจเองได้ในบางสถานการณ์
• Foundation Models จะทำงานอยู่ใน Physical AI ต่างๆ เช่น หุ่นยนต์ โดรน รถไร้คนขับ
• มีฮาร์ดแวร์ศักยภาพสูงมากขึ้น สามารถรองรับการทำงานของ Generative AI แบบ Stand Alone ได้สมบูรณ์แบบมากขึ้น
• มีกฎระเบียบและจริยธรรมมีแนวโน้มเข้มงวดมากขึ้น เพื่อป้องกัน Deepfake และข้อมูลเท็จ
• อาจเกิดการผสานรวมเทคโนโลยี AI กับเทคโนโลยีอื่นๆ เช่น Quantum Computing เพื่อเพิ่มศักยภาพ

การเข้าใจ Foundation Models ไม่ใช่แค่เรื่องของนักพัฒนา AI เท่านั้น แต่เป็นทักษะสำคัญสำหรับทุกธุรกิจที่ต้องการใช้เทคโนโลยีนี้อย่างชาญฉลาด

การเลือกใช้โมเดลให้เหมาะสม ผสานกับเทคนิค Orchestration และการติดตามอัปเดตอย่างต่อเนื่อง จะช่วยให้คุณได้เปรียบในการแข่งขัน พร้อมลดค่าใช้จ่ายที่ไม่จำเป็น

ความรู้เกี่ยวกับ Foundation Models เป็นกุญแจสำคัญที่จะนำพาทุกคนไปสู่อนาคตของเทคโนโลยีอย่างมั่นใจ!