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