"เล็กลง แต่ฉลาดขึ้น" ทางเลือกใหม่ของ AI สำหรับองค์กร

Gartner บริษัทวิจัย และวิเคราะห์ข้อมูลด้านเทคโนโลยีสารสนเทศชั้นนำของโลก คาดการณ์ว่าภายในปี 2570 หลายองค์กรจะนำโมเดล AI ขนาดเล็ก หรือ SLMs เฉพาะงานมาใช้ มากกว่าการใช้โมเดลขนาดใหญ่ หรือ LLMs ในงานทั่วไป อย่างน้อย 3 เท่า

ซึ่งโดยทั่วไปว่าแม้โมเดลขนาดใหญ่จะมีความสามารถทางด้านภาษาที่ดีกว่า แต่ความแม่นยำในการตอบสนองจะลดลงสำหรับงานที่ต้องการบริบทเฉพาะทางธุรกิจ ในทางกลับกันโมเดลขนาดเล็กกลับให้การตอบสนองที่รวดเร็วกว่า ใช้พลังงานการคำนวณน้อย ลดต้นทุนการดำเนินงาน และการบำรุงรักษา

ยกตัวอย่างเช่น GPT-4o: LLMs พัฒนาโดย OpenAI ให้ประสิทธิภาพและความแม่นยำ เหมาะสำหรับใช้งานในแอปพลิเคชันที่หลากหลาย ส่วน SMLs อย่าง Google Gemma: แบบจำลองขนาดเล็กก็มี Google ที่ออกแบบมาเพื่อประสิทธิภาพในการใช้งานแอปพลิเคชันเฉพาะทาง

นอกจากนี้องค์กรสามารถปรับแต่ง LLMs สำหรับงานเฉพาะทางได้โดยใช้เทคนิค retrieval- augmented generation (RAG) หรือ fine-tuning เพิ่มประสิทธิภาพสำหรับโมเดลเฉพาะทาง รวมถึงการให้ความสำคัญ กับการลงทุนพัฒนาทักษะบุคลากรในกลุ่มเทคนิค และเจ้าหน้าที่ต่าง ๆ เช่น นักวิทยาศาสตร์ข้อมูล วิศวกร AI ทีมความเสี่ยงและการปฏิบัติตามกฎระเบียบ ทีมจัดซื้อจัดจ้าง และผู้เชี่ยวชาญด้านธุรกิจ เพื่อเป็นการขับเคลื่อนองค์กรอย่างมีประสิทธิภาพ

โมเดล AI ขนาดเล็กคือทางออกสำหรับองค์กร ?

การเข้าใจบริบทที่เหมาะสมสำหรับการเลือกใช้โมเดลเฉพาะงาน ถือเป็นกุญแจสำคัญอย่างหนึ่งที่กำหนดความสำเร็จของการนำ AI มาใช้ในองค์กร เพราะความซับซ้อนของธุรกิจสมัยใหม่อาจไม่เพียงพอสำหรับการแก้ไขได้ด้วยโมเดลเดียว แต่ต้องใช้ "การผสมผสานของหลายโมเดล" ที่มีความเชี่ยวชาญแต่ละด้านเข้าด้วยกัน

เพราะแทนที่จะใช้งบประมาณจำนวนมหาศาลเพื่อเข้าถึงโมเดล AI ขนาดใหญ่ราคาแพง และใช้ทรัพยากรมาก การลงทุนในการพัฒนาโมเดลขนาดเล็กอาจตอบโจทย์มากกว่า

ซึ่งทิศทางการใช้ AI โมเดลต่าง ๆ ในอนาคต อาจต้องพิจารณาจากเครื่องมือการใช้งานที่เหมาะสมกับบริบท ลักษณะงานขององค์กร มากกว่าขนาดโมเดล ที่ทำให้คนในองค์กร หรือนักพัฒนาสามารถเข้าถึงเทคโนโลยีเหล่านี้ได้มากขึ้น และมีราคาที่ถูกลง