พารามิเตอร์คืออะไร และมันช่วยให้ ChatGPT ฉลาดได้อย่างไร

 

สวัสดีครับ วันนี้ผมจะมาเล่าเรื่องราวที่หลายคนสงสัยเกี่ยวกับ ChatGPT หนึ่งในคำถามยอดนิยมที่ผมมักจะได้ยินเสมอเมื่อพูดถึง ChatGPT ก็คือ “พารามิเตอร์คืออะไร และมันช่วยให้ ChatGPT มีความสามารถได้อย่างไร?”

คำถามนี้เป็นคำถามที่ดูเหมือนง่าย แต่จริง ๆ แล้วมันซับซ้อนและน่าสนใจมาก เพื่อที่จะอธิบายให้เข้าใจง่าย ผมจะเล่าเรื่องนี้เป็นเรื่องราวที่มีจุดเริ่มต้น กลาง และจุดจบ เพื่อให้คุณสามารถเข้าใจภาพรวมของพารามิเตอร์ในระบบ AI อย่าง ChatGPT ได้อย่างชัดเจน

จุดเริ่มต้นของเรื่องราว: โปรแกรมคอมพิวเตอร์และการเรียนรู้ของเครื่อง

ก่อนที่จะไปถึง ChatGPT เราต้องย้อนกลับไปดูพื้นฐานของการเขียนโปรแกรมและการเรียนรู้ของเครื่อง (Machine Learning) ก่อน

โปรแกรมคอมพิวเตอร์แบบดั้งเดิม

โปรแกรมคอมพิวเตอร์ทั่วไปคือชุดคำสั่งที่รับข้อมูลเข้า (input) แล้วประมวลผลตามคำสั่งที่กำหนดไว้ เพื่อให้ได้ผลลัพธ์ (output) ที่ต้องการ ตัวอย่างง่าย ๆ เช่น การเขียนโปรแกรมเพื่อทำนายค่าค่าเช่าของอพาร์ตเมนต์ในพื้นที่หนึ่ง

สมมติว่าเรามีข้อมูลจากผู้เชี่ยวชาญที่บอกว่า ค่าเช่าขึ้นอยู่กับขนาดพื้นที่ (ตารางฟุต) และชั้นของอพาร์ตเมนต์ โดยเราสามารถประมาณค่าเช่าได้ด้วยสูตรง่าย ๆ คือ

ค่าเช่า = (จำนวนตารางฟุต × 5) + (ชั้น × 20)

เราสามารถเขียนโปรแกรมตามสูตรนี้โดยตรงได้เลย โดยรับค่าตารางฟุตและชั้นเป็นอินพุต แล้วคำนวณค่าเช่าออกมาเป็นเอาต์พุต

การเรียนรู้ของเครื่อง (Machine Learning)

แต่ Machine Learning แตกต่างออกไป เพราะแทนที่จะเขียนโปรแกรมโดยตรง เราจะให้คอมพิวเตอร์เรียนรู้วิธีคำนวณเองจากข้อมูลที่มี

ในตัวอย่างเดียวกันนี้ สมมติว่าเรายังไม่รู้ว่าค่าคงที่ 5 และ 20 คืออะไร เราแค่รู้ว่า ค่าเช่าขึ้นอยู่กับขนาดพื้นที่และชั้นเท่านั้น เราจะตั้งสมมติฐานง่าย ๆ ว่า

ค่าเช่า = a × ขนาดพื้นที่ + b × ชั้น

โดยที่ a และ b คือพารามิเตอร์ที่เรายังไม่รู้ค่า เราจะใช้ข้อมูลจริง เช่น รายการอพาร์ตเมนต์ที่มีขนาดพื้นที่และชั้น รวมถึงค่าเช่าจริง เพื่อหา a และ b ที่เหมาะสมที่สุด

ขั้นตอนนี้เรียกว่า การฝึกสอน (Training) ซึ่งคอมพิวเตอร์จะลองปรับค่าพารามิเตอร์ a และ b ไปเรื่อย ๆ จนสามารถทำนายค่าเช่าได้ใกล้เคียงกับข้อมูลจริงที่สุด

หลังจากการฝึกสอนเสร็จสิ้น เราจะได้ค่าพารามิเตอร์ที่คงที่ จากนั้นเราสามารถใช้โมเดลนี้เพื่อทำนายค่าเช่าของอพาร์ตเมนต์ใหม่ ๆ ที่ไม่เคยเห็นมาก่อนได้ ซึ่งขั้นตอนนี้เรียกว่า การทำนาย (Inference)

ดังนั้นพารามิเตอร์ (หรือที่บางครั้งเรียกว่า weights) ก็คือค่าที่โมเดลเรียนรู้จากข้อมูล เพื่อใช้ในการทำนายผลลัพธ์

กลางเรื่องราว: การผสมผสานพารามิเตอร์หลายตัวและโครงข่ายประสาทเทียม

ในตัวอย่างก่อนหน้านี้ เรามีพารามิเตอร์แค่สองตัวคือ a และ b แต่ในโลกแห่งความจริง โมเดลที่ซับซ้อนจะมีพารามิเตอร์จำนวนมากมายหลายสิบหรือหลายร้อยตัว เพื่อช่วยให้โมเดลสามารถจับความสัมพันธ์ที่ซับซ้อนยิ่งขึ้นได้

อนาล็อกีของมิกเซอร์เสียง

เพื่อให้เข้าใจง่ายขึ้น ผมขอใช้อนาล็อกีของมิกเซอร์เสียงในสตูดิโอดนตรี

ลองจินตนาการว่าคุณมีวงดนตรีที่มีเครื่องดนตรีหลายชิ้น และมีเสียงเริ่มต้นที่แต่ละเครื่องดนตรีส่งออกมา คุณมีมิกเซอร์ที่มีปุ่มเลื่อน (sliders) เพื่อปรับระดับเสียงของแต่ละเครื่องดนตรี เพื่อผสมเสียงออกมาเป็นเพลงที่สมบูรณ์แบบ

ในโมเดล Machine Learning แต่ละพารามิเตอร์ก็เหมือนกับปุ่มเลื่อนในมิกเซอร์เสียงนี้ ที่ช่วยปรับน้ำหนักของข้อมูลแต่ละส่วน เพื่อให้ผลลัพธ์ออกมาตรงกับที่ต้องการ

โครงข่ายประสาทเทียม (Neural Networks)

แต่โมเดลสมัยใหม่อย่าง ChatGPT ไม่ได้มีแค่ชุดพารามิเตอร์เดียวที่ผสมกัน แต่มีการซ้อนกันของมิกเซอร์หลายชั้น คล้ายกับการมีมิกเซอร์ที่ผสมเสียงจากมิกเซอร์อื่น ๆ ที่ซ้อนกันเป็นชั้น ๆ

โครงสร้างแบบนี้เรียกว่า โครงข่ายประสาทเทียม (Neural Networks) ซึ่งได้รับแรงบันดาลใจจากระบบประสาทของมนุษย์

ในโครงข่ายประสาทเทียมแต่ละ “นิวรอน” จะรับข้อมูลจากนิวรอนอื่น ๆ หลายตัว ผสมกันโดยใช้พารามิเตอร์ (weights) และผ่านกระบวนการที่เรียกว่า ฟังก์ชันกระตุ้น (Activation Function) เพื่อให้ผลลัพธ์มีความไม่เชิงเส้น (nonlinear) ซึ่งช่วยให้โมเดลสามารถเรียนรู้ความสัมพันธ์ที่ซับซ้อนกว่าการคำนวณแบบเส้นตรงธรรมดาได้

การผสมผสานนี้ทำให้โครงข่ายประสาทเทียมสามารถเรียนรู้ข้อมูลที่ซับซ้อนและมีความหลากหลายมากขึ้น

การฝึกสอนและการปรับพารามิเตอร์ในโครงข่ายประสาทเทียม

ในช่วงฝึกสอน โมเดลจะปรับค่าพารามิเตอร์ในทุก ๆ มิกเซอร์หรือ “นิวรอน” เพื่อให้ผลลัพธ์ที่ได้ใกล้เคียงกับค่าที่ถูกต้องมากที่สุด

วิธีการนี้อาศัยเทคนิคที่เรียกว่า Backpropagation ซึ่งเป็นเทคนิคที่ช่วยให้โมเดลคำนวณได้ว่าแต่ละพารามิเตอร์ควรปรับขึ้นหรือลงเท่าไร เพื่อให้โมเดลทำงานได้ดีขึ้นในรอบถัดไป

หลังจากฝึกสอนเสร็จสิ้น โมเดลจะหยุดปรับพารามิเตอร์เหล่านี้ และนำไปใช้ทำนายผลลัพธ์ใหม่ ๆ ในขั้นตอน Inference

จุดจบของเรื่องราว: พารามิเตอร์ใน ChatGPT และความซับซ้อนที่น่าทึ่ง

ChatGPT คืออะไร?

ChatGPT เป็นโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (Large Language Model) ที่ใช้โครงข่ายประสาทเทียมแบบ Transformer ซึ่งเป็นสถาปัตยกรรมที่พัฒนาขึ้นโดย Google ในปี 2017 เพื่อจัดการกับข้อมูลลำดับ เช่น ข้อความภาษา

โมเดลนี้ได้รับการฝึกสอนด้วยข้อมูลจำนวนมหาศาลจากอินเทอร์เน็ตและแหล่งข้อมูลอื่น ๆ เพื่อให้สามารถทำนายคำถัดไปในข้อความได้อย่างแม่นยำ

พารามิเตอร์ของ ChatGPT มีจำนวนมากขนาดไหน?

ถ้าคุณนึกภาพว่ามิกเซอร์ตัวหนึ่งมีแค่ 2 ปุ่มเลื่อน (เหมือนตัวอย่างก่อนหน้านี้) แล้วลองขยายเป็นมิกเซอร์ที่มี 100 ปุ่มเลื่อน จากนั้นก็เชื่อมมิกเซอร์เหล่านี้เข้าด้วยกันหลายชั้น จนกลายเป็นระบบที่ซับซ้อนขึ้นเรื่อย ๆ

แต่ ChatGPT ไม่ได้มีแค่ 100 หรือ 1,000 ปุ่มเลื่อน แต่มันมีพารามิเตอร์มากกว่านั้นถึง 10 เท่าของจำนวนคนบนโลกเลยทีเดียว! นั่นหมายความว่ามันมีพารามิเตอร์หลายล้านล้านตัวที่ทำงานร่วมกันเพื่อทำนายคำถัดไปในข้อความ

ChatGPT ทำงานอย่างไรกับพารามิเตอร์เหล่านี้?

พื้นฐานของ ChatGPT คือการทำนายคำถัดไป (next token prediction) จากข้อความที่ป้อนเข้ามา ซึ่งคำว่า “token” หมายถึงกลุ่มของตัวอักษรหรือคำย่อย ซึ่งช่วยให้การประมวลผลมีประสิทธิภาพมากขึ้น

เมื่อเราใส่ข้อความตัวอย่าง เช่น “เมืองหลวงของฝรั่งเศสคือ” โมเดลจะพยายามทำนายคำถัดไปที่น่าจะเป็นไปได้มากที่สุด ซึ่งในกรณีนี้ก็คือ “ปารีส”

ถ้าทำนายผิด โมเดลจะปรับพารามิเตอร์เล็กน้อยเพื่อให้ครั้งหน้าทำนายถูกต้องมากขึ้น กระบวนการนี้ทำซ้ำหลายล้านครั้งในช่วงฝึกสอน

ทำไม ChatGPT ถึงดูเหมือนมีความเข้าใจและความฉลาด?

แม้ว่า ChatGPT จะเป็นเพียงโมเดลที่ทำนายคำถัดไปเท่านั้น แต่พารามิเตอร์จำนวนมหาศาลและสถาปัตยกรรมที่ซับซ้อนทำให้มันสามารถสร้างข้อความที่ดูเหมือนมีเหตุผลและการวิเคราะห์ได้

นี่คือสิ่งที่เรียกว่า Emergent Intelligence หรือความฉลาดที่เกิดขึ้นเองจากการรวมกันของพารามิเตอร์จำนวนมากและการเรียนรู้เชิงลึก

ความสามารถนี้ทำให้ ChatGPT สามารถแก้ปัญหาทางวิทยาศาสตร์ระดับปริญญาเอก เขียนโปรแกรม และตอบคำถามที่ซับซ้อนได้ แม้ว่ามันจะไม่ได้ “เข้าใจ” ความหมายในแบบที่มนุษย์เข้าใจจริง ๆ

ภาพลวงตาของความจำใน ChatGPT

หลายคนสงสัยว่า ChatGPT มีความจำหรือไม่ เพราะมันสามารถตอบคำถามต่อเนื่องในบทสนทนาได้

ความจริงคือ ChatGPT ไม่มีความจำในรูปแบบที่มนุษย์มี แต่ทุกครั้งที่คุณส่งข้อความ มันจะได้รับข้อมูลบทสนทนาทั้งหมดที่ผ่านมารวมกันในอินพุต จากนั้นจึงทำนายคำถัดไปตามข้อมูลนั้น ซึ่งสร้างภาพลวงตาว่ามันจดจำสิ่งที่เคยพูดไปแล้ว

สรุป: พารามิเตอร์คือหัวใจของ ChatGPT

ในบทความนี้ ผมได้อธิบายให้เห็นภาพว่า พารามิเตอร์คืออะไร และพวกมันทำงานอย่างไรในระบบ AI อย่าง ChatGPT

• พารามิเตอร์คือค่าที่โมเดลเรียนรู้จากข้อมูลเพื่อใช้ในการทำนายผลลัพธ์
• ในระบบ Machine Learning ดั้งเดิม พารามิเตอร์อาจมีเพียงไม่กี่ตัว เช่น ตัวอย่างค่าเช่าที่มีแค่ a และ b
• ในโครงข่ายประสาทเทียมสมัยใหม่ พารามิเตอร์มีจำนวนมากมายหลายล้านล้านตัว และถูกจัดเรียงในรูปแบบซับซ้อน
• ChatGPT ใช้สถาปัตยกรรม Transformer เพื่อเชื่อมโยงพารามิเตอร์เหล่านี้เข้าด้วยกันอย่างมีประสิทธิภาพ
• โมเดลทำนายคำถัดไปในข้อความด้วยการใช้พารามิเตอร์เหล่านี้ ทำให้ดูเหมือนว่า ChatGPT มีความฉลาดและความเข้าใจ
• ความสามารถนี้เป็นผลลัพธ์ของพารามิเตอร์จำนวนมหาศาลและการเรียนรู้เชิงลึก ไม่ใช่ความฉลาดในแบบมนุษย์

ท้ายที่สุดแล้ว ChatGPT เป็นเหมือนนักมายากลที่เก่งในการทำนายคำถัดไปในประโยค ซึ่งทำให้เรารู้สึกว่ามันมีความฉลาดและความเข้าใจ ทั้งที่จริง ๆ แล้วมันเป็นเพียงผลของการผสมผสานพารามิเตอร์นับล้านล้านตัวที่ถูกปรับแต่งอย่างแม่นยำ

เพิ่มเติมสำหรับผู้สนใจ

ถ้าคุณสนใจเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับการทำงานของ Large Language Models และวิธีการประยุกต์ใช้งาน ผมแนะนำคอร์สเรียนเชิงลึกที่ผมจัดทำไว้ ซึ่งครอบคลุมตั้งแต่พื้นฐานจนถึงเทคนิคขั้นสูง เช่น การปรับแต่งโมเดล (fine-tuning) และการสร้างตัวแทนอัจฉริยะ (Agents)

นอกจากนี้ยังมีวิดีโอเพิ่มเติมที่ผมอธิบายการทำงานของ ChatGPT ในเชิงลึกมากขึ้น เช่น การวิเคราะห์วิธีที่ ChatGPT อธิบายสี “น้ำเงิน” อย่างน่าทึ่ง

หวังว่าบทความนี้จะช่วยให้คุณเข้าใจพารามิเตอร์และบทบาทของมันใน ChatGPT ได้ดีขึ้น และทำให้คุณรู้สึกใกล้ชิดกับเทคโนโลยี AI ที่กำลังเปลี่ยนแปลงโลกของเราในทุกวันนี้