ສາເຫດທີ່ນັກພັດທະນາທົ່ວໄປບໍ່ສາມາດສ້າງ LLM (AI) ໄດ້ເອງ

ໃນໂລກຂອງການພັດທະນາຊອບແວ, ການສ້າງ AI ໄດ້ກາຍເປັນຫົວຂໍ້ທີ່ຮ້ອນແຮງ. ແຕ່ທ່ານເຄີຍສົງໄສບໍ່ວ່າ ເປັນຫຍັງນັກພັດທະນາທົ່ວໄປຈຶ່ງຍັງບໍ່ສາມາດສ້າງ AI ທີ່ຊັບຊ້ອນຂຶ້ນມາເອງໄດ້? ເຖິງແມ່ນຈະມີທັກສະການຂຽນໂຄດທີ່ດີ, ແຕ່ການສ້າງ AI ໂດຍສະເພາະ AI ທີ່ຮຽນຮູ້ເອງ (Machine Learning) ຕ້ອງການອົງປະກອບພິເສດຫຼາຍຢ່າງທີ່ນັກພັດທະນາສ່ວນໃຫຍ່ບໍ່ມີ.

1. ສາເຫດທີ່ນັກພັດທະນາທົ່ວໄປບໍ່ມີຂໍ້ມູນຈຳນວນມະຫາສານແລະມີຄຸນນະພາບສູງ

ຄືກັບເດັກນ້ອຍທີ່ຮຽນຮູ້ຈາກການສັງເກດໂລກອ້ອມຂ້າງ, AI ກໍຕ້ອງການຂໍ້ມູນເພື່ອຮຽນຮູ້. ຖ້າບໍ່ມີຂໍ້ມູນທີ່ຖືກຕ້ອງ, ມີຄວາມຫຼາກຫຼາຍ, ແລະພຽງພໍ, ໂມເດລ AI ກໍຈະບໍ່ສາມາດຮຽນຮູ້ຮູບແບບຕ່າງໆໄດ້ຢ່າງຖືກຕ້ອງ. ຂໍ້ມູນນີ້ມັກຈະຕ້ອງຖືກຈັດລະບຽບແລະຕິດປ້າຍ (labeled) ຢ່າງລະອຽດ, ເຊິ່ງເປັນຂະບວນການທີ່ໃຊ້ເວລາແລະຊັບພະຍາກອນຫຼາຍ. ບໍລິສັດໃຫຍ່ໆເຊັ່ນ Google ຫຼື OpenAI ໃຊ້ຂໍ້ມູນຈຳນວນມະຫາສານທີ່ເກັບມາຕະຫຼອດຫຼາຍປີເພື່ອຝຶກຝົນໂມເດລຂອງພວກເຂົາ, ສິ່ງທີ່ນັກພັດທະນາທົ່ວໄປບໍ່ສາມາດເຂົ້າເຖິງໄດ້.

2. ສາເຫດທີ່ນັກພັດທະນາທົ່ວໄປຂາດຄວາມຮູ້ດ້ານຄະນິດສາດແລະສະຖິຕິທີ່ເລິກເຊິ່ງ

ການພັດທະນາ AI ບໍ່ແມ່ນພຽງແຕ່ການຂຽນໂປຣແກຣມ. ມັນຕ້ອງການຄວາມເຂົ້າໃຈຢ່າງເລິກເຊິ່ງກ່ຽວກັບ ຄະນິດສາດທີ່ຊັບຊ້ອນ, ໂດຍສະເພາະ ພຶດຊະຄະນິດເສັ້ນຊື່ (Linear Algebra), ແຄນຄູລັສ (Calculus), ແລະ ຄວາມໜ້າຈະເປັນແລະສະຖິຕິ (Probability and Statistics). ຄວາມຮູ້ເຫຼົ່ານີ້ແມ່ນເຄື່ອງມືພື້ນຖານໃນການສ້າງ, ປັບປຸງ, ແລະວິເຄາະໂມເດລ AI. ນັກພັດທະນາທົ່ວໄປອາດມີຄວາມຮູ້ພື້ນຖານ, ແຕ່ການນຳໃຊ້ຄວາມຮູ້ເຫຼົ່ານີ້ໃນລະດັບສູງເພື່ອສ້າງໂມເດລທີ່ຊັບຊ້ອນແມ່ນສິ່ງທີ່ຕ້ອງການຄວາມຊ່ຽວຊານສະເພາະດ້ານ.

3. ສາເຫດທີ່ນັກພັດທະນາທົ່ວໄປບໍ່ມີຊັບພະຍາກອນຄອມພິວເຕີທີ່ໜັກໜ່ວງ

ທ່ານເຄີຍລອງຂຽນໂປຣແກຣມທີ່ຕ້ອງການການປະມວນຜົນໜັກໆໃນຄອມພິວເຕີສ່ວນຕົວບໍ? ການຝຶກຝົນໂມເດລ AI ໂດຍສະເພາະໂມເດລຂະໜາດໃຫຍ່ (Large Language Models) ຕ້ອງໃຊ້ພະລັງງານຄອມພິວເຕີມະຫາສານ, ໂດຍສະເພາະ GPU (Graphics Processing Unit). ຄອມພິວເຕີທຳມະດາບໍ່ມີພະລັງງານພຽງພໍທີ່ຈະຈັດການກັບການຄຳນວນທີ່ສັບສົນແລະໃຊ້ເວລາຫຼາຍຊົ່ວໂມງ, ມື້, ຫຼືແມ້ກະທັ້ງເດືອນ. ບໍລິສັດໃຫຍ່ໆໃຊ້ສູນຂໍ້ມູນທີ່ມີ GPU ຈຳນວນຫຼາຍເພື່ອເຮັດວຽກເຫຼົ່ານີ້.

4. ສາເຫດທີ່ນັກພັດທະນາທົ່ວໄປຂາດທັກສະການພັດທະນາໂມເດລແລະການຄົ້ນຄວ້າ

ການສ້າງ AI ບໍ່ໄດ້ໝາຍເຖິງການຂຽນໂຄດສຳລັບໂປຣແກຣມທີ່ເຮັດວຽກຕາມຄຳສັ່ງທີ່ກຳນົດໄວ້. ມັນເປັນການສ້າງລະບົບທີ່ສາມາດຮຽນຮູ້ແລະຕັດສິນໃຈເອງໄດ້. ນັກພັດທະນາ AI ມືອາຊີບຕ້ອງມີຄວາມສາມາດໃນການ ສ້າງ, ປັບແຕ່ງ, ແລະທົດສອບໂມເດລ, ເຂົ້າໃຈວ່າໂມເດລຕ່າງໆເຮັດວຽກແນວໃດ, ແລະສາມາດແກ້ໄຂບັນຫາຕ່າງໆທີ່ເກີດຂຶ້ນ. ນອກຈາກນີ້, ພວກເຂົາຍັງຕ້ອງຕິດຕາມການຄົ້ນຄວ້າໃໝ່ໆໃນຂົງເຂດນີ້ຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງ.

ເວົ້າໂດຍສັງລວມ, ການສ້າງ AI ບໍ່ແມ່ນພຽງແຕ່ການຂຽນໂຄດ, ມັນເປັນການປະສົມປະສານຂອງວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນ, ຄະນິດສາດ, ສະຖິຕິ, ແລະວິສະວະກຳທີ່ຕ້ອງໃຊ້ຊັບພະຍາກອນທັງຂໍ້ມູນແລະຄອມພິວເຕີທີ່ບໍ່ທຳມະດາ. ດ້ວຍເຫດຜົນນີ້, ການພັດທະນາ AI ຈຶ່ງຍັງຄົງເປັນພື້ນທີ່ຂອງຜູ້ຊ່ຽວຊານທີ່ມີອົງປະກອບຄົບຖ້ວນເທົ່ານັ້ນ.