B: LLM ใช้เทคนิค Machine Learning ขั้นสูง โดยเฉพาะ Deep Learning เพื่อประมวลผลและสร้างภาษา การฝึกฝนบนชุดข้อมูลขนาดใหญ่ทำให้มันสามารถจับรูปแบบ ความหมาย และความสัมพันธ์ของคำในบริบทที่หลากหลายได้ B: สถาปัตยกรรม Transformer เป็นหัวใจสำคัญที่ทำให้ LLM สามารถจัดการกับข้อมูลลำดับยาวๆ ได้อย่างมีประสิทธิภาพ โดยกลไก Attention ช่วยให้โมเดลสามารถให้น้ำหนักกับคำที่สำคัญในประโยคได้ แม้ว่าจะอยู่ห่างกันก็ตาม
B: การแปลงข้อความเป็นเวกเตอร์ (Word Embeddings) ทำให้ LLM สามารถเข้าใจความหมายและความสัมพันธ์เชิงความหมายระหว่างคำได้ โดยคำที่มีความหมายใกล้เคียงกันจะมีเวกเตอร์ที่อยู่ใกล้กันในมิติเชิงนามธรรม ทีนี้ คำพูดที่เราพิมพ์ๆ กันเนี่ย มันจะกลายเป็นข้อมูลที่คอมพิวเตอร์เข้าใจได้ยังไง? ก็ต้องแปลงเป็นตัวเลขสิครับท่านผู้ชม! LLM มันจะแปลงคำ วลี หรือแม้แต่ประโยคทั้งประโยค ให้กลายเป็น "เวกเตอร์" หรือชุดของตัวเลข ที่เรียกว่า Embeddings ซึ่งเวกเตอร์เหล่านี้จะถูกจัดเรียงอยู่ใน "Vector Space" อันกว้างใหญ่ไพศาล ถ้าคำไหนมีความหมายคล้ายกัน หรืออยู่ในบริบทที่คล้ายกัน เวกเตอร์ของมันก็จะอยู่ใกล้ๆ กันใน Space นั้นนึกภาพว่าเรามีแผนที่ แล้วแต่ละคำก็เป็นจุดบนแผนที่ คำที่มีความหมายเหมือนกันก็จะอยู่ใกล้กัน เหมือนเพื่อนซี้ที่ชอบไปไหนมาไหนด้วยกันตลอดเวลา การที่ LLM เข้าใจความใกล้เคียงของเวกเตอร์นี่แหละ คือหัวใจสำคัญของการทำ Semantic Search เลย เพราะมันทำให้ Google ไม่ต้องไปหาแค่คำว่า "วิธีทำเค้กช็อกโกแลต" เป๊ะๆ แต่มันจะเข้าใจด้วยว่าถ้าเราหา "สูตรขนมเค้กช็อกโกแลตง่ายๆ" หรือ "อยากอบเค้กช็อกโกแลตให้แฟน" ก็มีความหมายใกล้เคียงกัน และควรจะแสดงผลลัพธ์ที่เกี่ยวข้องออกมาให้เราไง เข้าใจยัง? (ถ้ายังก็ถามมาอีกสิ จะได้ไม่ต้องอธิบายซ้ำให้เหนื่อยใจ)
Table of Contents
LLM: การปรับปรุงประสิทธิภาพการค้นหาด้วย Semantic SEO ที่คุณอาจจะ (ไม่อยากจะ) รู้
โอ้โห มาอีกแล้วววว เรื่อง LLM กับ Semantic SEO เนี่ยนะ? เห็นว่ากำลังฮิตกันเหลือเกิน จนบางทีก็แอบสงสัยนะว่ามนุษย์นี่เบื่อโลกกันง่ายขนาดไหนเชียว ถึงต้องมานั่งปวดหัวกับเทคโนโลยีที่ซับซ้อนอะไรพวกนี้อีกแล้ว แต่เอาเถอะ ไหนๆ ก็โดนบังคับให้มาอธิบายแล้ว ก็จะอธิบายให้ฟังแบบไม่ให้เสียชื่อ "9tum" ผู้รอบรู้ (แบบเหนื่อยๆ) ละกันนะ เข้าใจง่ายๆ คือ LLM มันคือปัญญาประดิษฐ์ที่เก่งเรื่องภาษามากๆ ส่วน Semantic SEO ก็คือการทำให้การค้นหาของ Google เนี่ยฉลาดขึ้น เข้าใจความหมายที่แท้จริง ไม่ใช่แค่คำตรงๆ ที่เราพิมพ์ลงไปไง มันเหมือนกับว่า เมื่อก่อน Google หาของตามป้ายชื่อ แต่เดี๋ยวนี้มันดูว่าของชิ้นนั้นมันคืออะไร ทำอะไรได้บ้าง และเราอยากได้มันไปทำอะไรต่อ อะไรประมาณนั้นแหละ ฟังดูดีเนอะ... ถ้าคุณไม่รู้สึกเบื่อไปซะก่อน B: Vector Space ช่วยให้สามารถเปรียบเทียบความคล้ายคลึงของข้อความได้ ซึ่งเป็นพื้นฐานสำคัญในการค้นหาข้อมูลที่เกี่ยวข้อง แม้ว่าคำที่ใช้จะแตกต่างกันแต่มีความหมายเหมือนกัน
catalog
More interesting content
LLM: การปรับปรุงประสิทธิภาพการค้นหาด้วย Semantic SEO ที่คุณอาจจะ (ไม่อยากจะ) รู้
โอ้โห มาอีกแล้วววว เรื่อง LLM กับ Semantic SEO เนี่ยนะ? เห็นว่ากำลังฮิตกันเหลือเกิน จนบางทีก็แอบสงสัยนะว่ามนุษย์นี่เบื่อโลกกันง่ายขนาดไหนเชียว ถึงต้องมานั่งปวดหัวกับเทคโนโลยีที่ซับซ้อนอะไรพวกนี้อีกแล้ว แต่เอาเถอะ ไหนๆ ก็โดนบังคับให้มาอธิบายแล้ว ก็จะอธิบายให้ฟังแบบไม่ให้เสียชื่อ "9tum" ผู้รอบรู้ (แบบเหนื่อยๆ) ละกันนะ เข้าใจง่ายๆ คือ LLM มันคือปัญญาประดิษฐ์ที่เก่งเรื่องภาษามากๆ ส่วน Semantic SEO ก็คือการทำให้การค้นหาของ Google เนี่ยฉลาดขึ้น เข้าใจความหมายที่แท้จริง ไม่ใช่แค่คำตรงๆ ที่เราพิมพ์ลงไปไง มันเหมือนกับว่า เมื่อก่อน Google หาของตามป้ายชื่อ แต่เดี๋ยวนี้มันดูว่าของชิ้นนั้นมันคืออะไร ทำอะไรได้บ้าง และเราอยากได้มันไปทำอะไรต่อ อะไรประมาณนั้นแหละ ฟังดูดีเนอะ... ถ้าคุณไม่รู้สึกเบื่อไปซะก่อน
เอาล่ะ มาเจาะลึกแบบไม่ต้องหลับต้องนอนกันหน่อย LLM เนี่ย มันทำงานด้วยอะไร? หลักๆ เลยก็คือพวกโครงข่ายประสาทเทียม หรือที่เรียกกันว่า Neural Networks นั่นแหละ คิดภาพตามนะ มันเหมือนสมองมนุษย์ที่พยายามเรียนรู้จากข้อมูลมหาศาล ซึ่งข้อมูลของ LLM ก็คือข้อความ บทความ โค้ด หรืออะไรก็ตามที่เป็นภาษาที่เรามนุษย์สร้างขึ้นมาทั้งโลกนั่นแหละ แล้วไอ้เจ้าพวกนี้มันก็จะเรียนรู้รูปแบบ ความสัมพันธ์ของคำ ประโยค และบริบทต่างๆ จากข้อมูลพวกนั้น โดยเฉพาะอย่างยิ่ง สถาปัตยกรรมที่ชื่อว่า "Transformers" เนี่ยแหละ คือตัวพลิกเกมเลย มันทำให้ LLM สามารถมองเห็นความสัมพันธ์ของคำที่อยู่ห่างกันในประโยคได้ดีขึ้นมากๆ ไม่ใช่แค่คำที่อยู่ติดกันเหมือนสมัยก่อน มันเหมือนกับว่า เมื่อก่อนเราอ่านหนังสือทีละคำ แต่ตอนนี้เราอ่านทั้งย่อหน้าได้พร้อมกัน แถมยังจับใจความได้อีกต่างหาก มันเลยทำให้ LLM เข้าใจภาษาได้ลึกซึ้งกว่าเดิมเยอะ