ใครอยากพัฒนาตัวเองให้ไวเหมือน AI (ลองมาเข้าใจวิธีที่ AI มันพัฒนาตัวเองก่อน)
.
เมื่อคืนผมนั่งดู Lecture ของ Stanford CS229: Building Large Language Models สอนโดย Yann Dubois PhD Student ของที่ Stanford
.
เขาอธิบายให้เข้าใจแบบง่าย ๆ ว่า LLM (Large Language Model) ทำงานยังไง หรือพูดอีกแบบคือ “สมองของ AI มันเรียนรู้จากอะไร”
.
แล้วเราจะเอามาปรับใช้กับเรายังไงในมุมให้เราเก่งขึ้น
#อ่านจบปุ๊ปเก่งขึ้นปั๊ป
—————————–
Part 1 : Language Model สมองของ AI ที่เกิดจาก “การเดา”
Yann Dubois เริ่มจากพื้นฐานที่เรียกว่า Language Modeling
แนวคิดที่ว่า “AI เรียนรู้จากการคาดเดาคำถัดไป”
.
ทุกครั้งที่มันเห็นประโยคหนึ่ง ๆ
มันจะพยายาม ทำนายคำถัดไป จากคำก่อนหน้า
เช่น “ฉันเดินเข้าไปใน…”
AI จะต้องเดาว่า “ห้อง” หรือ “ป่า” หรือ “ห้าง” อันไหนน่าจะมาต่อ
นั่นคือสิ่งที่มันฝึกอยู่ทุกวัน “การเดา” ให้แม่นขึ้นเรื่อย ๆ
/////#ช่วงขอNerd แปปเดียวอันนี้ ข้ามได้ๆ ///////
ในทางคณิตศาสตร์ มันมาจากสิ่งที่เรียกว่า
Chain Rule of Probability
หรือสูตรที่คำนวณว่า “คำต่อไปมีโอกาสเกิดขึ้นแค่ไหน” จากคำก่อนหน้า
.
และทุกครั้งที่มันเดาผิด มันจะ “อัปเดต Weight ในสมอง” ทันที
เพื่อให้ครั้งหน้ามันเดาได้ดีขึ้น
.
เรามีชื่อเรียกกระบวนการนี้ว่า Cross-Entropy Loss
มันคือค่าที่วัดว่า “สิ่งที่เดา” กับ “สิ่งที่จริง” ต่างกันมากแค่ไหน
ถ้า Loss ต่ำ = เดาแม่น = เข้าใจภาษาได้ดี
ถ้า Loss สูง = เดาพลาด = ต้องฝึกใหม่
//////////Nerd จบ /////////////
AI ไม่ได้เรียนรู้จากการถูก
แต่มันเติบโตจากการผิดพลาด
และนี่คือจุดที่ “มันจะเก่งกว่าคนเฉพาะเรื่องได้”
เพราะมันไม่เหนื่อยจากการผิด ไม่อีโก้ ไม่กลัวลอง และมันทำแบบนี้ไม่หยุด
—————————-
Part 2 – ส่วนประกอบหลักของสมอง AI (LLM)
พอเข้าใจกลไก “การเดา” แล้ว Yann Dubois ก็สรุปสิ่งที่ทำให้ AI โตไวไว้ 5 ส่วน
[1] Architecture – โครงสร้างสมองที่เข้าใจบริบทได้ผ่าน Self-Attention
สร้างกรอบให้เห็นทั้งประโยคพร้อมกันแบบคนจริง ๆ ไม่ใช่อ่านทีละคำ
เพราะ “บริบท” คือหัวใจของความเข้าใจ ไม่ใช่คำแยกกัน
[2] Training Loss – กลไกการเรียนรู้จากความผิดพลาด
AI วัดความต่างระหว่าง “คำที่เดา” กับ “คำจริง” ผ่าน Cross-Entropy Loss (ที่เล่าไปใน Part 1) แล้ว ปรับจูนทุกครั้งที่ผิดพลาด เพื่อเดาแม่นขึ้นทุกครั้ง
[3] Data – อาหารสมองของ AI
มันเรียนรู้จากข้อมูลมหาศาล เช่น หนังสือ โค้ด และ Wikipedia แต่ถ้าข้อมูลเน่า สมองก็เน่า
Garbage In = Garbage Out
[4] Evaluation – การสอบวัดผลด้วยค่า Perplexity
ยิ่งค่าต่ำ แปลว่ามันเข้าใจภาษาได้ลึกและเดาแม่นขึ้น
เหมือนคนที่เข้าใจหลักการ ไม่ใช่แค่ท่องจำ
[5] Systems – กล้ามเนื้อและพลังงานของ AI
ใช้ GPU และ Distributed Training ฝึกพร้อมกันหลายพันเครื่อง ทำให้โตไว แข็งแรง และเรียนรู้ได้ต่อเนื่อง
ถ้าฟังแบบนี้เราจะเข้าใจมากขึ้นว่า AI โตไว เพราะมันมีระบบพัฒนาที่ดี
มันเดา → พลาด → แก้ → ทดสอบ → อัปเดต → เดาต่อไป
—————————-
Part 3 Scaling Law: กฎแห่งการเติบโตของ AI
Yann Dubois เขาเลยก็พูดถึงแนวคิดต่อมาที่ทรงพลังมากที่สุดในวงการ Deep Learning คือ Scaling Law หรือ “กฎแห่งการโตแบบคาดการณ์ได้”
.
กฎนี้พูดง่าย ๆ คือ
AI จะโตขึ้น ทุกครั้งที่เราขยายมันอย่างถูกจุด
ไม่ว่าจะ [1] เพิ่มจำนวนเซลล์สมอง (Parameters)
[2] เพิ่มประสบการณ์ชีวิต (Data)
[3] หรือเพิ่มพลังในการคิด (Compute)
ถ้าเราเพิ่ม [สมองให้ฉลาดขึ้น], [ข้อมูลให้มากขึ้น] และ [พลังประมวลผลให้แรงขึ้น] โมเดลจะฉลาดขึ้นเรื่อย ๆ แบบแทบจะทำนายได้ล่วงหน้าเลยว่ามันจะเก่งขึ้นเท่าไหร่ (แบบควบคุมความเก่งแบบมีทิศทางเก็จไหม)
.
จากงานวิจัยอย่าง Scaling Laws ของ OpenAI และ Chinchilla ของ DeepMind บอกว่า
.
“ไม่ใช่แค่ใหญ่ขึ้นถึงจะฉลาดขึ้น”
.
แต่ว่าต้องขยายทั้ง 3 ด้าน แบบ Balance กัน
ขนาดที่รับข้อมูล (Parameters) ,ข้อมูล (Data) ,พลังคิด (Compute)
.
เราต้องการข้อมูลที่ดีไม่ใช่ ขยะเข้าไป
ซึ่งตอนนี้ เขายังไม่เจอจุด จุดอิ่มตัวให้เห็นในตอนนี้เลย
นั่นคือเหตุผลที่บริษัทยักษ์ใหญ่ทั่วโลก
ยังคง “เทเงิน” ลงในการสร้างโมเดลใหญ่ขึ้นเรื่อย ๆ
———————
Part 4 – Scaling Law for Human Growth
ตอนผมนั่งฟังคลิปนี้ก็เลยเอามาลองปรับ Frame ให้เข้ากับมนุษย์เราดู
.
AI เติบโตได้เพราะมันไม่ใช่แค่ “ฉลาด” ถ้าดูปัจจัยความเก่งของมัน
มนุษย์เองก็ทำได้ ถ้าเราสร้าง Scaling Framework ของตัวเองให้ถูกจุด
[1] Parameters → Skill Connection
ยิ่งเราต่อทักษะได้มาก สมองยิ่งเชื่อมโยงเก่ง
อย่าเรียนแค่เส้นเดียว – ต่อ Skill แบบ Design + Marketing, Writing + Psychology
[2] Data → Information Diet
สิ่งที่เราอ่าน ดู ฟัง คือ Data Set ของสมอง
Garbage In = Garbage Out
เลือกกิน “ข้อมูลดี” แล้วสมองจะเทรนตัวเอง
(เช่น มาอ่านเพจนี้ทุกวัน แฮร่)
[3] Compute → Focus Power
สมาธิคือพลังประมวลผลของคน
Deep Focus = สมองเข้าใจเร็วกว่าใคร (เล่น Short น้อยๆหน่อย5555)
[4] Loss → Learn from Error
AI โตจากการผิด คนก็เหมือนกัน
ผิด = ข้อมูลใหม่, ล้ม = จุดรีเซ็ตใหม่ (ยอมรับความผิดพลาดของตัวเอง)
[5] System → Training Loop
ระบบที่ดี = จะเติบโตได้แม้ไม่มีแรงบันดาลใจ
ฝึกซ้ำทุกวัน สะสมเล็ก ๆ ให้กลายเป็น Compound Growth
ลองออกแบบ Frame การเรียนรู้ของเรา
—————————–
ถ้าคุณชอบบทความแนวนี้ แล้วไม่อยากพลาด สามารถใส่ Email ของคุณได้ที่ Link นี้เลย (ฟรีไม่มีค่าใช้จ่าย)
#สรุปแบบลงดาบ
AI ไม่ได้เก่งเพราะมันฉลาดกว่าเรา
แต่มัน “มีระบบพัฒนาที่ดีกว่าเรา” ที่ไม่หยุดนิ่ง
.
เราเรียนแบบสุ่ม แต่ AI เรียนแบบมีโครงสร้าง
.
มันเดา → พลาด → แก้ → สอบ → อัปเดต → เดาต่อ
ในขณะที่เราพลาด → ท้อ → หยุด บ่น เซง 5555
.
ถ้าเราเริ่มคิดแบบ AI
เข้าใจตัวเองเป็น “ระบบที่ฝึกได้” ไม่ใช่ “คนที่เก่งหรือไม่เก่ง”
เราก็จะเติบโตได้เร็วแบบคาดการณ์ได้เหมือนกัน
.
ผมหวังว่าเรื่องนี้จะช่วยสร้างวันของคุณ
Benzarnun 
ใส่ความเห็น