โมเดล Deep Learning เรียนรู้จากข้อมูลได้อย่างไร

by
AI Dev Thai
AI Dev Thaiรีวิว AI · สอน Coding · หาเงินจาก Tech

ไขความลับ Deep Learning: อนาคตของ AI อยู่ที่นี่!

สมองของคุณใช้พลังงานประมาณ 20 วัตต์ ในขณะที่ GPT-4 ต้องใช้ถึง 50,000 วัตต์ เพื่อทำงาน นี่ไม่ใช่แค่เรื่องของพลังงานไฟฟ้า แต่เป็นตัวชี้วัดถึงความซับซ้อนและศักยภาพอันมหาศาลของเทคโนโลยี Deep Learning ที่กำลังขับเคลื่อนอนาคตของปัญญาประดิษฐ์ในปัจจุบัน

Key Facts ที่คนส่วนใหญ่ไม่รู้

  • Geoffrey Hinton’s 2006 paper on deep belief networks used only 3 hidden layers, yet sparked the modern deep learning revolution by solving the vanishing gradient problem that had stalled neural networks for 15 years.
  • AlexNet ในปี 2012 ใช้เพียง 60 ล้านพารามิเตอร์เพื่อชนะ ImageNet ในขณะที่ GPT-4 ที่เปิดตัวในเดือนมีนาคม 2023 มีพารามิเตอร์ประมาณ 1.76 ล้านล้านพารามิเตอร์ ซึ่งเพิ่มขึ้นถึง 29,000 เท่าภายใน 11 ปี
  • NVIDIA H100 GPU ที่เปิดตัวในปี 2022 ให้ประสิทธิภาพ 3,958 teraflops สำหรับการฝึก Deep Learning ซึ่งเร็วกว่า A100 จากปี 2020 ถึง 6 เท่า ช่วยลดระยะเวลาการฝึกโมเดลภาษาขนาดใหญ่จากหลายเดือนเหลือเพียงไม่กี่สัปดาห์

Deep Learning เป็นส่วนหนึ่งของ Machine Learning ที่เลียนแบบการทำงานของสมองมนุษย์ในการประมวลผลข้อมูลและสร้างรูปแบบการเรียนรู้ Deep Learning เป็นหัวใจสำคัญของนวัตกรรม AI มากมายที่เราเห็นในปัจจุบัน ไม่ว่าจะเป็นการจดจำใบหน้า, การแปลภาษา, รถยนต์ไร้คนขับ หรือแม้แต่ AI สนทนาอย่าง ChatGPT และ Gemini ที่กำลังเปลี่ยนวิธีการทำงานและชีวิตประจำวันของเรา

บทความนี้จะพาคุณไปเจาะลึกถึงหลักการทำงานเบื้องหลังของโมเดล Deep Learning ว่ามันเรียนรู้จากข้อมูลได้อย่างไร ในแบบที่เข้าใจง่าย และสามารถนำไปประยุกต์ใช้หรือต่อยอดความสนใจของคุณในโลก AI ได้

ทำไมเรื่องนี้สำคัญ?

การเข้าใจกลไกของ Deep Learning ไม่ได้จำกัดอยู่แค่ในหมู่นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลหรือวิศวกร AI เท่านั้น แต่เป็นสิ่งสำคัญสำหรับทุกคนที่ต้องการทำความเข้าใจเทคโนโลยีที่กำลังกำหนดอนาคตของเรา การรู้ว่า AI “คิด” อย่างไร จะช่วยให้คุณสามารถ:

  • ประเมินศักยภาพและข้อจำกัดของ AI ได้: เข้าใจว่า AI ทำอะไรได้บ้างและอะไรที่ยังทำไม่ได้
  • นำ AI ไปประยุกต์ใช้ในธุรกิจ: ค้นพบโอกาสใหม่ๆ ในการใช้ AI เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพและสร้างนวัตกรรม
  • พัฒนาทักษะใหม่ๆ: หากคุณอยู่ในสายงานเทคโนโลยี การเข้าใจ Deep Learning คือใบเบิกทางสู่โอกาสทางอาชีพที่เติบโตอย่างรวดเร็ว
  • มีส่วนร่วมในการสนทนาเรื่อง AI อย่างมีข้อมูล: ไม่ว่าจะเป็นเรื่องจริยธรรม, ผลกระทบต่อสังคม หรืออนาคตของการทำงาน

สิ่งที่ต้องเตรียม

แม้บทความนี้จะอธิบายในเชิงปฏิบัติ แต่การมีพื้นฐานเบื้องต้นจะช่วยให้เข้าใจได้ดียิ่งขึ้น อย่างไรก็ตาม สิ่งที่สำคัญที่สุดคือความอยากรู้อยากเห็นของคุณเอง

  • พื้นฐานคณิตศาสตร์เบื้องต้น: เช่น พีชคณิต (การบวก, คูณ) และแนวคิดพื้นฐานของแคลคูลัส (อนุพันธ์) หากไม่เข้าใจทั้งหมดก็ไม่เป็นไร เราจะพยายามอธิบายให้ง่ายที่สุด
  • ความเข้าใจแนวคิดพื้นฐานของ Machine Learning: เช่น การเรียนรู้แบบมีผู้สอน (Supervised Learning)
  • ความเข้าใจพื้นฐานเกี่ยวกับการเขียนโปรแกรม (ไม่จำเป็น แต่มีประโยชน์): โดยเฉพาะ Python และไลบรารีอย่าง TensorFlow หรือ PyTorch หากคุณต้องการลองสร้างโมเดลจริงในอนาคต
  • เครื่องมือ AI (สำหรับเสริมการเรียนรู้): คุณสามารถใช้เครื่องมือเหล่านี้เพื่อสอบถามเพิ่มเติม, สรุปแนวคิดที่ซับซ้อน หรือแม้แต่ช่วยเขียนโค้ดตัวอย่าง
    • ChatGPT: สำหรับคำถามทั่วไป, สร้างคอนเทนต์, ช่วยเขียนโค้ด
    • Claude: วิเคราะห์เอกสารยาวๆ, งานวิจัย, การให้เหตุผล
    • Gemini: งานที่ต้องใช้ข้อมูลหลากหลายรูปแบบ, การค้นคว้าข้อมูลผ่าน Google
    • Perplexity: ค้นคว้าข้อมูล, ตรวจสอบข้อเท็จจริง, งานวิชาการ
    • Microsoft Copilot: สำหรับผู้ใช้ Microsoft 365, เข้าถึง GPT-4 ฟรี, เหมาะกับ workflow ในองค์กร (เรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับ Microsoft Copilot)

โมเดล Deep Learning เรียนรู้จากข้อมูลได้อย่างไร: 8 ขั้นตอนโดยละเอียด

ลองจินตนาการถึงโครงข่ายประสาทเทียม (Neural Network) ที่เป็นสมองกลจำลองที่มีหลายชั้น (Layer) เป็นโครงสร้างพื้นฐานของ Deep Learning มันเรียนรู้เหมือนเด็กที่เรียนรู้จากประสบการณ์ทีละเล็กทีละน้อยผ่านการลองผิดลองถูก นี่คือขั้นตอนที่มันทำ:

  1. ป้อนข้อมูลเข้าสู่ชั้นแรก (Input Layer):

    ในขั้นแรก ข้อมูลที่เราต้องการให้โมเดลเรียนรู้จะถูกป้อนเข้าสู่ “เซลล์ประสาท” (neuron) ในชั้นต้นหรือที่เรียกว่า “ชั้นป้อนเข้า” (input layer) ข้อมูลเหล่านี้มักจะอยู่ในรูปของตัวเลข (numerical values) เช่น รูปภาพที่แปลงเป็นพิกเซล สีของพิกเซล เสียงที่แปลงเป็นคลื่นความถี่ หรือข้อความที่แปลงเป็นเวกเตอร์ตัวเลข

    เซลล์ประสาทแต่ละตัวในชั้นแรกจะได้รับค่าตัวเลขที่ถูกถ่วงน้ำหนัก (weighted numerical values) โดยน้ำหนักเหล่านี้เริ่มต้นด้วยค่าสุ่มระหว่าง -1 ถึง 1 การสุ่มค่าเริ่มต้นนี้มีความสำคัญ เพราะมันคือจุดเริ่มต้นของการสำรวจความเป็นไปได้ทั้งหมดของโมเดล

  2. การประมวลผลภายในเซลล์ประสาทและการใช้ฟังก์ชันกระตุ้น (Activation Function):

    เมื่อข้อมูลเข้ามาถึงเซลล์ประสาทแต่ละตัว (ในชั้นถัดจาก input layer) เซลล์ประสาทจะทำการคำนวณสองอย่างหลักๆ:

    • รวมผลรวมถ่วงน้ำหนัก (Weighted Sum): เซลล์ประสาทจะนำค่าที่ได้รับจากชั้นก่อนหน้าแต่ละค่า มาคูณด้วยน้ำหนักของมัน จากนั้นนำผลลัพธ์ทั้งหมดมารวมกัน และบวกเพิ่มด้วยค่า “bias” (ค่าคงที่ที่ช่วยให้โมเดลมีความยืดหยุ่นมากขึ้น)
    • ผ่านฟังก์ชันกระตุ้น (Activation Function): ผลรวมที่ได้จะถูกส่งผ่านฟังก์ชันกระตุ้น ซึ่งเป็นฟังก์ชันทางคณิตศาสตร์ที่ช่วยเพิ่มความไม่เป็นเชิงเส้น (non-linearity) ให้กับโมเดล ทำให้มันสามารถเรียนรู้ความสัมพันธ์ที่ซับซ้อนในข้อมูลได้ ฟังก์ชันที่นิยมใช้คือ ReLU (Rectified Linear Unit) ซึ่งจะแปลงค่าลบทั้งหมดให้เป็นศูนย์ และคงค่าบวกไว้เหมือนเดิม (อ่านบทความเกี่ยวกับ AI Explainer เพิ่มเติม)

  3. การส่งต่อข้อมูลไปยังชั้นต่อไป (Forward Propagation):

    ผลลัพธ์ที่ได้จากการกระตุ้นของเซลล์ประสาทในชั้นปัจจุบันจะกลายเป็นอินพุตสำหรับเซลล์ประสาทในชั้นถัดไป กระบวนการคูณด้วยน้ำหนักและผ่านฟังก์ชันกระตุ้นจะทำซ้ำไปเรื่อยๆ จากชั้นหนึ่งไปยังอีกชั้นหนึ่ง กระบวนการนี้เรียกว่า “Forward Propagation” หรือการส่งผ่านไปข้างหน้า

    จำนวนชั้นเหล่านี้สามารถมีได้ตั้งแต่ 10 ถึง 100 กว่าชั้น ขึ้นอยู่กับความลึกและความซับซ้อนของโมเดล

    Anthropic’s Constitutional AI method ที่เผยแพร่ในเดือนธันวาคม 2022 สามารถลดเอาต์พุตที่เป็นอันตรายลงได้ถึง 52% เมื่อเทียบกับ RLHF แบบมาตรฐาน โดยให้โมเดลวิพากษ์วิจารณ์และแก้ไขการตอบสนองของตัวเองโดยใช้หลักการ 16 ประการ!

  4. การสร้างผลลัพธ์และการคำนวณค่าความคลาดเคลื่อน (Loss Function):

    เมื่อข้อมูลเดินทางผ่านทุกชั้นจนไปถึงชั้นสุดท้าย (Output Layer) โมเดลจะสร้างผลลัพธ์ออกมา ผลลัพธ์นี้คือ “การคาดการณ์” (prediction) ของโมเดล ตัวอย่างเช่น หากโมเดลถูกฝึกให้จดจำรูปภาพแมว ผลลัพธ์อาจจะเป็น “แมว” หรือ “ไม่ใช่แมว” พร้อมค่าความน่าจะเป็น

    ผลลัพธ์ที่ได้จะถูกนำไปเปรียบเทียบกับ “ค่าจริง” (true label) หรือคำตอบที่ถูกต้อง โดยใช้ “ฟังก์ชันความคลาดเคลื่อน” (Loss Function) ฟังก์ชันนี้จะคำนวณหาความแตกต่างเชิงตัวเลขระหว่างสิ่งที่เราคาดการณ์กับสิ่งที่เป็นจริง และสรุปออกมาเป็นคะแนนความผิดพลาด (error score) เพียงค่าเดียว ยิ่งคะแนนนี้ต่ำเท่าไหร่ โมเดลก็ยิ่งคาดการณ์ได้แม่นยำเท่านั้น

  5. การคำนวณ Gradient ด้วย Backpropagation:

    นี่คือหัวใจสำคัญของการเรียนรู้! “Backpropagation” (การแพร่กระจายย้อนกลับ) เป็นอัลกอริทึมที่ใช้ในการคำนวณว่าน้ำหนักแต่ละตัวในโครงข่ายมีส่วนทำให้เกิดข้อผิดพลาดมากน้อยแค่ไหน มันทำได้โดยการประยุกต์ใช้กฎลูกโซ่ (chain rule) ของแคลคูลัส ย้อนกลับไปตั้งแต่ชั้นสุดท้ายไปจนถึงชั้นแรก

    พูดง่ายๆ คือ มันบอกเราว่า หากเราปรับน้ำหนักตัวนี้ไปในทิศทางใด ตัวเลขความผิดพลาดจะเพิ่มขึ้นหรือลดลง และมากน้อยแค่ไหน

  6. การปรับน้ำหนักด้วย Optimizer:

    เมื่อเราทราบแล้วว่าน้ำหนักแต่ละตัวควรปรับไปในทิศทางใด เราก็ใช้ Optimizer (ตัวปรับปรุง) เช่น Adam เพื่อปรับค่าน้ำหนักแต่ละตัว น้ำหนักจะถูกปรับเล็กน้อยโดยการลบ “gradient” (ความชันของฟังก์ชันความคลาดเคลื่อนเทียบกับน้ำหนัก) ซึ่งคูณอยู่กับ “อัตราการเรียนรู้” (learning rate)

    อัตราการเรียนรู้เป็นค่าเล็กๆ (ปกติอยู่ระหว่าง 0.0001 ถึง 0.01) ที่กำหนดว่าเราจะปรับน้ำหนักมากน้อยแค่ไหนในแต่ละครั้ง การปรับน้ำหนักนี้จะค่อยๆ ผลักดันให้น้ำหนักเข้าใกล้ค่าที่จะช่วยลดข้อผิดพลาดในการคาดการณ์

  7. การทำซ้ำในรอบการฝึก (Training Epochs):

    กระบวนการทั้งหมดตั้งแต่การป้อนข้อมูล, Forward Propagation, คำนวณความคลาดเคลื่อน, Backpropagation, และการปรับน้ำหนัก จะถูกทำซ้ำซ้ำแล้วซ้ำเล่า “หลายพันถึงหลายล้านครั้ง” โดยแต่ละครั้งจะใช้ข้อมูลเพียงส่วนหนึ่งที่เรียกว่า “batch” (ชุดข้อมูลย่อย) ซึ่งมักจะมีขนาด 32 ถึง 512 ตัวอย่าง

    การที่โมเดลประมวลผลข้อมูลครบทั้งชุดหนึ่งรอบเรียกว่า “epoch” โมเดลอาจจะต้องทำหลายร้อยหรือหลายพัน epoch กว่าจะเรียนรู้ได้ดีพอ

  8. การทำให้โมเดลเสถียรและสรุปการเรียนรู้:

    หลังจากผ่านการทำซ้ำหลายรอบ (หลาย epoch) ค่าน้ำหนักของโมเดลจะค่อยๆ “เสถียร” หรือหยุดเปลี่ยนแปลงไปในทิศทางที่ช่วยลดข้อผิดพลาดได้มากที่สุด ณ จุดนั้น โมเดลของเราก็พร้อมที่จะนำไปใช้ทำนายผลจากข้อมูลใหม่ที่ไม่เคยเห็นมาก่อนได้

    ความสามารถของ Gemini ในการทำความเข้าใจบริบทที่ซับซ้อนก็เป็นผลมาจากการฝึกอย่างเข้มข้นในลักษณะนี้

นี่คือกระบวนการเรียนรู้เบื้องหลังความฉลาดของ Deep Learning — การปรับเปลี่ยนค่าน้ำหนักนับล้านๆ ตัวซ้ำแล้วซ้ำเล่าจนกว่าจะสามารถจดจำรูปแบบและทำการคาดการณ์ได้อย่างแม่นยำ

เคล็ดลับและ Prompt ที่ใช้งานได้จริง

การเข้าใจทฤษฎีเป็นสิ่งที่ดี แต่การนำไปปฏิบัติและใช้เครื่องมือ AI มาช่วยจะทำให้คุณก้าวหน้าได้เร็วขึ้น นี่คือเคล็ดลับและ Prompt ที่คุณสามารถใช้กับ AI Tools ต่างๆ ได้

เคล็ดลับทั่วไป

  • เริ่มต้นด้วยปัญหาที่เรียบง่าย: อย่าเพิ่งกระโดดไปสู่โมเดลที่ซับซ้อน เช่น การสร้าง AI พูดคุย ลองเริ่มจากการจำแนกรูปภาพง่ายๆ หรือการทำนายตัวเลขพื้นฐานก่อน
  • ใช้ชุดข้อมูลตัวอย่าง: เว็บไซต์อย่าง Kaggle มีชุดข้อมูลมากมายสำหรับการฝึก Deep Learning
  • ศึกษาโค้ดโอเพนซอร์ส: แพลตฟอร์มอย่าง GitHub เต็มไปด้วยโปรเจกต์ Deep Learning ที่คุณสามารถเรียนรู้จากโค้ดได้
  • เข้าร่วมชุมชน AI: การพูดคุยกับผู้เชี่ยวชาญหรือผู้ที่สนใจในเรื่องเดียวกันสามารถช่วยให้คุณเรียนรู้ได้เร็วขึ้น
  • อย่ากลัวที่จะทดลอง: Deep Learning เป็นสาขาที่ขับเคลื่อนด้วยการทดลอง จงลองเปลี่ยนพารามิเตอร์ต่างๆ และสังเกตผลลัพธ์

Prompt ตัวอย่างสำหรับ AI Tools

ใช้ AI Tools เช่น ChatGPT, Claude, หรือ Gemini เพื่อช่วยในการเรียนรู้และแก้ปัญหาของคุณ

  • ทำความเข้าใจแนวคิด: 
    "อธิบาย Backpropagation ให้ฉันเข้าใจง่ายๆ เหมือนกำลังอธิบายให้เด็กอายุ 10 ขวบฟัง โดยใช้ตัวอย่างเช่นการเล่นเกมทายผล"
    "เปรียบเทียบ ReLU และ Sigmoid activation functions ข้อดีข้อเสียของแต่ละแบบ และสถานการณ์ที่เหมาะสมกับการใช้งาน"
  • ช่วยในการเขียนโค้ด/แก้ไขโค้ด: 
    "ฉันกำลังจะสร้างโครงข่ายประสาทเทียมแบบง่ายๆ ด้วย PyTorch เพื่อจำแนกภาพเสื้อผ้าจากชุดข้อมูล Fashion MNIST ช่วยเขียนโค้ดโครงสร้างพื้นฐานให้ฉันหน่อย"
    "โค้ด Python นี้มีข้อผิดพลาด 'IndexError: Target out of bounds' เกิดจากอะไร และจะแก้ได้อย่างไร? (แนบโค้ดของคุณ)"
  • การวิเคราะห์งานวิจัย: (เหมาะกับ Claude, Perplexity) 
    "สรุปใจความสำคัญของงานวิจัยเรื่อง 'Attention Is All You Need' และอธิบายว่า Transformer architecture มีหลักการทำงานอย่างไร"
    "งานวิจัย 'Self-Supervised Learning for Speech Recognition' มีข้อจำกัดอะไรบ้าง และมีการเสนอแนวทางแก้ไขอย่างไร?"
  • สร้างเอกสารประกอบ: 
    "ช่วยเขียนคำอธิบายสั้นๆ เกี่ยวกับโมเดล Deep Learning ที่ฉันได้สร้างขึ้นมา (อธิบายรายละเอียดโมเดล) สำหรับผู้บริหารที่ไม่ใช่สายเทคนิค"

สำหรับคำแนะนำเพิ่มเติมเกี่ยวกับการใช้ AI Tools ให้มีประสิทธิภาพ ลองดูบทความ 54 บทความ 0 Traffic — ผมเปลี่ยนอะไรถึงโดน ChatGPT / Claude / Perplexity อ้างอิง ที่อธิบายถึงกลยุทธ์การใช้งาน AI เพื่อสร้างคอนเทนต์คุณภาพ

ข้อผิดพลาดที่พบบ่อยและวิธีแก้

การเรียนรู้ Deep Learning ไม่ใช่เรื่องง่าย ทุกคนย่อมเจออุปสรรค นี่คือข้อผิดพลาดที่พบบ่อยและแนวทางแก้ไข

📺 YouTube📘 Facebook✕