ปรับปรุง LLM ของคุณอย่างละเอียดด้วยวิธีที่ดีกว่าเดิม!

ก้าวต่อไปของการปรับแต่ง AI อย่างละเอียดอาจไม่ต้องปรับแต่งใดๆ เลยก็เป็นได้ ด้วย “ฐานข้อมูลเวกเตอร์” จะช่วยให้คุณสามารถเข้าถึงและวิเคราะห์ข้อมูลทางธุรกิจทั้งหมดของคุณได้ง่ายขึ้น

คุณเคยได้รับอีเมลที่พยายามขายสินค้าที่คุณซื้อไปแล้วหรือไม่? หรือเคยมีการติดต่อกับงานบริการที่คุณต้องตอบคำถามเดียวกันหลายครั้งกับหลายๆคน?

โมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) จะเข้ามาช่วยกำจัดความน่ารำคาญเหล่านี้ด้วยการแบ่งปันข้อมูลและการปรับแต่งข้อมูลส่วนบุคคลในระดับที่สูงขึ้นภายใต้การดำเนินงานของบริษัทของคุณ เเต่ปัญหาคือ LLM ที่มีจำหน่ายทั่วไป เช่น ChatGPT ของ OpenAI และ Bard ของ Google ซึ่งหลายบริษัทใช้อยู่นั้นถูกสร้างขึ้นด้วยข้อมูลทั่วไปที่หาได้บนอินเทอร์เน็ต เนื่องจากพวกเขาไม่สามารถเข้าถึงข้อมูลที่เป็นกรรมสิทธิ์ของคุณได้ ทำให้ AI ที่สร้างขึ้นจากข้อมูลเหล่านี้จะไม่สามารถส่งมอบความแตกต่างที่ลูกค้าของคุณคาดหวังได้ และข้อมูลทั่วไปก็ไม่ได้อัปเดตตลอดไป เช่น ข้อมูลของ ChatGPT จะอยู่จนถึงเดือนมกราคม 2022 เท่านั้น

หากต้องการปรับแต่ง LLM ที่มีจำหน่ายทั่วไปตามความต้องการของบริษัท คุณจะต้องรวมข้อมูลบริษัทของคุณเองเข้ากับโมเดลปัญญาประดิษฐ์ (AI) กระบวนการนี้เรียกว่าการปรับแต่งอย่างละเอียด (fine-tuning Process) ซึ่งอาจให้ผลลัพธ์ที่ดีกว่าแก่ลูกค้าของคุณ แต่ก็มีราคาแพงและใช้เวลานาน และอาจเพิ่มปัญหาด้านความไว้วางใจได้

โซลูชั่นที่ดีกว่า: ฐานข้อมูลเวกเตอร์ คือ ฐานข้อมูลชนิดใหม่ สำหรับยุค AI ที่ให้ประโยชน์ทั้งหมดของการปรับแต่งแบบละเอียด และยังช่วยลดความกังวลเรื่องความเป็นส่วนตัว ช่วยรวมข้อมูลเป็นหนึ่งเดียว และยังสามารถประหยัดเวลาและค่าใช่จ่ายได้

การปรับแต่ง LLM แบบละเอียดคืออะไร?

การปรับแต่ง LLM อย่างละเอียด หมายถึงการฝึกฝนเพื่อทำให้งานมีความเฉพาะเจาะจงดียิ่งขึ้น เช่น การวิเคราะห์ความรู้สึกของลูกค้า หรือการสรุปประวัติสุขภาพของผู้ป่วย

ด้วยการปรับแต่งอย่างละเอียด คุณจะสามารถเปิดเผยโมเดลกับตัวอย่างหรือข้อมูลต่างๆที่เกี่ยวข้องกับงานที่คุณต้องการทำให้สำเร็จได้ ตัวอย่างเช่น สำนักงานกฎหมายอาจปรับแต่ง LLM ด้วยข้อมูลเกี่ยวกับเงื่อนไขทางกฎหมายและข้อกำหนดหลายอย่าง เพื่อฝึกให้ดึงข้อมูลบางอย่างจากเอกสารต่างๆได้

แต่การปรับแต่งอย่างละเอียดมีค่าใช้จ่ายสูง โดยต้องใช้พลังในการประมวลผลอย่างมาก รวมถึงความเชี่ยวชาญเฉพาะด้าน และโครงสร้างพื้นฐานเพิ่มเติม อีกทั้งยังต้องใช้เวลานาน เนื่องจากโมเดลขนาดใหญ่ต้องใช้เวลาในการฝึกมาก ทำให้ยิ่งโมเดลมีขนาดใหญ่เท่าไรก็ยิ่งต้องใช้เวลามากขึ้นเท่านั้น

นอกจากนี้ การปรับแต่งอย่างละเอียดเป็นเพียงเรื่องชั่วคราวที่ไม่สามารถแก้ไขปัญหาการขาดแคลนขั้นพื้นฐานจริงๆได้ นั่นก็คือ การขาดระบบข้อมูลที่รวมเป็นศูนย์ไว้ที่เดียว(Unified data) และเหตุใดคุณจึงควรใส่ใจเกี่ยวกับระบบข้อมูลที่รวมเป็นศูนย์ไว้ที่เดียว เพราะเมื่อข้อมูลบริษัทของคุณถูกจัดเก็บในส่วนต่างๆ ขององค์กร ลูกค้าของคุณจะได้รับประสบการณ์ที่ไม่ปะติดปะต่อและซ้ำซากนั่นเอง

“การปรับแต่งอย่างละเอียดยังไม่เป็นที่รู้จักดีพอ และประโยชน์ที่ได้รับยังไม่ได้รับการพิสูจน์” Rahul Auradkar รองประธานฝ่ายการจัดการผลิตภัณฑ์ของ Salesforce กล่าว “หากคุณปรับแต่งโมเดลโดยใช้ข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับลูกค้าของคุณ คุณกำลังแทรกข้อมูลบางส่วนของพวกเขาลงในโมเดล ซึ่งทำให้เกิดปัญหาด้านความน่าเชื่อถือมากมาย”

เข้าสู่ขั้นตอนที่เหลือ: ฐานข้อมูลเวกเตอร์

ฐานข้อมูลเวกเตอร์สามารถเชื่อมเข้ากับ LLM หรือพร้อมท์ได้โดยตรง มันจึงถูกเรียกว่าฐานข้อมูลเวกเตอร์เนื่องจากสามารถจัดระเบียบและจัดเก็บข้อมูลในลักษณะที่เน้นเวกเตอร์ ซึ่งเป็นแท็กที่อธิบายข้อมูลประเภทต่างๆ โดยละเอียด คำอธิบายเหล่านี้ช่วยให้คุณค้นหาข้อมูลที่เกี่ยวข้องในทะเลแห่งข้อมูล โดยไม่ต้องคำนึงถึงแหล่งที่มา

ตัวอย่างเช่น บริษัทที่จัดการซัพพลายเชนขนาดใหญ่สามารถใช้ฐานข้อมูลเวกเตอร์เพื่อวิเคราะห์และเพิ่มประสิทธิภาพเส้นทางการขนส่งต่างๆได้ ฐานข้อมูลเวกเตอร์สามารถจัดเก็บข้อมูลเกี่ยวกับรูปแบบการจราจร สภาพอากาศ และการปิดถนนได้ หรือแชทบอท AI บนเพจบริการด้วยตนเองจะสามารถรู้ว่าลูกค้ามีสิทธิ์อัปเกรดหรือมีสิทธิพิเศษหรือไม่ เนื่องจากระบบสามารถวิเคราะห์ปะติดปะต่อข้อมูลที่เกี่ยวข้องจากแหล่งต่างๆที่ถูกต้องได้ในเวลาที่เหมาะสม

ด้วยวิธีนี้ฐานข้อมูลเวกเตอร์ จะสามารถขจัดความจำเป็นในการปรับแต่งอย่างละเอียด และรวมข้อมูลองค์กรทั้งหมดของคุณเข้ากับ CRM ของคุณได้ในคราวเดียว

นี่เป็นสิ่งสำคัญสำหรับความถูกต้อง ความสมบูรณ์ และประสิทธิภาพของผลลัพธ์หรือคำตอบที่คุณได้รับจาก AI Prompts เเละเป็นเหตุผลว่าทำไม ส่วนใหญ่กว่า 90% ของข้อมูลองค์กรอยู่ในรูปแบบที่เรียกว่ารูปเเบบไม่มีโครงสร้าง เช่น PDF เอกสารข้อความ วิดีโอ อีเมล และโพสต์ต่างๆบนโซเชียลมีเดีย ทำให้แอปทางธุรกิจและโมเดล AI ไม่สามารถเข้าถึงได้โดยส่วนใหญ่ เนื่องจากขาดรูปแบบที่มีโครงสร้างและเป็นระเบียบ จึงแทบจะเป็นไปไม่ได้เลยที่ LLM จะวิเคราะห์ได้

“ข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างมีคุณค่าอย่างยิ่งต่อบริษัทต่างๆ แต่ก็ยากที่จะดำเนินการต่อ” คุณ Auradkar กล่าว “บริษัทต่างๆ ต้องการทำให้ข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างนี้สามารถใช้งานได้จริง”

ข้อมูลที่เป็นกรรมสิทธิ์ของคุณเสมือนเหมืองทองคำ – ควรค่าแก่การใช้งาน

ข้อมูลที่เป็นกรรมสิทธิ์ของบริษัทเป็นรากฐานสำคัญสำหรับการสร้าง LLM ระดับองค์กร ฐานข้อมูลเวกเตอร์ช่วยให้ AI จัดเก็บและประมวลผลข้อมูลทั้งหมดนี้ในลักษณะที่สามารถเข้าใจและวิเคราะห์ได้ง่ายขึ้นกว่าเดิม

สิ่งเหล่านี้จะช่วยเพิ่มมูลค่าทางธุรกิจและผลตอบเเทน ROI ได้ด้วยการผสมผสานข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างและข้อมูลที่มีโครงสร้าง รวมถึงประวัติการซื้อ กรณีการบริการช่วยเหลือบริการลูกค้าต่างๆ และสินค้าคงคลัง เพื่อการขับเคลื่อน AI ระบบอัตโนมัติ และการวิเคราะห์ในทุกแอปพลิเคชั่นทางธุรกิจ เมื่อคุณเข้าถึงข้อมูลทั้งหมดนี้ คุณจะสามารถตัดสินใจได้ดีขึ้นซึ่งส่งผลให้ผลลัพธ์ทางธุรกิจดีขึ้นนั่นเอง

สนใจข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับ Salesforce ติดต่อทีมงานผู้เชี่ยวชาญของเราได้ที่ คลิก