Typhoon 2: เจาะลึกโมเดลภาษาไทยขนาดใหญ่และมัลติโมดัลโอเพนซอร์ส

Typhoon 2: โมเดลภาษาไทยขนาดใหญ่และมัลติโมดัลโอเพนซอร์ส

ทำความรู้จักกับ Typhoon 2: โมเดลภาษาไทยขนาดใหญ่ (LLM) และมัลติโมดัลโอเพนซอร์สที่พัฒนาโดย VISTEC และ NECTEC พร้อมรายละเอียดเชิงลึกเกี่ยวกับสถาปัตยกรรม ความสามารถ และการใช้งาน
B:
B: การใช้ Transformer และ Self-Supervised Learning เทคนิคสำคัญที่ทำให้ Typhoon 2 มีประสิทธิภาพคือการใช้สถาปัตยกรรม Transformer และการเรียนรู้แบบ self-supervised learning Transformer ช่วยให้โมเดลประมวลผลข้อมูลได้รวดเร็วและมีประสิทธิภาพมากขึ้น ในขณะที่ self-supervised learning ช่วยให้โมเดลสามารถเรียนรู้จากข้อมูลจำนวนมากโดยไม่ต้องมีป้ายกำกับ ซึ่งช่วยลดต้นทุนและเวลาในการสร้างชุดข้อมูลสำหรับการฝึกฝน นอกจากนี้ การใช้เทคนิคต่างๆ เช่น attention mechanism ยังช่วยให้โมเดลสามารถโฟกัสไปที่ส่วนที่สำคัญของข้อมูลได้ ทำให้การประมวลผลมีความแม่นยำมากขึ้น

ตัวอย่าง : แผนการเที่ยว เชียงใหม่

B:
หัวใจสำคัญของการพัฒนา LLM คือการมีชุดข้อมูลขนาดใหญ่และมีคุณภาพ Typhoon 2 ได้รับการฝึกฝนด้วยชุดข้อมูลภาษาไทยขนาดใหญ่ที่รวบรวมจากแหล่งต่างๆ การใช้ข้อมูลที่หลากหลายช่วยให้โมเดลมีความเข้าใจภาษาไทยในหลากหลายบริบทและสามารถใช้งานได้ในหลายสถานการณ์ นอกจากนี้ ยังมีการใช้เทคนิคต่างๆ เพื่อปรับปรุงคุณภาพของข้อมูล เช่น การลบข้อมูลที่ไม่เกี่ยวข้องหรือการเพิ่มข้อมูลที่ขาดหายไป B: การฝึกฝนด้วยข้อมูลภาษาไทยจำนวนมหาศาล

Table of Contents

Typhoon 2: เจาะลึกโมเดลภาษาไทยขนาดใหญ่และมัลติโมดัลโอเพนซอร์ส

ในยุคที่ปัญญาประดิษฐ์ (AI) กำลังก้าวหน้าอย่างรวดเร็ว การพัฒนาโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (Large Language Model: LLM) ที่มีความสามารถในการเข้าใจและสร้างภาษาไทยได้อย่างมีประสิทธิภาพจึงมีความสำคัญอย่างยิ่ง Typhoon 2 คือหนึ่งในความก้าวหน้าล่าสุดในด้านนี้ โดยเป็นโมเดลภาษาไทยโอเพนซอร์สที่พัฒนาขึ้นจากความร่วมมือระหว่างสถาบันวิทยสิริเมธี (VISTEC) และศูนย์เทคโนโลยีอิเล็กทรอนิกส์และคอมพิวเตอร์แห่งชาติ (NECTEC) โมเดลนี้ไม่เพียงแต่มีความสามารถในการประมวลผลภาษาไทยเท่านั้น แต่ยังรองรับการทำงานแบบมัลติโมดัล ซึ่งหมายความว่าสามารถเข้าใจและสร้างข้อมูลได้หลากหลายรูปแบบ เช่น ข้อความ รูปภาพ และเสียง บทความนี้จะเจาะลึกถึงรายละเอียดของ Typhoon 2 ตั้งแต่สถาปัตยกรรม ความสามารถ การใช้งาน ไปจนถึงปัญหาที่พบบ่อยและแนวทางการแก้ไข เพื่อให้ผู้อ่านเข้าใจถึงศักยภาพของโมเดลนี้อย่างครบถ้วน B: การรองรับมัลติโมดัล

catalog

https://arxiv.org/pdf/2412.13702 Typhoon 2: A Family of Open Text and Multimodal Thai Large Language Models คืออะไร

Typhoon 2: โมเดลภาษาไทยขนาดใหญ่และมัลติโมดัลโอเพนซอร์ส

Typhoon 2 สร้างขึ้นบนพื้นฐานของสถาปัตยกรรม Transformer ซึ่งเป็นโครงสร้างพื้นฐานที่นิยมใช้ในการพัฒนา LLM ในปัจจุบัน Transformer มีความสามารถในการประมวลผลข้อมูลแบบขนาน ทำให้การฝึกฝนโมเดลมีประสิทธิภาพมากขึ้น โมเดลนี้ได้รับการฝึกฝนด้วยชุดข้อมูลขนาดใหญ่ที่ประกอบด้วยข้อความภาษาไทยจากแหล่งต่างๆ เช่น เว็บไซต์ หนังสือ และสื่อสังคมออนไลน์ นอกจากนี้ ยังมีการใช้เทคนิคการเรียนรู้แบบ self-supervised learning ซึ่งช่วยให้โมเดลสามารถเรียนรู้จากข้อมูลจำนวนมากได้โดยไม่ต้องมีป้ายกำกับ (label) สำหรับโมเดลมัลติโมดัล Typhoon 2 ได้รับการฝึกฝนด้วยข้อมูลที่ประกอบด้วยทั้งข้อความและรูปภาพ ทำให้สามารถเชื่อมโยงความหมายระหว่างข้อมูลทั้งสองประเภทได้ การฝึกฝนโมเดลใช้ทรัพยากรคอมพิวเตอร์ประสิทธิภาพสูงและใช้เวลานานหลายสัปดาห์ เพื่อให้ได้โมเดลที่มีประสิทธิภาพและความแม่นยำสูงสุด

<b>B:</b> การใช้ Transformer และ Self-Supervised Learning

https://arxiv.org/pdf/2412.13702 Typhoon 2: A Family of Open Text and Multimodal Thai Large Language Models คืออะไร

Typhoon 2: โมเดลภาษาไทยขนาดใหญ่แบบเปิดและมัลติโมดัล

Typhoon 2 ไม่ได้เป็นเพียงโมเดลภาษาไทยธรรมดา แต่เป็นโมเดลที่ถูกออกแบบมาให้มีความสามารถในการประมวลผลข้อมูลหลากหลายรูปแบบ (มัลติโมดัล) ไม่ว่าจะเป็นข้อความ รูปภาพ หรือเสียง โดยมีสถาปัตยกรรมที่ซับซ้อนแต่ทรงประสิทธิภาพ ซึ่งประกอบด้วยส่วนประกอบหลักๆ ดังนี้

<b>1. โมเดลภาษาพื้นฐาน (Base Language Model):</b> หัวใจสำคัญของ Typhoon 2 คือโมเดลภาษาขนาดใหญ่ที่ได้รับการฝึกฝนด้วยข้อมูลภาษาไทยจำนวนมหาศาล ทำให้มีความเข้าใจในไวยากรณ์ บริบท และความหมายของภาษาไทยอย่างลึกซึ้ง โมเดลนี้มักใช้สถาปัตยกรรม Transformer ซึ่งเป็นที่นิยมในการสร้าง LLMs เนื่องจากมีความสามารถในการเรียนรู้ความสัมพันธ์ระหว่างคำและวลีได้อย่างมีประสิทธิภาพ