Transformers² – Self-Adaptive LLMs

ยกระดับศักยภาพของโมเดลภาษาขนาดใหญ่ ด้วยพลังการปรับตัวสองขั้นตอน

บทนำ

ในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา เราได้เห็นความก้าวหน้าอย่างมหาศาลในด้านปัญญาประดิษฐ์ (AI) โดยเฉพาะอย่างยิ่งเทคโนโลยีในตระกูลของ “Transformers” ที่ได้รับความนิยมและถูกใช้อย่างแพร่หลายในระบบประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) แต่แม้โมเดลเหล่านี้จะแสดงประสิทธิภาพโดดเด่นเพียงใด การปรับตัวให้เข้ากับโจทย์งานใหม่ ๆ (Tasks) หรือโดเมนเฉพาะทาง (Domains) ก็ยังคงเป็นความท้าทายอย่างยิ่ง เนื่องจากการปรับจูน (fine-tuning) แบบดั้งเดิม มักจะต้องใช้พลังการคำนวณและเวลาในการเทรนซ้ำค่อนข้างสูง

เพื่อแก้ปัญหานี้ Sakana AI บริษัทสตาร์ทอัพด้านวิจัยและพัฒนาจากนครโตเกียว ได้นำเสนอแนวคิดใหม่ภายใต้ชื่อ Transformers² – Self-Adaptive LLMs ซึ่งสร้างจุดเปลี่ยนครั้งใหญ่ให้กับวงการด้วยการเสนอ “กระบวนการปรับตัวสองขั้นตอน” (two-step adaptation) และ “Singular Value Fine-tuning (SVF)” ที่ช่วยให้โมเดลสามารถปรับเปลี่ยนน้ำหนักของตนเองได้อย่างยืดหยุ่น รองรับงานที่หลากหลายมากยิ่งขึ้นในแบบเรียลไทม์

Transformers² คืออะไร?

Transformers² (อ่านว่า Transformers Square) เป็นกรอบการทำงานใหม่ (framework) สำหรับโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLMs) ที่สามารถ “ปรับตัวเอง” ได้ (Self-Adaptive) โดยมีกระบวนการปรับตัวแบบสองขั้นตอน ซึ่งได้รับแรงบันดาลใจจากปรากฏการณ์ในธรรมชาติ เช่น ความสามารถของปลาหมึกในการปรับสีผิว หรือศักยภาพของสมองมนุษย์ที่สามารถเปลี่ยนโครงสร้างเพื่อรองรับความท้าทายใหม่ ๆ

สิ่งที่ทำให้ Transformers² มีความพิเศษ คือความสามารถในการปรับน้ำหนัก (weights) ได้แบบไดนามิก โดยไม่ต้องทำการ train ซ้ำแบบเต็มรูปแบบ ส่งผลให้ใช้ทรัพยากรน้อยลง แต่ได้ความยืดหยุ่นมากขึ้น สามารถรองรับงานหลากหลายชนิด ไม่ว่าจะเป็นคณิตศาสตร์ การเขียนโค้ด การถามตอบ (QA) หรือแม้แต่งานที่เกี่ยวข้องกับวิสัยทัศน์ (Vision-Language) เป็นต้น

บริษัทผู้สร้าง: Sakana AI

Sakana AI เป็นสตาร์ทอัพสัญชาติญี่ปุ่นจากโตเกียว ที่มุ่งเน้นงานวิจัยและพัฒนาเทคโนโลยี AI ใหม่ ๆ โดยเน้นไปที่การสร้างโมเดลภาษาขนาดใหญ่ ที่สามารถปรับตัวได้ดีขึ้นเพื่อใช้งานในหลากหลายภาคส่วน บริษัทเล็งเห็นถึงข้อจำกัดของโมเดล LLM แบบดั้งเดิมที่ต้องใช้พลังประมวลผลสูงเมื่อต้องปรับให้เข้ากับงานใหม่ ๆ จึงได้พัฒนา Transformers² เพื่อแก้ไขปัญหาในจุดนี้โดยเฉพาะ

กลไก “สองขั้นตอน” ในการปรับตัว

1. การวิเคราะห์งาน (Task Analysis)

ขั้นแรก โมเดลจะทำการ “วิเคราะห์” ภารกิจหรือโจทย์งานที่เข้ามา เช่น ต้องแก้ปัญหาคณิตศาสตร์ ต้องเขียนโค้ด หรือทำการวิเคราะห์ข้อความเชิงเหตุผล โมเดลจะระบุว่า “งาน” ที่เจอเป็นงานประเภทไหน และเข้าใจโครงสร้างหรือบริบทคร่าว ๆ ของงานนั้น

2. การปรับตัว (Adaptation)

จากนั้นโมเดลจะผสาน “เวกเตอร์ผู้เชี่ยวชาญ” (expert vector) ที่เหมาะสมเข้าไป เพื่อปรับเปลี่ยนน้ำหนักในโมเดลให้ตรงกับงานหรือโดเมนที่ต้องการ ซึ่งเป็นการปรับตัวแบบเรียลไทม์ โดยใช้หลักการ Singular Value Fine-tuning (SVF) ที่โฟกัสไปที่การปรับ “ค่าเอกพจน์” (singular values) ของเมทริกซ์น้ำหนัก เฉพาะส่วนที่จำเป็น แทนที่จะปรับน้ำหนักทั้งหมดเหมือนการ fine-tuning ทั่วไป

Singular Value Fine-tuning (SVF) คืออะไร?

เทคนิค SVF คือหัวใจหลักของ Transformers² วิธีนี้จะทำการแยกเมทริกซ์น้ำหนัก () ของโมเดลออกเป็นสามส่วนตามหลักการ Singular Value Decomposition (SVD) ได้แก่

• (เวกเตอร์เอกพจน์ซ้าย)

• (เมทริกซ์ค่าเอกพจน์)

• (เวกเตอร์เอกพจน์ขวา)

โดยการปรับจูนในกระบวนการ SVF จะเน้นไปที่การปรับค่าบางส่วนของ หรือผสานเวกเตอร์เรียนรู้ได้เข้าไป จึงช่วยลดจำนวนพารามิเตอร์ที่ต้องอัปเดตลงอย่างมาก แต่ยังคงประสิทธิภาพได้ดี วิธีนี้จึง “ประหยัด” ทรัพยากรคอมพิวเตอร์กว่าวิธีการปรับจูนทั้งเมทริกซ์แบบเดิม ๆ อีกทั้งยังง่ายต่อการจัดการ เมื่อโมเดลต้องกลับไปใช้ความรู้พื้นฐานก่อนปรับจูน

จุดเด่นและความสำคัญ

1. ปรับตัวได้แบบเรียลไทม์

ไม่ต้อง retrain โมเดลขนาดใหญ่ตั้งแต่ต้น ช่วยประหยัดเวลาและทรัพยากร

2. ใช้พารามิเตอร์น้อย

วิธี SVF จะโฟกัสแค่ค่าหลัก (singular values) ทำให้ไม่ต้องปรับทั้งเมทริกซ์น้ำหนัก

3. ยืดหยุ่นในการใช้งานหลายรูปแบบ

รองรับงานที่หลากหลาย ไม่ว่าจะเป็นคณิตศาสตร์ การเขียนโค้ด การวิเคราะห์ หรือ QA

4. แรงบันดาลใจจากธรรมชาติ

สอดคล้องกับแนวคิด “Self-Adaptive” เปรียบเหมือนสมองคนหรือสัตว์บางชนิด ที่ปรับตัวเข้าได้กับสภาพแวดล้อมในทันที

การใช้งานในโลกจริง

งานแปลภาษา

Transformers² สามารถประยุกต์ใช้กับงานแปลภาษาหลายคู่ภาษา โดยใช้ชุดข้อมูลอย่าง WMT และมาตรวัดเช่น BLEU, METEOR และ TER เพื่อประเมินคุณภาพการแปล โดยสามารถปรับจูนเฉพาะจุดเมื่อเจอข้อความในโดเมนเฉพาะ (เช่น วรรณกรรม, ข่าว, บทความเชิงเทคนิค) โดยไม่ต้อง train ซ้ำทั้งหมด

งานถามตอบ (Question Answering)

สำหรับงาน QA ใช้ข้อมูลอย่าง SQuAD, Natural Questions และ TriviaQA ในการเทรนและทดสอบ โมเดลสามารถเลือกเวกเตอร์ผู้เชี่ยวชาญเฉพาะสำหรับภารกิจถามตอบ เมื่อเจอคำถามที่ไม่คุ้นเคยมาก่อน ก็จะปรับตัวได้แบบสองขั้นตอน จึงให้ผลลัพธ์ที่แม่นยำและรวดเร็ว

งานด้านคณิตศาสตร์และเขียนโค้ด

หนึ่งในจุดแข็งของ Transformers² คือการปรับตัวกับงานเชิงเทคนิคได้ดี โดยเฉพาะด้านคณิตศาสตร์และการเขียนโค้ด อันเป็นงานที่ต้องใช้เหตุผลและความแม่นยำ ซึ่งต่างจากงานประมวลผลภาษาทั่วไป โมเดลจะใช้ผู้เชี่ยวชาญที่ถูกสร้างไว้สำหรับโดเมนเหล่านี้โดยเฉพาะ

งานวิสัยทัศน์-ภาษา (Vision-Language)

Transformers² ยังสามารถประยุกต์ใช้ในงานที่เกี่ยวข้องกับภาพและข้อความร่วมกัน เช่น การตอบคำถามเกี่ยวกับภาพ (OKVQA) หรือการอธิบายภาพ (Image Captioning) ด้วยโครงสร้าง SVF โมเดลจะเลือกรูปแบบการปรับตัวกับข้อมูลภาพได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น

ประสิทธิภาพที่เหนือกว่า

ผลการทดสอบบนงานต่าง ๆ เช่น MATH, Humaneval, ARC-Challenge, OKVQA พบว่า Transformers² ไม่เพียงทำงานได้ดีกว่าโมเดล fine-tuning แบบดั้งเดิม (เช่น LoRA) แต่ยังใช้จำนวนพารามิเตอร์ในการปรับน้อยกว่าด้วย กระบวนการ “สองรอบ” (two-step) ในช่วงการอนุมาน ช่วยให้เลือกผู้เชี่ยวชาญที่เหมาะสมมาใช้งานในรอบแรก และสร้างคำตอบที่ตรงความต้องการที่สุดในรอบที่สอง

ความท้าทาย

แม้ Transformers² จะเข้ามาช่วยลดข้อจำกัดหลายประการ แต่ก็ยังมีความท้าทายอยู่บ้าง เช่น

• ความเสี่ยงในการ Overfitting หากปรับจูนบางโหนดมากเกินไป

• การขยายขนาด (Scalability) เมื่อโมเดลต้องรองรับงานใหญ่หรือซับซ้อนมาก ๆ

• ทรัพยากรคอมพิวเตอร์ แม้ว่าจะลดลงเมื่อเทียบกับการ retrain ทั้งหมด แต่ก็ยังต้องมีการจัดการอย่างเหมาะสม

แนวทางในอนาคต

อนาคตของ Transformers² นั้นมีศักยภาพอย่างมหาศาล โมเดลใหม่ ๆ เช่น Llama3-8B-Instruct และ Mistral-7B-Instruct-v0.3 ต่างก็ก้าวข้ามขีดจำกัดมากขึ้นเรื่อย ๆ และทีมวิจัยกำลังศึกษาวิธีผสานเทคนิคอื่น ๆ เพิ่มเติม เช่น

• Reinforcement Learning: ผสานกระบวนการปรับตัวสองขั้นตอนเข้ากับการเรียนรู้แบบเสริมกำลัง

• Feature-based Tuning และ Prompting: ลดการ retrain และใช้ prompt เฉพาะเรื่องได้ง่ายยิ่งขึ้น

• Dynamic Rank-Selective LoRA: เทคนิคใหม่ในการผนึกความรู้เฉพาะโดเมน

โดยเมื่อโมเดลมีขนาดใหญ่และ “ฉลาด” พอที่จะจับบริบทได้กว้าง และยัง “ปรับตัวเอง” ได้อย่างเฉพาะเจาะจง ก็จะทำให้ AI เข้าใกล้ความสามารถในการประมวลผลและให้เหตุผลได้เทียบเท่ามนุษย์ในบางแง่มุมมากขึ้น

บทสรุป

Transformers² – Self-Adaptive LLMs คือหมุดหมายใหม่ของเทคโนโลยีโมเดลภาษาขนาดใหญ่ ที่ยกระดับขีดความสามารถในการปรับตัว (Adaptive) ของโมเดลได้อย่างน่าทึ่ง สร้างโดย Sakana AI สตาร์ทอัพจากโตเกียวที่มุ่งมั่นจะพัฒนา AI ให้มีความอัจฉริยะและยืดหยุ่นเพียงพอสำหรับงานแห่งอนาคต จุดเด่นของ “กระบวนการสองขั้นตอน” และเทคนิค SVF ช่วยให้ประหยัดทรัพยากร แต่ยังคงประสิทธิภาพไว้ได้อย่างยอดเยี่ยม

แม้ยังมีความท้าทายด้าน overfitting และการขยายขนาด แต่เทคโนโลยีนี้ถือเป็นตัวพลิกเกมในวงการ NLP และ AI ซึ่งจะส่งเสริมให้นักวิจัยและบริษัทต่าง ๆ ทดลองผสานไอเดียใหม่ ๆ เพื่อขยายขีดความสามารถของโมเดลภาษารุ่นถัดไป และเหนือสิ่งอื่นใด การปรับตัวอย่างฉับไวและยืดหยุ่นในโลกที่เปลี่ยนแปลงตลอดเวลานี้ อาจเป็นกุญแจสำคัญให้กับการประยุกต์ใช้งาน AI ในทุกภาคส่วนอย่างแท้จริง

แหล่งอ้างอิง

1. Sakana AI Introduces Transformer² – A Self-Adaptive AI

2. Transformer²: Self-Adaptive LLMs – Medium

3. Understanding Transformer Architecture – Truefoundry

4. Unleashing the Power of Self-Attention – Medium

5. arXiv: 2501.06252v2

6. MarkTechPost – Sakana AI Introduces Transformer²

7. Hugging Face Papers: 2501.06252

8. Reddit – LocalLLama Discussion

9. Sakana AI – Transformer²

10. Reddit – Singularity Discussion

11. arXiv: 2501.06252