Meta เปิดตัว Llama 3.1 โมเดล AI ขนาดใหญ่ แบบเปิด (open-source) ที่ทรงพลังที่สุดเท่าที่เคยมีมา ด้วยประสิทธิภาพเทียบเท่าหรือเหนือกว่าโมเดลชั้นนำแบบปิดอย่าง GPT-4 และ Claude 3.5 Sonnet ในหลายด้าน การเปิดตัวครั้งนี้สะท้อนให้เห็นถึงความมุ่งมั่นของ Meta ในการผลักดัน AI แบบเปิด ๖Opensource) ให้เป็นมาตรฐานใหม่ของอุตสาหกรรม
Llama 3.1: ความสามารถที่น่าทึ่งในรูปแบบ open-source
Llama 3.1 ได้รับการอัปเกรด มาพร้อมกับโมเดลขนาด 8B, 70B และ 405B พารามิเตอร์ โดยรุ่นใหญ่สุด 405B ถือเป็นโมเดล AI แบบเปิดที่ใหญ่และทันสมัยที่สุดในปัจจุบัน ความสามารถหลักๆ ได้แก่ การรองรับภาษาถึง 8 ภาษารวมถึงภาษาไทย ขยายความยาวบริบทเป็น 128K tokens การใช้เหตุผลที่ซับซ้อนขึ้น และการสร้างข้อมูลสังเคราะห์
การพัฒนา Llama 3.1 ใช้ทรัพยากรการประมวลผลมหาศาล โดยใช้ GPU Nvidia H100 กว่า 16,000 ตัวในการฝึกฝนโมเดล ซึ่งสะท้อนถึงความทุ่มเทและการลงทุนอย่างมหาศาลของ Meta ในการพัฒนา AI แบบเปิด นอกจากนี้ Llama 3.1 ยังมีความสามารถในการทำงานร่วมกับ APIs ภายนอก เช่น การค้นหาข้อมูลจากอินเทอร์เน็ตและการเรียกใช้เครื่องมือต่างๆ เพื่อทำงานที่ซับซ้อนได้
เหตุผลที่ Meta เลือกเส้นทาง open-source
Mark Zuckerberg เชื่อว่า AI แบบเปิดจะช่วยให้คนทั่วโลกเข้าถึงประโยชน์และโอกาสจาก AI ได้มากขึ้น ลดการกระจุกตัวของอำนาจ และทำให้เทคโนโลยีถูกนำไปใช้อย่างปลอดภัยและทั่วถึงมากขึ้น นอกจากนี้ยังมองว่าโมเดลแบบเปิดจะพัฒนาเร็วกว่าโมเดลปิดในระยะยาว เช่นเดียวกับที่ Linux กลายเป็นระบบปฏิบัติการหลักของอุปกรณ์ต่างๆ ในปัจจุบัน
Zuckerberg ยังเปรียบเทียบการลงทุนใน AI แบบเปิดกับโครงการ Open Compute Project ของ Meta ในอดีต ซึ่งช่วยประหยัดค่าใช้จ่ายได้หลายพันล้านดอลลาร์ โดยการเปิดให้บริษัทภายนอกช่วยพัฒนาและมาตรฐานการออกแบบศูนย์ข้อมูล เขาคาดหวังว่าจะเกิดพลวัตแบบเดียวกันกับ AI แบบเปิด โดยเชื่อว่าการเปิดตัว Llama 3.1 จะเป็นจุดเปลี่ยนสำคัญที่ทำให้นักพัฒนาส่วนใหญ่หันมาใช้ AI แบบเปิดเป็นหลัก
ความร่วมมือกับพันธมิตรเพื่อขยายระบบนิเวศ
Meta ร่วมมือกับบริษัทชั้นนำกว่า 25 ราย เช่น Microsoft, Amazon, Google และ Nvidia เพื่อช่วยให้นักพัฒนาสามารถใช้งาน Llama 3.1 ได้ง่ายขึ้น ทั้งการปรับใช้งาน การ fine-tuning และการสร้างข้อมูลสังเคราะห์ นอกจากนี้ยังอ้างว่า Llama 3.1 มีต้นทุนการใช้งานต่ำกว่า GPT-4 ถึงครึ่งหนึ่ง
ความร่วมมือนี้ครอบคลุมถึงการสนับสนุนด้านเทคนิคและโครงสร้างพื้นฐาน เช่น AWS ให้บริการคลาวด์สำหรับการปรับใช้งาน Llama 3.1 NVIDIA มอบการสนับสนุนด้านฮาร์ดแวร์และซอฟต์แวร์สำหรับการฝึกฝนและใช้งานโมเดล ในขณะที่ Databricks ช่วยในการจัดการข้อมูลและการวิเคราะห์ นอกจากนี้ยังมีบริษัทอื่นๆ ที่ให้บริการเฉพาะทาง เช่น Groq ที่ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการประมวลผลบนคลาวด์ และ Dell ที่ช่วยปรับแต่งระบบสำหรับการใช้งานภายในองค์กร
การนำ Llama 3.1 ไปใช้ในผลิตภัณฑ์ของ Meta
Meta กำลังนำ Llama 3.1 ไปใช้ในผู้ช่วย AI ของตนเองบนแพลตฟอร์มต่างๆ เช่น WhatsApp, Facebook และ Instagram โดยจะเริ่มให้บริการในสหรัฐฯ ก่อน และขยายไปยังภาษาอื่นๆ เพิ่มเติม Mark Zuckerberg คาดการณ์ว่า Meta AI จะมีผู้ใช้งานมากกว่า ChatGPT ภายในสิ้นปีนี้
การนำ Llama 3.1 มาใช้ใน Meta AI จะเริ่มต้นผ่าน WhatsApp และเว็บไซต์ Meta AI ในสหรัฐอเมริกา ตามด้วย Instagram และ Facebook ในอีกไม่กี่สัปดาห์ข้างหน้า นอกจากนี้ Meta ยังเพิ่มฟีเจอร์ใหม่ เช่น “Imagine Me” ที่ใช้กล้องโทรศัพท์สแกนใบหน้าผู้ใช้เพื่อสร้างภาพที่มีลักษณะคล้ายตัวเอง ซึ่งอาจเป็นการเปิดทางให้ผู้ใช้สร้างสื่อ AI ที่มีความเป็นส่วนตัวมากขึ้น แม้จะมีความเสี่ยงในการสร้างภาพ deepfake ก็ตาม
ความท้าทายและข้อกังวล
แม้ Meta จะเน้นย้ำถึงประโยชน์ของ AI แบบเปิด แต่ก็มีความท้าทายหลายประการ เช่น การป้องกันการนำไปใช้ในทางที่ผิด ความกังวลด้านลิขสิทธิ์ของข้อมูลฝึกฝน และความเสี่ยงด้านความปลอดภัย Meta ระบุว่าได้ทำการทดสอบอย่างเข้มงวดและเพิ่มมาตรการรักษาความปลอดภัย แต่ก็ยังคงเป็นประเด็นที่ต้องติดตามอย่างใกล้ชิด
Meta ได้ดำเนินการทดสอบแบบ red teaming หรือการทดสอบเชิงลบกับ Llama 3.1 โดยมีการตรวจสอบการใช้งานที่อาจเป็นอันตราย รวมถึงการใช้งานด้านความมั่นคงทางไซเบอร์และชีวเคมี นอกจากนี้ยังมีการพัฒนาเครื่องมือความปลอดภัยใหม่ๆ เช่น Llama Guard 3 ซึ่งเป็นโมเดลความปลอดภัยแบบหลายภาษา และ Prompt Guard ซึ่งเป็นตัวกรอง prompt injection อย่างไรก็ตาม ยังคงมีคำถามเกี่ยวกับประสิทธิภาพของมาตรการเหล่านี้ในระยะยาว และการควบคุมการใช้งานโมเดลแบบเปิดในวงกว้าง
ผลกระทบต่ออุตสาหกรรม AI
การเปิดตัว Llama 3.1 อาจเป็นจุดเปลี่ยนสำคัญของวงการ AI โดยอาจกระตุ้นให้บริษัทอื่นๆ หันมาพิจารณาแนวทาง open-source มากขึ้น ขณะเดียวกันก็อาจเร่งให้เกิดการแข่งขันด้านประสิทธิภาพและความสามารถของโมเดล AI มากขึ้นในอนาคต
การที่ Llama 3.1 มีประสิทธิภาพใกล้เคียงหรือเหนือกว่าโมเดลปิดบางรายการ อาจทำให้เกิดการเปลี่ยนแปลงในดุลยภาพของตลาด AI โดยอาจลดอำนาจผูกขาดของบริษัทยักษ์ใหญ่ที่พัฒนาโมเดลแบบปิด และเปิดโอกาสให้บริษัทขนาดเล็กและนักพัฒนาอิสระสามารถแข่งขันได้มากขึ้น นอกจากนี้ ยังอาจส่งผลให้เกิดนวัตกรรมและการประยุกต์ใช้ AI ในรูปแบบใหม่ๆ ที่หลากหลายมากขึ้น เนื่องจากนักพัฒนาสามารถเข้าถึงและปรับแต่งโมเดลได้อย่างอิสระ
การขยายการรองรับภาษาไทยของ Llama 3.1
Llama 3.1 ได้เพิ่มการรองรับภาษาไทยเข้ามาในโมเดล 8B และ 70B ซึ่งเป็นก้าวสำคัญในการทำให้ AI มีความสามารถในการเข้าใจและสื่อสารภาษาไทยได้ดียิ่งขึ้น การรองรับภาษาไทยนี้จะช่วยให้นักพัฒนาซอฟต์แวร์ชาวไทยสามารถสร้างนวัตกรรมและแอปพลิเคชันที่ตอบโจทย์ความต้องการของผู้ใช้ชาวไทยได้มากขึ้น
ปัจจุบัน Meta ได้ประกาศความร่วมมือกับหน่วยงานในประเทศไทย เช่น สำนักงานส่งเสริมเศรษฐกิจดิจิทัล (DEPA) สำนักงานพัฒนาธุรกรรมทางอิเล็กทรอนิกส์ (ETDA) AI Governance Clinic และสมาคมปัญญาประดิษฐ์ประเทศไทย (AIAT) เพื่อจัดการแข่งขันและคัดเลือกผู้ชนะระดับประเทศเพื่อเข้าร่วมการแข่งขันระดับภูมิภาคในสิงคโปร์ โครงการนี้เป็นส่วนหนึ่งของ AI Accelerator Program สำหรับภูมิภาคเอเชียแปซิฟิก ซึ่งมีเป้าหมายในการส่งเสริมการพัฒนาโซลูชัน AI ที่แก้ปัญหาสังคมในท้องถิ่น
นอกจากนี้ Meta ยังร่วมมือกับกระทรวงพาณิชย์ในการเปิดหลักสูตรการตลาดด้วย AI สำหรับธุรกิจขนาดกลางและขนาดย่อมของไทย เพื่อเสริมสร้างทักษะและความรู้ในการใช้ประโยชน์จาก AI เพื่อการเติบโตทางธุรกิจ ซึ่งแสดงให้เห็นถึงความพยายามของ Meta ในการสร้างระบบนิเวศ AI ที่แข็งแกร่งในประเทศไทย และส่งเสริมการใช้งาน AI อย่างกว้างขวางในภาคธุรกิจ
AI แบบเปิด จะเปลี่ยนโลกได้หรือไม่?
Llama 3.1 แสดงให้เห็นถึงศักยภาพของ AI แบบเปิดที่สามารถท้าทายโมเดลปิดชั้นนำได้ การผลักดันของ Meta อาจนำไปสู่การเปลี่ยนแปลงครั้งใหญ่ในอุตสาหกรรม AI โดยเฉพาะในแง่ของการเข้าถึงเทคโนโลยีและการสร้างนวัตกรรม การเพิ่มการรองรับภาษาไทยและความร่วมมือกับหน่วยงานในประเทศไทยแสดงให้เห็นถึงความสำคัญของตลาดในภูมิภาคเอเชียตะวันออกเฉียงใต้
อย่างไรก็ตาม ยังมีคำถามสำคัญเกี่ยวกับผลกระทบระยะยาว ความปลอดภัย และการกำกับดูแลที่เหมาะสม ซึ่งจำเป็นต้องได้รับการพิจารณาอย่างรอบคอบ การพัฒนา AI แบบเปิดอย่าง Llama 3.1 อาจนำมาซึ่งโอกาสมากมาย แต่ก็มาพร้อมกับความท้าทายที่ต้องจัดการอย่างระมัดระวัง ทั้งในแง่ของจริยธรรม ความเป็นส่วนตัว และผลกระทบทางสังคม
ข้อมูลจาก Meta
