เจเนอเรทีฟเอไอ (Generative AI) เป็นส่วนย่อยของปัญญาประดิษฐ์ที่ใช้อัลกอริทึมเพื่อสร้างข้อมูลใหม่โดยการเรียนรู้จากข้อมูลที่มีอยู่ ได้รับความนิยมในด้านต่างๆ เช่น การสร้างเนื้อหา ผู้ช่วยเสมือนจริง และการดูแลสุขภาพ MLOps (Machine Learning Operations) เป็นฟังก์ชันสำคัญของวิศวกรรมการเรียนรู้ของเครื่องที่มุ่งเน้นการปรับปรุงกระบวนการในการนำโมเดล ML เข้าสู่การผลิต ตามด้วยการบำรุงรักษาและการตรวจสอบ เมื่อรวมกับ generative AI แล้ว MLOps สามารถช่วยจัดการการพัฒนาและการปรับใช้โมเดล generative AI ทำให้กระบวนการที่เกี่ยวข้องเป็นแบบอัตโนมัติ และให้ประโยชน์ เช่น ประสิทธิภาพ ความสามารถในการปรับขนาด และการลดความเสี่ยง MLOps ยังสามารถมีส่วนร่วมในการจัดการข้อมูล การพัฒนาแบบจำลอง การปรับใช้ การปรับขนาด และการตรวจสอบ/การบำรุงรักษา โดยรวมแล้ว การเพิ่ม MLOps สามารถช่วยองค์กรในการปรับปรุงโครงสร้างพื้นฐานและรับประโยชน์สูงสุดจากผลิตภัณฑ์และแอปพลิเคชัน Generative AI
Generative AI is a subset of artificial intelligence that uses algorithms to generate new data by learning from existing data. It has become popular in various fields such as content creation, virtual assistants, and healthcare. MLOps (Machine Learning Operations) is an essential function of Machine Learning engineering that focuses on streamlining the process of putting ML models into production, followed by their maintenance and monitoring. When combined with generative AI, MLOps can help manage the development and deployment of generative AI models, automate the processes involved, and provide benefits such as efficiency, scalability, and risk reduction. MLOps can also contribute to data management, model development, deployment, scaling, and monitoring/maintenance. Overall, the addition of MLOps can help organizations improve their infrastructure and get the most out of their generative AI products and applications.
Generative AI และ MLOps: การรวมกันที่ทรงพลังเพื่อการพัฒนา AI ที่มีประสิทธิภาพและประสิทธิผล
ปัญญาประดิษฐ์กำลังสร้างความก้าวหน้าที่สำคัญในเกือบทุกโดเมนที่เป็นไปได้ มันให้ปีกแก่ความคิดสร้างสรรค์และเพิ่มความสามารถในการวิเคราะห์และตัดสินใจ ในช่วงไม่กี่เดือนที่ผ่านมา Generative AI ได้รับความนิยมมากขึ้นเรื่อยๆ จากองค์กรต่างๆ ไปจนถึงนักวิจัยด้าน AI ทุกคนต่างค้นพบว่า Generative AI มีศักยภาพมากมายที่เก็บไว้เพื่อผลิตเนื้อหาที่ไม่ซ้ำใครและไม่ซ้ำใคร และในหลากหลายสาขาด้วยเช่นกัน
เจเนอเรทีฟเอไอคืออะไร?
Generative AI เป็นคำทั่วไปสำหรับกระบวนการประเภทใดก็ตามที่ใช้อัลกอริทึมเพื่อสร้าง จัดการ และสังเคราะห์ข้อมูล สามารถอธิบายได้ว่าเป็นส่วนย่อยของปัญญาประดิษฐ์ซึ่งช่วยสร้างข้อมูลใหม่โดยการเรียนรู้จากข้อมูลที่มีอยู่ เนื้อหาใหม่คล้ายกับข้อมูลที่มีอยู่โดยมีความคิดสร้างสรรค์และมีลักษณะเฉพาะ ข้อมูลสามารถอยู่ในรูปของรูปภาพหรือข้อความที่มนุษย์อ่านได้ และสร้างสิ่งที่ไม่มีอยู่จริง
Generative AI ถูกนำมาใช้อย่างไร?
AI เจเนอเรทีฟได้รับการพัฒนาตั้งแต่เปิดตัวอย่างรวดเร็ว การพัฒนาโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLMs) อาจเรียกได้ว่าเป็นสาเหตุหลักประการหนึ่งที่ทำให้จำนวนการจดจำและความนิยมเพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็วจาก AI LLM เป็นโมเดล AI ที่ออกแบบมาเพื่อประมวลผลภาษาธรรมชาติและสร้างการตอบสนองที่เหมือนมนุษย์ GPT-4 ของ OpenAI และ BERT ของ Google เป็นตัวอย่างที่ดีที่มีความก้าวหน้าอย่างมากในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา ตั้งแต่การพัฒนาแชทบอทและผู้ช่วยเสมือนไปจนถึงการสร้างเนื้อหา โดเมนบางส่วนที่ใช้ Generative AI ได้แก่ การสร้างเนื้อหา การพัฒนาผู้ช่วยเสมือน แชทบอทเลียนแบบมนุษย์ เกม และอื่นๆ AI เจเนอเรทีฟยังใช้ในอุตสาหกรรมการดูแลสุขภาพเพื่อสร้างแผนการรักษาเฉพาะบุคคลสำหรับผู้ป่วย ปรับปรุงความแม่นยำของการวินิจฉัยทางการแพทย์ ฯลฯ
MLOps คืออะไร?
เมื่อทุกบริษัทพยายามปลูกฝังศักยภาพของ AI ML ลงในบริการและผลิตภัณฑ์ของตน MLOps จึงกลายเป็นที่นิยม MLOps (Machine Learning Operations) เป็นฟังก์ชันที่สำคัญของวิศวกรรม Machine Learning ซึ่งส่วนใหญ่มุ่งเน้นไปที่การปรับปรุงประสิทธิภาพกระบวนการในการนำโมเดล ML เข้าสู่การผลิต ตามด้วยการบำรุงรักษาและการตรวจสอบ เป็นการผสมผสานคุณสมบัติของทั้ง DevOps และ ML เพื่อช่วยให้องค์กรออกแบบไปป์ไลน์ ML ที่มีประสิทธิภาพโดยใช้ทรัพยากรน้อยที่สุดและมีประสิทธิภาพสูงสุด
พลังของ MLOps ในการสร้าง Generative AI ที่ดียิ่งขึ้น
AI เจนเนอเรทีฟมาพร้อมกับความซับซ้อนของการฝึกอบรมและการปรับใช้โมเดล ซึ่งต้องใช้ทรัพยากรการประมวลผลขนาดใหญ่และโครงสร้างพื้นฐานเฉพาะ MLOps เมื่อรวมกับ Generative AI สามารถช่วยจัดการกับความท้าทายเหล่านี้ได้ด้วยการจัดเตรียมเฟรมเวิร์กที่ยอดเยี่ยมสำหรับการจัดการการพัฒนาและการปรับใช้โมเดล Generative AI พร้อมกับทำให้กระบวนการที่เกี่ยวข้องเป็นไปโดยอัตโนมัติ สำหรับองค์กรที่ต้องการปรับปรุงโครงสร้างพื้นฐาน การผสานรวม MLOps สามารถช่วยให้มีคุณลักษณะต่างๆ เช่น การเพิ่มประสิทธิภาพพารามิเตอร์ การปรับใช้อัตโนมัติ & การปรับขนาดไปยังแอปพลิเคชัน Generative AI โดยไม่ต้องเสียค่าใช้จ่ายด้วยตนเองเพิ่มเติม
ประโยชน์หลักที่ MLOps นำเสนอ Generative AI คือประสิทธิภาพ ความสามารถในการปรับขนาด และการลดความเสี่ยง นอกเหนือจากนี้ MLOps สามารถมีส่วนร่วมด้วยวิธีต่อไปนี้ –
1. การจัดการข้อมูล: MLOps สามารถช่วยจัดการข้อมูลปริมาณมากที่ใช้สำหรับการฝึกอบรมโมเดล Generative AI ตรวจสอบให้แน่ใจว่าข้อมูลมีคุณภาพสูง หลากหลาย และเฉพาะสำหรับโดเมนที่ต้องการ
2. การพัฒนาโมเดล: MLOps สามารถช่วยในกระบวนการพัฒนาโมเดลทั้งหมด ตั้งแต่การฝึกอบรมไปจนถึงการทดสอบและการตรวจสอบ รวมถึงการจัดหาเครื่องมือสำหรับการควบคุมเวอร์ชัน การตรวจสอบโค้ด เป็นต้น
3. การปรับใช้: MLOps สามารถช่วยปรับใช้โมเดล Generative AI โดยอัตโนมัติ ทำให้การผลิตง่ายขึ้น
4. การปรับขนาด – MLOps สามารถช่วยในการจัดการปริมาณการรับส่งข้อมูลที่เพิ่มขึ้น ซึ่งรวมถึงการจัดหาเครื่องมือสำหรับจัดการโครงสร้างพื้นฐานและจำนวนข้อมูล
5. การตรวจสอบและการบำรุงรักษา: MLOps สามารถช่วยตรวจสอบประสิทธิภาพของโมเดล Generative AI ที่ทำงานโดยการตรวจจับปัญหา ตรวจสอบประสิทธิภาพ ความผิดปกติ ฯลฯ บท
สรุป เจเนอเรทีฟเอไอกำลังเป็นที่นิยมมากขึ้นเนื่องจากความพร้อมใช้งานของข้อมูลที่มากขึ้น ความก้าวหน้าของเทคโนโลยีคอมพิวเตอร์ และความสามารถในการสร้างเนื้อหาที่ไม่เหมือนใครและเป็นนวัตกรรมใหม่ ด้วยการเพิ่ม MLOps ทำให้สามารถมีบทบาทสำคัญในการจัดการวงจรชีวิตของแบบจำลอง Generative AI ซึ่งจะทำให้ได้รับประโยชน์สูงสุดจากผลิตภัณฑ์และแอปพลิเคชันของตน