SLM คืออะไร
โดย
Small Language Model (SLM) เป็นโมเดลภาษา AI ขนาดเล็ก ที่ออกแบบมาเพื่อทำงานด้าน การประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) โดยมีพารามิเตอร์น้อยกว่า Large Language Models (LLMs) เช่น GPT-4, Gemini ทำให้ใช้ทรัพยากรน้อยกว่า แต่ยังคงประสิทธิภาพในงานเฉพาะทาง
- ★ความแตกต่างระหว่าง SLM กับ LLM
☆ จำนวนพารามิเตอร์
SLM : ~1M - 10B พารามิเตอร์ LLM : 10B - 1T+ พารามิเตอร์
☆ ขนาดข้อมูลฝึกฝน
SLM : เล็กกว่า/เฉพาะทาง LLM : ใหญ่กว่า/หลากหลาย
☆ ความสามารถ
SLM : เน้นงานเฉพาะด้าน
LLM : ความรู้กว้างกว่า
☆ ความต้องการทรัพยากร
SLM : ความต้องการน้อย (รันบน CPU/มือถือได้)
LLM : ความต้องการสูง (ต้องใช้ GPU/Cloud)
☆ ความเร็ว
SLM : เร็ว
LLM : ช้ากว่า (เพราะขนาดใหญ่)
☆ ความเป็นส่วนตัว
SLM : รันบนอุปกรณ์ได้ (On-device)
LLM : ส่วนใหญ่ต้องใช้ Cloud
- ★SLM ทำงานอย่างไร
SLM ใช้สถาปัตยกรรมคล้าย Transformer แต่ปรับให้เล็ก และ มีประสิทธิภาพสูง โดยมีขั้นตอนหลักดังนี้
1. Tokenization
- แปลงข้อความเป็น "โทเค็น" (หน่วยย่อยของคำ) เช่น "สวัสดี" → ["สวัส", "ดี"]
2. Embedding (การเข้ารหัส) - แปลงโทเค็นเป็นเวกเตอร์ตัวเลข (เพื่อให้ AI ประมวลผลได้)
3. Neural Network Processing
- ใช้ Transformer-based หรือ RNN/LSTM (บางรุ่น) ประมวลผลข้อมูล
- SLM บางตัวใช้ Mixture of Experts (MoE) เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพ
4. Next-Token Prediction
- ทำนายคำถัดไปจากข้อมูลที่เรียนรู้มา
5. Text Generation
- สร้างข้อความตอบกลับโดยเลือกคำที่มีความน่าจะเป็นสูงสุด
- ★ประเภทของ SLM (แบ่งตามจุดประสงค์การใช้งาน)
1. Domain-Specific SLMs
- ฝึกมาเฉพาะด้าน เช่น การแพทย์, กฎหมาย, การเงิน
- ตัวอย่าง: BioMedLM (สำหรับงานชีวการแพทย์)
2. On-Device/Edge SLMs
- รันบนอุปกรณ์ขนาดเล็ก เช่น สมาร์ทโฟน, IoT
- ตัวอย่าง: Gemini Nano (โดย Google), Phi-3 (โดย Microsoft)
3. Task-Specific SLMs
- ออกแบบสำหรับงานเดียว เช่น สรุปข้อความ, วิเคราะห์ความรู้สึก
- ตัวอย่าง: T5-Small (สำหรับ Text Summarization)
- ★ประโยชน์
✅ ประสิทธิภาพสูงในงานเฉพาะ (แม่นยำกว่า LLM ในบางโดเมน)
✅ ใช้ทรัพยากรน้อย (รันบน CPU/มือถือได้ ไม่ต้องพึ่ง Cloud)
✅ ความเป็นส่วนตัวดี (ประมวลผลบนอุปกรณ์ได้ ลดการส่งข้อมูลไป Cloud)
✅ ปรับแต่งง่าย (Fine-tuning เร็ว ต้นทุนต่ำ)
✅ เหมาะสำหรับ Real-time Applications (ตอบสนองเร็ว)
- ★ตัวอย่างการใช้งาน
1. Chatbots เฉพาะทาง
- ธนาคารใช้ SLM ตอบคำถามลูกค้าเกี่ยวกับสินเชื่อ/บัตรเครดิต
2. การประมวลผลบนอุปกรณ์ (On-Device NLP)
- สมาร์ทโฟน: แปลภาษาแบบออฟไลน์ (Google Translate)
- รถยนต์: ระบบสั่งการด้วยเสียง (เช่น Tesla Voice Command)
3. Healthcare & Legal Tech
- แพทย์: ช่วยสรุปประวัติผู้ป่วยจากบันทึกการรักษา
- นักกฎหมาย: วิเคราะห์สัญญาด้วย SLM ที่ฝึกด้วยข้อมูลกฎหมาย
4. Content Moderation
- ตรวจจับข้อความไม่เหมาะสมในโซเชียลมีเดียแบบเรียลไทม์
5. สรุปเอกสารอัตโนมัติ
- สรุปรายงานการประชุมในองค์กรด้วย SLM แบบ Private Deployment
✏️ Shoper Gamer
- ✓Parameter (Ai) คืออะไร 👇
- ✓LLM คืออะไร 👇
- ✓NLP คืออะไร 👇
Credit :
👇
- ●https://huggingface.co/blog/jjokah/small-language-model
- ●https://www.amitysolutions.com/th/blogs/llms-vs-slms
- ●https://www.ibm.com/think/topics/small-language-models
- ●https://techsauce.co/tech-and-biz/what-are-slm-business-switching-from-llm
- 1
ดูเพิ่มเติมในซีรีส์
โฆษณา
- ดาวน์โหลดแอปพลิเคชัน
- © 2025 Blockdit
