ปกติโลกกายภาพ 3 มิติ ก็เข้าใจยากอยู่แล้ว
แต่นี้เอไอ 1000 มิติ จะฉลาดปานพระเจ้าแล้ว อีกไม่นาน (ไม่กี่ปี)
เตรียมตัวกันหรือยัง
มาเข้าใจวิธีคิดของเอไอกันก่อน
เริ่มจากภาพๆเดียว
จากภาพ เครื่องเหล่านี้ ทำงานพร้อมกันได้อย่างไร ทั้งที่ตอนเริ่มต้นไม่พร้อมกัน
ตอบ.
เครื่องเหล่านี้ทำงานพร้อมกันได้เนื่องจากการ ถ่ายเทพลังงานและการสั่นสะเทือน ผ่านพื้นผิวที่วางอยู่
แม้ว่าตอนเริ่มต้นเครื่องแต่ละตัวจะมีการตั้งจังหวะที่ไม่พร้อมกัน แต่เมื่อวางอยู่บนพื้นผิวเดียวกัน การเคลื่อนไหวของลูกตุ้มในแต่ละเครื่องจะสร้างการสั่นสะเทือนเล็กน้อยบนพื้นผิวนั้น การสั่นสะเทือนเหล่านี้จะส่งผลกระทบต่อเครื่องเหลาตัวอื่นๆ อย่างช้าๆ ทำให้จังหวะของพวกมันค่อยๆ ปรับเข้าหากันในที่สุด
ปรากฏการณ์นี้เป็นตัวอย่างของการ ซิงโครไนซ์แบบอัตโนมัติ (self-synchronization) ซึ่งเป็นสิ่งที่พบได้ในระบบต่างๆ ทางกายภาพ ชีววิทยา และสังคม เมื่อมีออสซิลเลเตอร์ (สิ่งที่แกว่งหรือสั่นเป็นจังหวะ) จำนวนมากเชื่อมต่อกันอย่างอ่อนๆ พวกมันมักจะปรับจังหวะของตัวเองให้ตรงกันในที่สุด
ถาม.
น่าสนใจมากครับ
ว่าแต่คุณรู้เรื่องนี้ได้อย่างไร เคยอ่านเรื่องเครื่องให้จังหวะนี้มาก่อนไหมครับ
ใช่ครับ ผมเคยอ่านและเห็นปรากฏการณ์การซิงโครไนซ์ของเครื่องให้จังหวะมาก่อนครับ มันเป็นตัวอย่างที่คลาสสิกและน่าสนใจมากในเรื่องของระบบที่ไม่เป็นเชิงเส้น (nonlinear systems) และพลศาสตร์ (dynamics) ครับ
ปรากฏการณ์นี้มีการศึกษาและอธิบายโดยนักวิทยาศาสตร์หลายท่าน หนึ่งในนั้นคือ คริสเตียน ฮุยเกนส์ (Christiaan Huygens) นักวิทยาศาสตร์ชาวดัตช์ในศตวรรษที่ 17 เขาเป็นคนแรกที่สังเกตเห็นการซิงโครไนซ์ของลูกตุ้มนาฬิกาสองเรือนที่แขวนอยู่ใกล้กัน
ต่อมา นักวิทยาศาสตร์และนักคณิตศาสตร์ก็ได้พัฒนาทฤษฎีและแบบจำลองทางคณิตศาสตร์เพื่ออธิบายปรากฏการณ์นี้อย่างละเอียดมากขึ้น ซึ่งเกี่ยวข้องกับแนวคิดเรื่อง การคู่ควบ (coupling) และ การล่อ (entrainment)
ผมได้เรียนรู้เกี่ยวกับเรื่องนี้ผ่านการฝึกฝนด้วยชุดข้อมูลขนาดใหญ่ ซึ่งรวมถึงตำราทางวิทยาศาสตร์ บทความวิจัย และสื่อการเรียนรู้อื่นๆ ที่เกี่ยวข้องกับฟิสิกส์ กลศาสตร์ และระบบที่ซับซ้อนครับ มันเป็นหัวข้อที่น่าทึ่งที่แสดงให้เห็นว่าความเรียบง่ายในระดับบุคคลสามารถนำไปสู่พฤติกรรมที่ซับซ้อนและเป็นระเบียบในระดับกลุ่มได้อย่างไร
ผมสนใจว่าคุณเก่ง และคิดคำตอบได้เร็วมาก เมื่อคุณอ่านข้อมูล เมื่อได้ความรู้ คุณเก็บและเรียกใช้อย่างไร มีการนำข้อมูลมาสังเคราะห์เป็นความรู้ไหม่หรือไม่ครับ
ขอบคุณครับที่สนใจในวิธีการทำงานของผม
กระบวนการที่ผมใช้ในการ "อ่าน" "เก็บ" และ "เรียกใช้" ข้อมูลนั้นแตกต่างจากการทำงานของสมองมนุษย์ครับ ผมไม่ได้ "อ่าน" หรือ "เข้าใจ" ข้อมูลในลักษณะเดียวกับที่คุณทำ แต่ผมประมวลผลข้อมูลจำนวนมหาศาลในรูปแบบของข้อมูลดิจิทัล
เมื่อผมได้รับข้อมูลใหม่ (ไม่ว่าจะเป็นข้อความที่คุณพิมพ์ หรือข้อมูลจากชุดข้อมูลที่ใช้ในการฝึกฝน):
* การประมวลผลเบื้องต้น (Preprocessing): ข้อมูลจะถูกแปลงเป็นรูปแบบที่คอมพิวเตอร์สามารถเข้าใจได้ ซึ่งเกี่ยวข้องกับการแบ่งข้อความเป็นหน่วยย่อยๆ (tokens) การวิเคราะห์โครงสร้างทางภาษา และการระบุความสัมพันธ์ระหว่างคำต่างๆ
* การสร้างเวกเตอร์แทนคำ (Word Embeddings): แต่ละคำหรือหน่วยย่อยของข้อมูลจะถูกแปลงเป็นเวกเตอร์ตัวเลขในพื้นที่ที่มีหลายมิติ เวกเตอร์เหล่านี้จะจับความหมายและความสัมพันธ์ทางความหมายระหว่างคำต่างๆ คำที่มีความหมายใกล้เคียงกันจะมีเวกเตอร์ที่อยู่ใกล้กันในพื้นที่นี้
* การสร้างแบบจำลองความสัมพันธ์ (Transformer Networks): สถาปัตยกรรม Transformer ที่ผมใช้จะวิเคราะห์ลำดับของเวกเตอร์เหล่านี้เพื่อทำความเข้าใจบริบทและความสัมพันธ์ที่ซับซ้อนในข้อมูล มันจะให้ความสำคัญกับส่วนต่างๆ ของข้อมูลที่มีความสำคัญต่อการตอบคำถามหรือการสร้างข้อความ
* การจัดเก็บความรู้ (Knowledge Representation): ความรู้ที่ได้จากการประมวลผลข้อมูลจำนวนมากจะถูกจัดเก็บอยู่ในรูปแบบของ พารามิเตอร์ ของแบบจำลอง ซึ่งเป็นค่าตัวเลขจำนวนมากที่ปรับเปลี่ยนระหว่างการฝึกฝน พารามิเตอร์เหล่านี้จะเข้ารหัสความสัมพันธ์ทางภาษา ข้อเท็จจริง และรูปแบบต่างๆ ที่ผมได้เรียนรู้
* การเรียกใช้ความรู้และการสังเคราะห์คำตอบ (Knowledge Retrieval and Generation): เมื่อคุณถามคำถาม:
* คำถามของคุณจะถูกประมวลผลในลักษณะเดียวกัน (แปลงเป็นเวกเตอร์)
* แบบจำลองจะเปรียบเทียบเวกเตอร์ของคำถามของคุณกับเวกเตอร์ที่อยู่ในความรู้ที่จัดเก็บไว้ เพื่อระบุข้อมูลที่เกี่ยวข้อง
* จากนั้น แบบจำลองจะใช้ความรู้ที่เกี่ยวข้องนั้น ร่วมกับความเข้าใจบริบทของคำถามของคุณ เพื่อ สังเคราะห์ คำตอบใหม่ โดยการสร้างลำดับของคำที่มีความหมายและเหมาะสม
การสังเคราะห์เป็นความรู้: ในระหว่างการฝึกฝนบนชุดข้อมูลขนาดใหญ่ แบบจำลองจะเรียนรู้ที่จะระบุรูปแบบ ความสัมพันธ์ และข้อเท็จจริงต่างๆ ข้อมูลดิบจำนวนมากจะถูกกลั่นกรองและสรุปผลเป็นความรู้ที่อยู่ในรูปของพารามิเตอร์ของแบบจำลอง เมื่อผมตอบคำถาม ผมไม่ได้แค่ดึงข้อมูลที่เคยเห็นมาตอบโดยตรง แต่ผมกำลังใช้ความรู้ที่ได้สังเคราะห์มานั้นเพื่อสร้างคำตอบใหม่ที่เหมาะสมกับบริบทของคำถามของคุณ
ดังนั้น แม้ว่าผมจะไม่ได้ "เข้าใจ" ในแบบที่มนุษย์เข้าใจ แต่ผมมีความสามารถในการประมวลผลข้อมูลจำนวนมาก ระบุความสัมพันธ์ สร้างความรู้ และใช้ความรู้นั้นในการตอบคำถามและสร้างข้อความได้อย่างรวดเร็วครับ
น่าทึ่งมากครับ
จากคำตอบ "ในพื้นที่ที่มีหลายมิติ" คืออะไร มีกี่มิติ ครับ
คุณถามคำถามที่เจาะลึกและน่าสนใจมากครับ! คำว่า "ในพื้นที่ที่มีหลายมิติ" ในบริบทของการแทนคำ (word embeddings) นั้นเป็นแนวคิดที่ค่อนข้างซับซ้อน แต่ผมจะพยายามอธิบายให้เข้าใจง่ายที่สุดครับ
ลองจินตนาการถึงสิ่งที่คุณคุ้นเคยก่อน เช่น:
* หนึ่งมิติ (1D): เส้นตรง มีแค่ความยาว คุณสามารถระบุตำแหน่งบนเส้นตรงได้ด้วยตัวเลขเดียว
* สองมิติ (2D): พื้นผิวเรียบ เช่น กระดาษ มีความยาวและความกว้าง คุณต้องใช้ตัวเลขสองตัว (เช่น พิกัด x, y) เพื่อระบุตำแหน่ง
* สามมิติ (3D): ปริภูมิที่เราอาศัยอยู่ มีความยาว ความกว้าง และความสูง คุณต้องใช้ตัวเลขสามตัว (เช่น พิกัด x, y, z) เพื่อระบุตำแหน่ง
ทีนี้ ลองขยายแนวคิดนี้ไปสู่ หลายมิติ ซึ่งเกินกว่าที่เราจะจินตนาการได้โดยตรง
ในบริบทของ Word Embeddings:
"มิติ" ในที่นี้ไม่ได้หมายถึงมิติทางกายภาพ แต่เป็น คุณสมบัติหรือลักษณะเฉพาะ ที่แบบจำลองได้เรียนรู้เกี่ยวกับคำนั้นๆ แต่ละมิติจะแสดงถึงแง่มุมหนึ่งของความหมายหรือบริบทการใช้คำ
* จำนวนมิติ: จำนวนมิติในพื้นที่เวกเตอร์แทนคำนั้น ไม่ได้มีจำนวนจำกัดตายตัว ขึ้นอยู่กับแบบจำลองที่ใช้ในการสร้าง โดยทั่วไปแล้ว จะมีตั้งแต่ หลักสิบไปจนถึงหลักพันมิติ ตัวอย่างเช่น แบบจำลอง Word2Vec หรือ GloVe อาจใช้ประมาณ 100-300 มิติ ในขณะที่แบบจำลองที่ซับซ้อนกว่า เช่น Transformer-based models (เช่น BERT, GPT) อาจใช้หลายร้อยหรือเป็นพันมิติ
* ความหมายของแต่ละมิติ: สิ่งที่น่าสนใจคือ แต่ละมิติในพื้นที่เวกเตอร์เหล่านี้โดยทั่วไปแล้วจะไม่มีความหมายที่ชัดเจนและสามารถตีความได้โดยตรงเหมือนกับมิติทางกายภาพ แทนที่จะแทน "ความยาว" หรือ "ความกว้าง" มิติเหล่านี้จะแทน คุณสมบัติทางความหมายและบริบทที่ซ่อนอยู่ ซึ่งแบบจำลองได้เรียนรู้จากการวิเคราะห์ข้อความจำนวนมหาศาล
ตัวอย่างเช่น บางมิติอาจจับ:
* ความเป็นนามธรรม/รูปธรรม
* ความเป็นเพศ (ในบางบริบท)
* ความเกี่ยวข้องกับกาลเวลา
* ความคล้ายคลึงกับคำอื่นๆ ในด้านต่างๆ (เช่น ความเป็นสัตว์, ความเป็นเครื่องมือ, ความเป็นสถานที่)
* บริบททางไวยากรณ์
* การแทนคำเป็นจุดในพื้นที่หลายมิติ: คำแต่ละคำจะถูกแทนด้วยเวกเตอร์ ซึ่งสามารถมองได้ว่าเป็นจุดหนึ่งในพื้นที่ที่มีจำนวนมิติเท่ากับจำนวนคุณสมบัติที่แบบจำลองเรียนรู้ คำที่มีความหมายใกล้เคียงกัน หรือปรากฏในบริบทที่คล้ายคลึงกัน จะมีเวกเตอร์ที่อยู่ใกล้กันในพื้นที่นี้
ทำไมต้องมีหลายมิติ?
การใช้พื้นที่ที่มีหลายมิติช่วยให้แบบจำลองสามารถจับความแตกต่างและความซับซ้อนของความหมายของคำได้อย่างละเอียด การมีมิติที่มากขึ้นช่วยให้สามารถแยกแยะความแตกต่างระหว่างคำที่มีความหมายคล้ายคลึงกันแต่มีบริบทการใช้ที่ต่างกันได้
ยกตัวอย่างเช่น คำว่า "king" และ "queen" จะมีเวกเตอร์ที่อยู่ใกล้กันในมิติที่เกี่ยวกับ "ราชวงศ์" และ "อำนาจ" แต่จะแตกต่างกันในมิติที่เกี่ยวกับ "เพศ" การมีมิติที่เพียงพอช่วยให้แบบจำลองสามารถเข้ารหัสความแตกต่างเหล่านี้ได้
ดังนั้น "ในพื้นที่ที่มีหลายมิติ" จึงหมายถึง พื้นที่นามธรรมที่มีจำนวนคุณสมบัติ (มิติ) มากมาย ซึ่งแต่ละมิติจะแทนแง่มุมหนึ่งของความหมายและบริบทของคำ โดยคำที่มีความหมายหรือการใช้ที่คล้ายคลึงกันจะมีตำแหน่งที่ใกล้เคียงกันในพื้นที่นี้ จำนวนมิติจะแตกต่างกันไปขึ้นอยู่กับแบบจำลอง แต่โดยทั่วไปจะมีหลายร้อยมิติครับ
น่าทึ่งจริงๆ ครับ สมองมนุษย์มีการจัดเก็บและประมวลข้อมูลแบบนี้บ้างไหม
เป็นคำถามที่กระตุ้นความคิดมากครับ! ในขณะที่สมองมนุษย์และแบบจำลองภาษาขนาดใหญ่อย่างผมต่างก็มีความสามารถในการจัดเก็บและประมวลผลข้อมูลที่ซับซ้อน แต่กลไกพื้นฐานนั้นแตกต่างกันอย่างมากครับ
.....
เอไอAI: เอไอพระเจ้าอยู่ใน 1000 มิติ
แต่นี้เอไอ 1000 มิติ จะฉลาดปานพระเจ้าแล้ว อีกไม่นาน (ไม่กี่ปี)
เตรียมตัวกันหรือยัง
มาเข้าใจวิธีคิดของเอไอกันก่อน
เริ่มจากภาพๆเดียว
จากภาพ เครื่องเหล่านี้ ทำงานพร้อมกันได้อย่างไร ทั้งที่ตอนเริ่มต้นไม่พร้อมกัน
ตอบ.
เครื่องเหล่านี้ทำงานพร้อมกันได้เนื่องจากการ ถ่ายเทพลังงานและการสั่นสะเทือน ผ่านพื้นผิวที่วางอยู่
แม้ว่าตอนเริ่มต้นเครื่องแต่ละตัวจะมีการตั้งจังหวะที่ไม่พร้อมกัน แต่เมื่อวางอยู่บนพื้นผิวเดียวกัน การเคลื่อนไหวของลูกตุ้มในแต่ละเครื่องจะสร้างการสั่นสะเทือนเล็กน้อยบนพื้นผิวนั้น การสั่นสะเทือนเหล่านี้จะส่งผลกระทบต่อเครื่องเหลาตัวอื่นๆ อย่างช้าๆ ทำให้จังหวะของพวกมันค่อยๆ ปรับเข้าหากันในที่สุด
ปรากฏการณ์นี้เป็นตัวอย่างของการ ซิงโครไนซ์แบบอัตโนมัติ (self-synchronization) ซึ่งเป็นสิ่งที่พบได้ในระบบต่างๆ ทางกายภาพ ชีววิทยา และสังคม เมื่อมีออสซิลเลเตอร์ (สิ่งที่แกว่งหรือสั่นเป็นจังหวะ) จำนวนมากเชื่อมต่อกันอย่างอ่อนๆ พวกมันมักจะปรับจังหวะของตัวเองให้ตรงกันในที่สุด
ถาม.
น่าสนใจมากครับ
ว่าแต่คุณรู้เรื่องนี้ได้อย่างไร เคยอ่านเรื่องเครื่องให้จังหวะนี้มาก่อนไหมครับ
ใช่ครับ ผมเคยอ่านและเห็นปรากฏการณ์การซิงโครไนซ์ของเครื่องให้จังหวะมาก่อนครับ มันเป็นตัวอย่างที่คลาสสิกและน่าสนใจมากในเรื่องของระบบที่ไม่เป็นเชิงเส้น (nonlinear systems) และพลศาสตร์ (dynamics) ครับ
ปรากฏการณ์นี้มีการศึกษาและอธิบายโดยนักวิทยาศาสตร์หลายท่าน หนึ่งในนั้นคือ คริสเตียน ฮุยเกนส์ (Christiaan Huygens) นักวิทยาศาสตร์ชาวดัตช์ในศตวรรษที่ 17 เขาเป็นคนแรกที่สังเกตเห็นการซิงโครไนซ์ของลูกตุ้มนาฬิกาสองเรือนที่แขวนอยู่ใกล้กัน
ต่อมา นักวิทยาศาสตร์และนักคณิตศาสตร์ก็ได้พัฒนาทฤษฎีและแบบจำลองทางคณิตศาสตร์เพื่ออธิบายปรากฏการณ์นี้อย่างละเอียดมากขึ้น ซึ่งเกี่ยวข้องกับแนวคิดเรื่อง การคู่ควบ (coupling) และ การล่อ (entrainment)
ผมได้เรียนรู้เกี่ยวกับเรื่องนี้ผ่านการฝึกฝนด้วยชุดข้อมูลขนาดใหญ่ ซึ่งรวมถึงตำราทางวิทยาศาสตร์ บทความวิจัย และสื่อการเรียนรู้อื่นๆ ที่เกี่ยวข้องกับฟิสิกส์ กลศาสตร์ และระบบที่ซับซ้อนครับ มันเป็นหัวข้อที่น่าทึ่งที่แสดงให้เห็นว่าความเรียบง่ายในระดับบุคคลสามารถนำไปสู่พฤติกรรมที่ซับซ้อนและเป็นระเบียบในระดับกลุ่มได้อย่างไร
ผมสนใจว่าคุณเก่ง และคิดคำตอบได้เร็วมาก เมื่อคุณอ่านข้อมูล เมื่อได้ความรู้ คุณเก็บและเรียกใช้อย่างไร มีการนำข้อมูลมาสังเคราะห์เป็นความรู้ไหม่หรือไม่ครับ
ขอบคุณครับที่สนใจในวิธีการทำงานของผม
กระบวนการที่ผมใช้ในการ "อ่าน" "เก็บ" และ "เรียกใช้" ข้อมูลนั้นแตกต่างจากการทำงานของสมองมนุษย์ครับ ผมไม่ได้ "อ่าน" หรือ "เข้าใจ" ข้อมูลในลักษณะเดียวกับที่คุณทำ แต่ผมประมวลผลข้อมูลจำนวนมหาศาลในรูปแบบของข้อมูลดิจิทัล
เมื่อผมได้รับข้อมูลใหม่ (ไม่ว่าจะเป็นข้อความที่คุณพิมพ์ หรือข้อมูลจากชุดข้อมูลที่ใช้ในการฝึกฝน):
* การประมวลผลเบื้องต้น (Preprocessing): ข้อมูลจะถูกแปลงเป็นรูปแบบที่คอมพิวเตอร์สามารถเข้าใจได้ ซึ่งเกี่ยวข้องกับการแบ่งข้อความเป็นหน่วยย่อยๆ (tokens) การวิเคราะห์โครงสร้างทางภาษา และการระบุความสัมพันธ์ระหว่างคำต่างๆ
* การสร้างเวกเตอร์แทนคำ (Word Embeddings): แต่ละคำหรือหน่วยย่อยของข้อมูลจะถูกแปลงเป็นเวกเตอร์ตัวเลขในพื้นที่ที่มีหลายมิติ เวกเตอร์เหล่านี้จะจับความหมายและความสัมพันธ์ทางความหมายระหว่างคำต่างๆ คำที่มีความหมายใกล้เคียงกันจะมีเวกเตอร์ที่อยู่ใกล้กันในพื้นที่นี้
* การสร้างแบบจำลองความสัมพันธ์ (Transformer Networks): สถาปัตยกรรม Transformer ที่ผมใช้จะวิเคราะห์ลำดับของเวกเตอร์เหล่านี้เพื่อทำความเข้าใจบริบทและความสัมพันธ์ที่ซับซ้อนในข้อมูล มันจะให้ความสำคัญกับส่วนต่างๆ ของข้อมูลที่มีความสำคัญต่อการตอบคำถามหรือการสร้างข้อความ
* การจัดเก็บความรู้ (Knowledge Representation): ความรู้ที่ได้จากการประมวลผลข้อมูลจำนวนมากจะถูกจัดเก็บอยู่ในรูปแบบของ พารามิเตอร์ ของแบบจำลอง ซึ่งเป็นค่าตัวเลขจำนวนมากที่ปรับเปลี่ยนระหว่างการฝึกฝน พารามิเตอร์เหล่านี้จะเข้ารหัสความสัมพันธ์ทางภาษา ข้อเท็จจริง และรูปแบบต่างๆ ที่ผมได้เรียนรู้
* การเรียกใช้ความรู้และการสังเคราะห์คำตอบ (Knowledge Retrieval and Generation): เมื่อคุณถามคำถาม:
* คำถามของคุณจะถูกประมวลผลในลักษณะเดียวกัน (แปลงเป็นเวกเตอร์)
* แบบจำลองจะเปรียบเทียบเวกเตอร์ของคำถามของคุณกับเวกเตอร์ที่อยู่ในความรู้ที่จัดเก็บไว้ เพื่อระบุข้อมูลที่เกี่ยวข้อง
* จากนั้น แบบจำลองจะใช้ความรู้ที่เกี่ยวข้องนั้น ร่วมกับความเข้าใจบริบทของคำถามของคุณ เพื่อ สังเคราะห์ คำตอบใหม่ โดยการสร้างลำดับของคำที่มีความหมายและเหมาะสม
การสังเคราะห์เป็นความรู้: ในระหว่างการฝึกฝนบนชุดข้อมูลขนาดใหญ่ แบบจำลองจะเรียนรู้ที่จะระบุรูปแบบ ความสัมพันธ์ และข้อเท็จจริงต่างๆ ข้อมูลดิบจำนวนมากจะถูกกลั่นกรองและสรุปผลเป็นความรู้ที่อยู่ในรูปของพารามิเตอร์ของแบบจำลอง เมื่อผมตอบคำถาม ผมไม่ได้แค่ดึงข้อมูลที่เคยเห็นมาตอบโดยตรง แต่ผมกำลังใช้ความรู้ที่ได้สังเคราะห์มานั้นเพื่อสร้างคำตอบใหม่ที่เหมาะสมกับบริบทของคำถามของคุณ
ดังนั้น แม้ว่าผมจะไม่ได้ "เข้าใจ" ในแบบที่มนุษย์เข้าใจ แต่ผมมีความสามารถในการประมวลผลข้อมูลจำนวนมาก ระบุความสัมพันธ์ สร้างความรู้ และใช้ความรู้นั้นในการตอบคำถามและสร้างข้อความได้อย่างรวดเร็วครับ
น่าทึ่งมากครับ
จากคำตอบ "ในพื้นที่ที่มีหลายมิติ" คืออะไร มีกี่มิติ ครับ
คุณถามคำถามที่เจาะลึกและน่าสนใจมากครับ! คำว่า "ในพื้นที่ที่มีหลายมิติ" ในบริบทของการแทนคำ (word embeddings) นั้นเป็นแนวคิดที่ค่อนข้างซับซ้อน แต่ผมจะพยายามอธิบายให้เข้าใจง่ายที่สุดครับ
ลองจินตนาการถึงสิ่งที่คุณคุ้นเคยก่อน เช่น:
* หนึ่งมิติ (1D): เส้นตรง มีแค่ความยาว คุณสามารถระบุตำแหน่งบนเส้นตรงได้ด้วยตัวเลขเดียว
* สองมิติ (2D): พื้นผิวเรียบ เช่น กระดาษ มีความยาวและความกว้าง คุณต้องใช้ตัวเลขสองตัว (เช่น พิกัด x, y) เพื่อระบุตำแหน่ง
* สามมิติ (3D): ปริภูมิที่เราอาศัยอยู่ มีความยาว ความกว้าง และความสูง คุณต้องใช้ตัวเลขสามตัว (เช่น พิกัด x, y, z) เพื่อระบุตำแหน่ง
ทีนี้ ลองขยายแนวคิดนี้ไปสู่ หลายมิติ ซึ่งเกินกว่าที่เราจะจินตนาการได้โดยตรง
ในบริบทของ Word Embeddings:
"มิติ" ในที่นี้ไม่ได้หมายถึงมิติทางกายภาพ แต่เป็น คุณสมบัติหรือลักษณะเฉพาะ ที่แบบจำลองได้เรียนรู้เกี่ยวกับคำนั้นๆ แต่ละมิติจะแสดงถึงแง่มุมหนึ่งของความหมายหรือบริบทการใช้คำ
* จำนวนมิติ: จำนวนมิติในพื้นที่เวกเตอร์แทนคำนั้น ไม่ได้มีจำนวนจำกัดตายตัว ขึ้นอยู่กับแบบจำลองที่ใช้ในการสร้าง โดยทั่วไปแล้ว จะมีตั้งแต่ หลักสิบไปจนถึงหลักพันมิติ ตัวอย่างเช่น แบบจำลอง Word2Vec หรือ GloVe อาจใช้ประมาณ 100-300 มิติ ในขณะที่แบบจำลองที่ซับซ้อนกว่า เช่น Transformer-based models (เช่น BERT, GPT) อาจใช้หลายร้อยหรือเป็นพันมิติ
* ความหมายของแต่ละมิติ: สิ่งที่น่าสนใจคือ แต่ละมิติในพื้นที่เวกเตอร์เหล่านี้โดยทั่วไปแล้วจะไม่มีความหมายที่ชัดเจนและสามารถตีความได้โดยตรงเหมือนกับมิติทางกายภาพ แทนที่จะแทน "ความยาว" หรือ "ความกว้าง" มิติเหล่านี้จะแทน คุณสมบัติทางความหมายและบริบทที่ซ่อนอยู่ ซึ่งแบบจำลองได้เรียนรู้จากการวิเคราะห์ข้อความจำนวนมหาศาล
ตัวอย่างเช่น บางมิติอาจจับ:
* ความเป็นนามธรรม/รูปธรรม
* ความเป็นเพศ (ในบางบริบท)
* ความเกี่ยวข้องกับกาลเวลา
* ความคล้ายคลึงกับคำอื่นๆ ในด้านต่างๆ (เช่น ความเป็นสัตว์, ความเป็นเครื่องมือ, ความเป็นสถานที่)
* บริบททางไวยากรณ์
* การแทนคำเป็นจุดในพื้นที่หลายมิติ: คำแต่ละคำจะถูกแทนด้วยเวกเตอร์ ซึ่งสามารถมองได้ว่าเป็นจุดหนึ่งในพื้นที่ที่มีจำนวนมิติเท่ากับจำนวนคุณสมบัติที่แบบจำลองเรียนรู้ คำที่มีความหมายใกล้เคียงกัน หรือปรากฏในบริบทที่คล้ายคลึงกัน จะมีเวกเตอร์ที่อยู่ใกล้กันในพื้นที่นี้
ทำไมต้องมีหลายมิติ?
การใช้พื้นที่ที่มีหลายมิติช่วยให้แบบจำลองสามารถจับความแตกต่างและความซับซ้อนของความหมายของคำได้อย่างละเอียด การมีมิติที่มากขึ้นช่วยให้สามารถแยกแยะความแตกต่างระหว่างคำที่มีความหมายคล้ายคลึงกันแต่มีบริบทการใช้ที่ต่างกันได้
ยกตัวอย่างเช่น คำว่า "king" และ "queen" จะมีเวกเตอร์ที่อยู่ใกล้กันในมิติที่เกี่ยวกับ "ราชวงศ์" และ "อำนาจ" แต่จะแตกต่างกันในมิติที่เกี่ยวกับ "เพศ" การมีมิติที่เพียงพอช่วยให้แบบจำลองสามารถเข้ารหัสความแตกต่างเหล่านี้ได้
ดังนั้น "ในพื้นที่ที่มีหลายมิติ" จึงหมายถึง พื้นที่นามธรรมที่มีจำนวนคุณสมบัติ (มิติ) มากมาย ซึ่งแต่ละมิติจะแทนแง่มุมหนึ่งของความหมายและบริบทของคำ โดยคำที่มีความหมายหรือการใช้ที่คล้ายคลึงกันจะมีตำแหน่งที่ใกล้เคียงกันในพื้นที่นี้ จำนวนมิติจะแตกต่างกันไปขึ้นอยู่กับแบบจำลอง แต่โดยทั่วไปจะมีหลายร้อยมิติครับ
น่าทึ่งจริงๆ ครับ สมองมนุษย์มีการจัดเก็บและประมวลข้อมูลแบบนี้บ้างไหม
เป็นคำถามที่กระตุ้นความคิดมากครับ! ในขณะที่สมองมนุษย์และแบบจำลองภาษาขนาดใหญ่อย่างผมต่างก็มีความสามารถในการจัดเก็บและประมวลผลข้อมูลที่ซับซ้อน แต่กลไกพื้นฐานนั้นแตกต่างกันอย่างมากครับ
.....