ค..ตนดูระบบคอม

การปรับแต่งโมเดลภาษา LLM เพื่อรองรับงานซับซ้อนระดับองค์กร บทนำ         ในยุคที่องค์กรขับเคลื่อนด้วยข้อมูล (Data-Driven Organization) โมเดลภาษาแบบ Large Language Model (LLM) ได้กลายเป็นโครงสร้างพื้นฐานใหม่ของระบบดิจิทัล ไม่ว่าจะเป็น AI Assistant, Knowledge Engine, Decision Support System หรือ Autonomous Agent อย่างไรก็ตาม การนำ LLM มาใช้งานระดับองค์กรไม่สามารถใช้โมเดลสำเร็จรูป (Out-of-the-box) ได้โดยตรง จำเป็นต้องมีการปรับแต่ง (Customization) ให้รองรับสิ่งเหล่านี้ คือ  กระบวนการทางธุรกิจที่ซับซ้อน ข้อมูลภายในองค์กร (Private / Proprietary Data) ข้อกำหนดด้านความปลอดภัย กฎหมาย และ Compliance ความสามารถในการ Scale และ Integrate กับระบบเดิม เอกสารนี้อธิบายแนวคิดเชิงลึก วิธีการ และสถาปัตยกรรมของการปรับแต่ง LLM ระดับ Enterprise ประเด็นที่น่าสนใจ 1. ความท้าทายของการใช้ LLM ในองค์กร 2. ระดับของการปรับแต่ง LLM (LLM Customization Levels) 3. สถาปัตยกรรม LLM ระดับองค์กร (Enterprise LLM Architecture) 4. การจัดการข้อมูลสำหรับ LLM (LLM Data Strategy) 5.ข้อกำหนด กฏหมาย...

The distinction between Prompt Engineering and  LLMs (Large Language Models) is fundamental to understanding how modern AI works. Think of it as the difference between a tool and the skill of using that tool Here’s a detailed breakdown: LLM (Large Language Model) - The Engine What it is: A large-scale, deep learning model trained on a vast amount of text data. It learns patterns, relationships, and representations of language. Analogy:  A powerful, but general-purpose engine. It has immense capability but no specific purpose on its own. Key Characteristics:     *   **Core Function:** Predicts the next most likely token (word/piece) in a sequence.     *   **Knowledge:** Contains latent knowledge and reasoning abilities learned from its training data.     *   **Form:** The raw model itself (e.g., GPT-4, Claude 3, Llama 3). It's the "brain."     *   **It is trained** through a costly, intensive process involving massive ...

ปัญหาของ AI สามารถแบ่งออกได้หลายมิติ ตั้งแต่ด้านเทคนิค ธุรกิจ ไปจนถึงสังคมและจริยธรรม โดยสรุปประเด็นสำคัญที่เกิดขึ้นจริงในปัจจุบัน (และจะรุนแรงขึ้นในอนาคต)  มีประเด็นปัญหาอยู่ 7 ด้านด้วยกัน ได้ดังนี้ ปัญหาด้านเทคนิค (Technical Problems)  ซึ่งเกิดปัญหาหลักๆ อยู่ 3 ประการ คือ          1.1  จากการใช้ AI ในปัจจุบันนี้พบว่า  AI สื่อสารผิดพลาดอาจกล่าวได้ว่า ตัว AI ที่เราใช้เข้าใจคำสั่งผิดผิดพลาด แต่ AI พูดมั่นใจ (Hallucination) ว่าที่ข้อมูลที่ให้มานี้ มีความน่าเชื่อถือ พร้อมทั้งมีการสร้างข้อมูลที่ “ดูเหมือนถูก” แต่ผิด  และยังอ้างอิงแหล่งข้อมูลที่ไม่มีอยู่จริง ซึ่งเป็นอันตรายมากในงาน แพทย์ กฎหมาย การเงิน ระบบองค์กร          1.2 มี  Context จำกัด เนื้อหาสั้น  เข้าใจธุรกิจไม่จริง เข้าใจโค้ดได้ แต่ไม่เข้าใจ Business Logic ไม่รู้ constraint จริง เช่น กฎหมาย, SLA, Cost, Org policy           1.3 ไม่สามารถ Debug ระบบใหญ่ได้ มีความสามารถแค่กับ code snippet แต่อ่อนมากกับ Legacy / Distribut...

  AI Industry คืออะไร อุตสาหกรรม AI คือระบบธุรกิจ เทคโนโลยี และบริการที่ใช้ ปัญญาประดิษฐ์ เพื่อวิเคราะห์ข้อมูล เรียนรู้ ตัดสินใจ และทำงานแทนหรือช่วยมนุษย์ได้อย่างฉลาด กลุ่มหลักของอุตสาหกรรม AI 1)  AI Infrastructure โครงสร้างพื้นฐาน ชิป (GPU/TPU) Cloud / Data Center Model Platform (LLM, Vision, Speech) ตัวอย่าง: Cloud AI, Model API 2)  AI Software & Tools ซอต์แวร์ และเครื่องมือ   AI  Chatbot / AI Assistant AI Coding / Design / Content Data Analytics & Automation ใช้เพิ่มประสิทธิภาพการทำงานได้แก่ การตอบคำถาม การให้คำปรึกษา การพัฒนาซอฟต์แวร์ การออกแบบคอนเทนต์ 3)  AI Application (ตามอุตสาหกรรม) แอปพลิเคชั่นในแต่ละอุตสหกรรม  สุขภาพ: วิเคราะห์ภาพแพทย์, ผู้ช่วยแพทย์  การเงิน: ตรวจจับทุจริต, Robo-advisor อุตสาหกรรม: หุ่นยนต์, ควบคุมคุณภาพ ค้าปลีก: Recommendation, Chat Commerce การศึกษา: Tutor AI, Personalized Learning 4)  AI Agent & Autonomous System  AI ทำงานเองเป็นขั้นตอน วางแผน ตัดสินใ...