ในยุคที่เทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ (AI) กำลังพัฒนาอย่างรวดเร็ว โมเดลภาษาขนาดใหญ่ (Large Language Model – LLM) ได้กลายเป็นเครื่องมือสำคัญในการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (Natural Language Processing – NLP) ซึ่งมีความสามารถในการสร้างข้อความที่ใกล้เคียงกับภาษามนุษย์ เช่น การเขียนบทความ การตอบคำถาม หรือการแปลภาษา การพัฒนา LLM ไม่ได้มุ่งเน้นเพียงการสร้างโมเดลที่ทำงานได้ดีบนข้อมูลที่มีอยู่เท่านั้น แต่ยังต้องให้ความสำคัญกับการประเมินความสามารถของโมเดลด้วยการวัดประสิทธิภาพ (Evaluation Metrics) เพื่อให้ผู้พัฒนาสามารถปรับปรุงโมเดลให้มีประสิทธิภาพที่ดียิ่งขึ้นในอนาคต รูปที่ 1 ภาพรวมระบบการวัดประสิทธิภาพโมเดลภาษาขนาดใหญ่ [1] ในบทความนี้ จะเริ่มด้วยการเล่าถึงความสำคัญของการวัดประสิทธิภาพ LLM ประเภทของการคำนวณค่าการวัดประสิทธิภาพ LLM และการนำไปประยุกต์ใช้งานจริงและข้อควรระวัง ความสำคัญของการวัดประสิทธิภาพ LLM การวัดประสิทธิภาพของโมเดลภาษาขนาดใหญ่เป็นสิ่งสำคัญด้วยเหตุผลหลายประการ เช่น หากการวัดประสิทธิภาพไม่ถูกต้อง อาจนำไปสู่การตัดสินใจที่ผิดพลาดได้ เช่น ประเภทของการคำนวณค่าการวัดประสิทธิภาพ LLM การประเมินผลของ LLM สามารถแบ่งออกเป็น 3 ประเภทหลัก ได้แก่ 1 การวัดเชิงสถิติ (Statistical Scorers) การวัดเชิงสถิติเป็นการใช้วิธีการทางสถิติเพื่อประเมินความคล้ายคลึงกันของข้อความที่โมเดลสร้างขึ้นกับข้อความที่มนุษย์สร้าง ข้อดีของวิธีนี้คือ เข้าใจง่าย ใช้กันแพร่หลาย ใช้ทรัพยากรน้อย และประเมินผลได้รวดเร็ว แต่ข้อเสียคือไม่คำนึงถึงความหมายเชิงบริบทหรือความเข้าใจที่ลึกซึ้ง เช่น 2 การวัดด้วยโมเดล (Model-Based Scorers) การวัดด้วยโมเดลใช้ LLM เองในการประเมินผล ซึ่งสามารถให้ผลที่แม่นยำและใกล้เคียงความจริงมากกว่า แต่มีความซับซ้อนและต้องการการประมวลผลมากขึ้น เช่น รูปที่ 2 แสดงกระบวนการ G-EVAL: LLM สร้าง chain of thoughts จากข้อมูลงานและเกณฑ์ แล้วใช้ผลลัพธ์นี้ประเมินแบบผ่านการใช้คำสั่ง (prompt) จากนั้นคำนวณคะแนนสุดท้ายโดยใช้ผลรวมถ่วงน้ำหนักด้วยความน่าจะเป็นของคะแนนผลลัพธ์ [2] 3 การผสมผสานระหว่างการวัดเชิงสถิติและโมเดล (Combining Statistical and Model-Based Scorers) การผสมผสานระหว่างการวัดเชิงสถิติและการวัดด้วยโมเดลช่วยให้ได้ผลลัพธ์ที่มีความแม่นยำและเชื่อถือได้มากขึ้น โดยคำนึงถึงความหมายเชิงบริบท เช่น รูปที่ 3 แสดงการประเมินความคล้ายคลึงระหว่างข้อความอ้างอิงและข้อความที่สร้างขึ้น โดยใช้ BERT embeddings เพื่อแทนคำในรูปแบบเวกเตอร์ และใช้การคำนวณค่าความคล้ายคลึง (cosine similarity) ระหว่างคำในแต่ละประโยค จากนั้นจับคู่คำที่มีความคล้ายคลึงกันแบบ greedy matching (แสดงด้วยกรอบสีแดง) และอาจถ่วงน้ำหนักด้วย IDF เพื่อเพิ่มความแม่นยำ (เป็นตัวเลือก) [3] การนำไปประยุกต์ใช้งานจริงและข้อควรระวัง เพื่อให้การวัดประสิทธิภาพของโมเดลภาษาขนาดใหญ่มีความครอบคลุมและแม่นยำมากขึ้น ควรพิจารณาวิธีการที่หลากหลายดังนี้: บทสรุป การวัดประสิทธิภาพของโมเดลภาษาขนาดใหญ่เป็นกระบวนการที่สำคัญและจำเป็นในการพัฒนา LLM ที่มีคุณภาพ การใช้วิธีการวัดที่หลากหลายและการประเมินผลอย่างครอบคลุมจะช่วยให้ได้โมเดลที่มีประสิทธิภาพและสามารถตอบสนองต่อความต้องการของผู้ใช้ได้อย่างมีประสิทธิภาพในอนาคต เอกสารอ้างอิง บทความโดย ธนกร ทำอิ่นแก้ว ตรวจทานและปรับปรุงโดย ดร.ขวัญศิริ ศิริมังคลา
