START: सोचने के एक नए तरीके से AI में क्रांति लाना

คุณเคยสงสัยมั้ยครับ ว่าทำไมบางครั้ง AI ถึงตอบคำถามผิดๆ หรือให้ข้อมูลที่ไม่สมเหตุสมผล?

ปัญหานี้กำลังจะหมดไป เพราะนักวิจัยจาก Alibaba และ University of Science and Technology of China ได้พัฒนา AI ตัวใหม่ที่ชื่อว่า START (Self-Taught Reasoner with Tools) หรือแปลเป็นไทยง่ายๆ ว่า "ระบบเรียนรู้การใช้เหตุผลด้วยตนเองพร้อมเครื่องมือ"

START ไม่ใช่แค่ AI ธรรมดา แต่มันเป็น AI ที่คิดเป็นขั้นเป็นตอน และรู้จักใช้เครื่องมือช่วยคิด เหมือนกับที่เราใช้เครื่องคิดเลขหรือโปรแกรมคอมพิวเตอร์ช่วยแก้ปัญหายากๆ นั่นเอง ทำให้ START มีความสามารถในการแก้ปัญหาที่ซับซ้อนได้ดีกว่า AI รุ่นก่อนๆ

START ทำงานอย่างไร? อะไรที่ทำให้ START แตกต่าง

START เป็น AI ที่ต่อยอดมาจากแนวคิด Large Reasoning Models (LRMs) หรือโมเดลภาษาขนาดใหญ่ที่เน้นการใช้เหตุผลเป็นหลัก โดย START มีคุณสมบัติเด่นที่น่าสนใจดังนี้:

• Chain-of-Thought (CoT): คิดเป็นขั้นตอนอย่างเป็นระบบ:
  • START ใช้วิธีที่เรียกว่า "Chain-of-Thought" หรือ "การคิดแบบลูกโซ่" คือการแตกปัญหาที่ซับซ้อนออกเป็นขั้นตอนย่อยๆ แล้วค่อยๆ แก้ไปทีละขั้น ทำให้สามารถวิเคราะห์และจัดการกับปัญหาที่ซับซ้อนได้ดีกว่าเดิม เหมือนเวลาที่เราแก้โจทย์คณิตศาสตร์ยากๆ ก็ต้องทำทีละขั้นตอน
• การใช้เครื่องมือภายนอก (External Tools): Python Interpreter:
  • เมื่อเจอปัญหาที่ต้องคำนวณซับซ้อน หรือต้องการข้อมูลเพิ่มเติม START จะเรียกใช้โปรแกรม Python เพื่อช่วยคำนวณ, ตรวจสอบข้อมูล หรือสร้างผลลัพธ์ที่ต้องการ ทำให้ได้คำตอบที่แม่นยำและน่าเชื่อถือ เหมือนมีเครื่องคิดเลขอัจฉริยะและผู้ช่วยวิเคราะห์ข้อมูลส่วนตัว
• Self-Taught Learning: เรียนรู้และปรับปรุงตัวเอง:
  • START มีระบบที่ช่วยให้มันเรียนรู้จากประสบการณ์ของตัวเอง และปรับปรุงความสามารถในการใช้เหตุผลและการใช้เครื่องมือให้ดีขึ้นเรื่อยๆ คล้ายๆ กับที่เราฝึกทำโจทย์ซ้ำๆ จนเก่งขึ้น 
  • ใช้เทคนิคที่เรียกว่า Hint-infer และ Hint Rejection Sampling Fine-Tuning (Hint-RFT) ซึ่งช่วยให้โมเดลสามารถเรียนรู้วิธีการใช้เครื่องมือภายนอกได้อย่างมีประสิทธิภาพ โดยไม่จำเป็นต้องมีข้อมูลตัวอย่างจำนวนมาก

กลไกการทำงานของ START 

(เทคนิคหน่อย ข้ามไปได้ครับ)

รูปภาพประกอบการทำงานของ START จากเปเปอร์งานวิจัย

START ทำงานผ่านกระบวนการสำคัญ 2 ขั้นตอน:

1. Hint-infer:
   • ในขั้นตอนนี้ START จะแทรก "คำใบ้" (hints) เข้าไปในกระบวนการให้เหตุผล เพื่อกระตุ้นให้โมเดลเรียกใช้เครื่องมือภายนอก
   • ตัวอย่างคำใบ้ เช่น "Wait, maybe using Python here is a good idea." ซึ่งจะถูกแทรกเข้าไปหลังคำเชื่อมต่างๆ หรือก่อน stop token 1
2. Hint Rejection Sampling Fine-Tuning (Hint-RFT):
   • ขั้นตอนนี้จะนำผลลัพธ์จาก Hint-infer มาคัดกรอง ให้คะแนน และปรับแต่ง เพื่อสร้างชุดข้อมูลคุณภาพสูง (Dseed)
   • จากนั้นจะนำ Dseed ไป fine-tune โมเดลพื้นฐาน (QwQ-32B-Preview) เพื่อสร้าง START-0
   • START-0 จะถูกใช้ในการสร้างชุดข้อมูลที่หลากหลายยิ่งขึ้น (DSTART) ซึ่งจะนำไปสู่การ fine-tune ครั้งสุดท้ายเพื่อสร้าง START

START เก่งแค่ไหน? ตัวอย่างความสามารถที่น่าทึ่ง

START ไม่ใช่แค่ "เก่ง" แต่มัน "เก่งมาก" ครับ
ลองดูตัวอย่างความสามารถที่น่าทึ่งของ START กัน

• แก้โจทย์คณิตศาสตร์ระดับแข่งขัน:
  • START ทำคะแนนได้สูงในการแข่งขันคณิตศาสตร์ระดับสูง เช่น MATH500 และ AMC23 โดยมีความแม่นยำถึง 95% ในการแข่งขันบางรายการ ซึ่งสูงกว่านักเรียนหัวกะทิหลายๆ คน
• ตอบคำถามวิทยาศาสตร์ระดับปริญญาเอก:
  • START สามารถตอบคำถามที่ยากและซับซ้อนในระดับปริญญาเอกได้อย่างแม่นยำ ในการทดสอบ GPQA (Graduate-Level Science Questions) START ทำคะแนนได้ดีกว่า AI รุ่นก่อนๆ อย่างเห็นได้ชัด
• เขียนโค้ดคอมพิวเตอร์และแก้ไขข้อผิดพลาด (Debugging):
  • START ไม่เพียงแต่เขียนโค้ดโปรแกรมได้เท่านั้น แต่ยังสามารถตรวจสอบและแก้ไขข้อผิดพลาดในโค้ดได้ด้วยตัวเอง ซึ่งเป็นทักษะที่สำคัญอย่างยิ่งในการพัฒนาซอฟต์แวร์

ที่น่าทึ่งไปกว่านั้นคือ START ทำสิ่งเหล่านี้ได้โดยไม่ต้องมีคนคอยบอกทุกขั้นตอน มันรู้จักคิด วิเคราะห์ และแก้ปัญหาด้วยตัวเอง คล้ายกับที่มนุษย์เราทำ 

เก่งขึ้นจนน่าตกใจ (แอบกลัวเบาๆ 😆)

เทคโนโลยีเบื้องหลัง START: QwQ-32B-Preview และ Fine-Tuning

START สร้างขึ้นจากพื้นฐานของโมเดล QwQ-32B-Preview ซึ่งเป็น Large Language Model (LLM) ที่มีประสิทธิภาพสูง และใช้ภาษา Python เป็นเครื่องมือสำคัญในการช่วยคิดและประมวลผลข้อมูล

นอกจากนี้ START ยังใช้กระบวนการ Fine-Tuning แบบสองขั้นตอน (Two-Phase Fine-Tuning) เพื่อปรับแต่งโมเดลให้มีความสามารถในการใช้เหตุผลและการใช้เครื่องมือได้ดียิ่งขึ้น

START จะเปลี่ยนโลกของเราไปอย่างไร? ศักยภาพในการประยุกต์ใช้

START มีศักยภาพในการปฏิวัติและเปลี่ยนแปลงโลกของเราในหลายๆ ด้าน เช่น

• การวิจัยทางวิทยาศาสตร์:
  • START สามารถช่วยนักวิทยาศาสตร์วิเคราะห์ข้อมูลที่ซับซ้อน, ค้นหาความสัมพันธ์ที่ซ่อนอยู่, หรือแม้แต่ช่วยคิดค้นทฤษฎีใหม่ๆ ได้อย่างมีประสิทธิภาพ
• การศึกษา:
  • START สามารถนำมาใช้ในการพัฒนาสื่อการเรียนรู้ที่ชาญฉลาดและปรับให้เหมาะกับผู้เรียนแต่ละคน ช่วยให้เข้าใจเนื้อหาที่ยากได้ง่ายขึ้น
• การพัฒนาซอฟต์แวร์:
  • START สามารถช่วยโปรแกรมเมอร์เขียนโค้ด, ตรวจสอบข้อผิดพลาด, และเพิ่มประสิทธิภาพของโปรแกรม ทำให้การพัฒนาซอฟต์แวร์เป็นไปได้รวดเร็วและมีคุณภาพมากยิ่งขึ้น
• การแก้ปัญหาที่ซับซ้อน:
  • ไม่ว่าจะเป็นการวิเคราะห์ข้อมูลทางการเงิน, การวางแผนกลยุทธ์ทางธุรกิจ, หรือการจัดการโลจิสติกส์ START สามารถช่วยให้เราตัดสินใจได้ดีขึ้น และแก้ปัญหาที่ซับซ้อนได้อย่างมีประสิทธิภาพ

อนาคตของ AI ที่ "คิดเป็น" ไม่ใช่แค่ "จำได้"

START ไม่ใช่แค่ AI ธรรมดา แต่เป็นก้าวกระโดดครั้งใหญ่ของวงการเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ มันแสดงให้เห็นว่า AI สามารถ "คิดเป็น" ได้จริงๆ ไม่ใช่แค่จำข้อมูลมาตอบ

แม้ว่า START จะยังมีข้อจำกัดบางอย่าง เช่น ความสามารถในการทำงานกับภาษาอื่นๆ นอกเหนือจาก Python

แต่ก็เปิดประตูสู่โลกใหม่ของ AI ที่ฉลาดขึ้น เข้าใจบริบทมากขึ้น และพร้อมที่จะช่วยมนุษย์แก้ปัญหาที่ซับซ้อนยิ่งขึ้นในอนาคต

ใครจะรู้ ในอีกไม่กี่ปีข้างหน้า เราอาจได้เห็น AI ที่สามารถโต้ตอบและให้เหตุผลได้เหมือนมนุษย์จริงๆ ก็เป็นได้

START อาจเป็นจุดเริ่มต้นของการปฏิวัติครั้งใหญ่ในวงการ AI ที่จะเปลี่ยนโลกของเราไปตลอดกาล

शोध पत्रों के साथ चैट करें

แหล่งอ้างอิง

• START : Self-taught Reasoner with Tools