AlphaOne: AI สุดฉลาด ที่คิดได้แบบคน แต่ฉลาดกว่า
การพัฒนา Framework ใหม่เพื่อการให้เหตุผลของ AI ที่มีประสิทธิภาพและยืดหยุ่น
AlphaOne: AI สุดฉลาด ที่คิดได้แบบคน แต่ฉลาดกว่า
ทุกคนคงเคยได้ยินเรื่อง "Large Language Models (LLMs)" หรือ AI เก่ง ๆ อย่าง ChatGPT กันมาบ้างใช่ไหมครับ ซึ่งเจ้า AI พวกนี้มีความสามารถในการให้เหตุผล คล้ายกับการคิดของมนุษย์เราเลย แต่ว่าข่าวดีสำหรับน้อง ๆ และทุกคนที่สนใจ AI คือตอนนี้มีนักวิจัยจาก University of Illinois, Urbana-Champaign และ University of California, Berkeley ได้พัฒนา Framework ใหม่ที่ชื่อว่า AlphaOne (α1) ขึ้นมา เพื่อแก้ไขปัญหาที่ AI เจออยู่โดยเฉพาะ
AlphaOne คืออะไร และทำไมถึงสำคัญ
ก่อนอื่น เรามาทำความเข้าใจการคิดของ AI กันก่อนครับ LLMs หรือโมเดลภาษาขนาดใหญ่ที่ซับซ้อนอย่าง OpenAI o3 และ DeepSeek-R1 ได้มีการนำกลไกที่ได้รับแรงบันดาลใจจาก "System 2" ซึ่งเป็นการคิดแบบช้า ๆ รอบคอบ และใช้ตรรกะแบบมนุษย์มาใช้ (ลองนึกภาพเวลาเราแก้โจทย์คณิตศาสตร์ยาก ๆ ที่ต้องใช้เวลาคิดเยอะ ๆ) สิ่งนี้แตกต่างจาก "System 1" ที่เป็นการคิดแบบรวดเร็ว สัญชาตญาณ และอัตโนมัติ (เหมือนเวลาเราตอบคำถามง่าย ๆ แบบไม่ต้องคิดมาก)
การนำความสามารถของ System 2 มาใช้ ทำให้โมเดลสามารถแก้ปัญหาที่ซับซ้อนได้ในหลาย ๆ ด้าน เช่น คณิตศาสตร์ การเขียนโค้ด และการวิเคราะห์ข้อมูล โดยโมเดลเหล่านี้จะถูกฝึกให้สร้าง "Token" หรือที่เราอาจจะนึกภาพง่าย ๆ ว่าเป็น "คำ" หรือ "ชิ้นส่วนของข้อมูล" ที่ AI ใช้ประมวลผล ตัวอย่าง Token เหล่านี้ก็เช่น "wait," "hmm," หรือ "alternatively" เพื่อกระตุ้นให้ AI หยุดคิดและทบทวนตัวเอง เมื่อ Token เหล่านี้ปรากฏขึ้น
โมเดลจะหยุดเพื่อทบทวนขั้นตอนก่อนหน้าและปรับปรุงแนวทาง เหมือนกับคนเราที่หยุดเพื่อคิดทบทวนปัญหาที่ยาก ๆ
อย่างไรก็ตาม ปัญหาคือโมเดลการให้เหตุผลเหล่านี้ไม่ได้ใช้ความสามารถในการคิดช้าได้อย่างมีประสิทธิภาพเสมอไป จากการศึกษาหลายชิ้นพบว่า พวกมันมีแนวโน้มที่จะ "คิดมากเกินไป" กับปัญหาที่ง่าย ทำให้สิ้นเปลืองทรัพยากรคอมพิวเตอร์ หรือ "คิดน้อยเกินไป" กับปัญหาที่ซับซ้อน ทำให้ได้คำตอบที่ไม่ถูกต้อง ซึ่งเป็นเพราะโมเดลการให้เหตุผลขนาดใหญ่ (LRMs) ไม่สามารถหาวิธีเปลี่ยนผ่านระหว่าง System 1 และ System 2 ได้อย่างเหมาะสมเหมือนมนุษย์ และมีความสามารถในการให้เหตุผลที่จำกัด ทำให้ประสิทธิภาพในการให้เหตุผลไม่เป็นที่น่าพอใจนัก
ปัจจุบันมีสองวิธีหลักในการแก้ปัญหานี้:
- Parallel Scaling (การเพิ่มขนาดแบบขนาน): เช่น วิธี "best-of-N" คือการรันโมเดลหลายครั้งพร้อม ๆ กันแล้วเลือกคำตอบที่ดีที่สุด ซึ่งแน่นอนว่าสิ้นเปลืองทรัพยากรการคำนวณสูงมาก
- Sequential Scaling (การเพิ่มขนาดแบบลำดับ): เป็นการพยายามปรับกระบวนการคิดระหว่างการรันเพียงครั้งเดียว เช่น เทคนิค s1 ที่บังคับให้มีการคิดช้ามากขึ้นโดยการเพิ่ม Token "wait" เข้าไปในบริบทของโมเดล (เหมือนการบอก AI ให้ "รอ" และ "คิด" เพิ่มเติม) หรือวิธี "Chain of Draft" (CoD) ที่กระตุ้นให้โมเดลใช้คำน้อยลง เพื่อลดงบประมาณในการคิด (คล้ายกับการให้ AI เขียนร่างแรกสั้น ๆ ก่อน)
แต่ปัญหาของวิธีเหล่านี้คือมันเป็นแบบ "one-size-fits-all" หรือแบบตายตัว (ใช้ได้กับทุกสถานการณ์แบบเดียวกันหมด) ซึ่งมักจะไม่มีประสิทธิภาพเท่าที่ควร นี่แหละคือจุดเด่นของ AlphaOne (α1) ครับ นักวิจัยไม่ได้แค่เพิ่มหรือลดงบประมาณในการคิดแบบเดิม ๆ แต่พวกเขาตั้งคำถามที่ลึกซึ้งกว่านั้น:
เป็นไปได้ไหมที่จะพัฒนากลยุทธ์ที่ดีกว่าในการเปลี่ยนผ่านระหว่างการคิดช้าและคิดเร็ว ที่สามารถปรับงบประมาณในการให้เหตุผลได้อย่างครอบคลุมและยืดหยุ่นกว่าเดิม
AlphaOne คือ "Test-time Scaling Technique"
ซึ่งหมายถึงเทคนิคที่ช่วยปรับพฤติกรรมของโมเดลในระหว่างการประมวลผลหรือใช้งานจริง (ที่เราเรียกกันว่า Inference) โดยไม่ต้องเสียค่าใช้จ่ายมหาศาลในการฝึกโมเดลใหม่ทั้งหมด Framework นี้ให้วิธีการที่เป็นสากลในการควบคุมกระบวนการให้เหตุผลของ LLMs ที่ซับซ้อน ทำให้มีความยืดหยุ่นมากขึ้นในการปรับปรุงประสิทธิภาพในงานที่ซับซ้อน ด้วยวิธีที่ควบคุมได้และคุ้มค่ากว่าวิธีที่มีอยู่เดิม
AlphaOne ทำงานยังไง
ระบบของ AlphaOne ทำงานโดยการนำเสนอพารามิเตอร์ที่เรียกว่า "Alpha (α)" พารามิเตอร์นี้ทำหน้าที่เหมือน "ปุ่มหมุน" หรือ "ตัวควบคุม" เพื่อปรับขนาดงบประมาณในการคิดของโมเดลในช่วง "Thinking Phase" (ช่วงที่ AI กำลังคิด) ก่อนถึงจุดหนึ่งในการสร้างคำตอบ ซึ่งนักวิจัยเรียกว่า "α moment" AlphaOne จะกำหนดเวลาการแทรก Token "wait" อย่างมีกลยุทธ์ เพื่อส่งเสริมการคิดช้าและรอบคอบ สิ่งนี้ช่วยให้เกิดสิ่งที่งานวิจัยอธิบายว่าเป็นการ "คิดที่สามารถควบคุมและปรับขนาดได้" เมื่อถึง "α moment" (จุดที่เหมาะสม) Framework จะแทรก Token "" เป็นเหมือน "สวิตช์" ที่ AlphaOne ใช้เปิด-ปิดโหมดการคิดละเอียดของ AI เพื่อให้ AI ทำงานได้อย่างฉลาดและมีประสิทธิภาพสูงสุดในบริบทของโมเดล เพื่อยุติกระบวนการคิดช้าและบังคับให้โมเดลเปลี่ยนไปใช้การให้เหตุผลแบบเร็วและสร้างคำตอบสุดท้ายทันที
AlphaOne แตกต่างจากเทคนิคก่อนหน้านี้ที่มักจะทำการปรับเปลี่ยนแบบ "Sparse Modulation" หรือการปรับเปลี่ยนเพียงเล็กน้อยและแยกส่วน (เช่น การเพิ่ม Token "wait" เพียงครั้งเดียวหรือสองครั้งตลอดกระบวนการทำงาน) ในทางกลับกัน AlphaOne สามารถกำหนดค่าให้แทรก Token บ่อยครั้ง (Dense) หรือไม่บ่อยนัก (Sparse) ซึ่งให้นักพัฒนามีการควบคุมที่ละเอียดกว่าวิธีอื่น ๆ มาก
ผลลัพธ์ที่น่าทึ่งของ AlphaOne
นักวิจัยได้ทดสอบ AlphaOne กับโมเดลการให้เหตุผลสามแบบ ที่มีขนาดพารามิเตอร์ตั้งแต่ 1.5 พันล้านถึง 3.2 หมื่นล้านตัว (ซึ่งถือว่าเป็นโมเดลที่มีขนาดแตกต่างกันมาก) และประเมินประสิทธิภาพบนเกณฑ์มาตรฐานที่ท้าทายหกชุด ในด้านคณิตศาสตร์ การสร้างโค้ด และการแก้ปัญหาทางวิทยาศาสตร์ โดยเปรียบเทียบกับสามฐาน: โมเดลพื้นฐานที่ไม่มีการปรับแต่ง, วิธี s1 ที่เพิ่มการคิดช้าแบบต่อเนื่อง, และวิธี Chain of Draft (CoD) ที่ลดการคิดช้าแบบต่อเนื่อง
ผลการวิจัยที่สำคัญและเกี่ยวข้องกับนักพัฒนา AI มีดังนี้:
- กลยุทธ์ "คิดช้าก่อน แล้วค่อยคิดเร็ว" นำไปสู่ประสิทธิภาพการให้เหตุผลที่ดีขึ้น: ซึ่งแตกต่างจากการทำงานของสมองมนุษย์ที่มักจะคิดเร็วตามด้วยคิดช้า แต่นักวิจัยพบว่าโมเดล AI ได้รับประโยชน์จากการบังคับให้คิดช้าก่อนที่จะทำงานเร็ว นี่บ่งชี้ว่าการให้เหตุผลของ AI ที่มีประสิทธิภาพไม่ได้เกิดจากการเลียนแบบผู้เชี่ยวชาญที่เป็นมนุษย์โดยตรง แต่มาจากการปรับเปลี่ยนกระบวนการให้เหตุผลอย่างชัดเจน สำหรับนักพัฒนา หมายความว่าการออกแบบระบบ AI ควรบังคับใช้ตารางการให้เหตุผลแบบ "ช้าไปเร็ว" เพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพและความน่าเชื่อถือของ AI
- การลงทุนกับการ "คิดช้า" สามารถนำไปสู่การอนุมานที่มีประสิทธิภาพมากขึ้นโดยรวม: แม้ว่าการคิดช้าจะทำให้กระบวนการให้เหตุผลช้าลงเล็กน้อยในบางช่วง แต่ความยาวของ Token โดยรวมกลับลดลงอย่างมากด้วย AlphaOne ซึ่งนำไปสู่การให้เหตุผลที่มีข้อมูลมากขึ้นจากการคิดช้า หมายความว่าถึงแม้โมเดลจะใช้เวลา "คิด" มากขึ้น แต่มันจะสร้างเส้นทางการให้เหตุผลที่กระชับและแม่นยำกว่า ซึ่งลดจำนวน Token ที่สร้างขึ้นทั้งหมดและลดค่าใช้จ่ายในการอนุมาน (Inference Cost - ค่าใช้จ่ายในการประมวลผลเมื่อ AI ตอบคำถามหรือทำงาน) ได้ เมื่อเทียบกับวิธี s1-style AlphaOne ช่วยลดการใช้ Token โดยเฉลี่ยประมาณ 21% ซึ่งช่วยลดค่าใช้จ่ายในการคำนวณ ในขณะเดียวกันก็เพิ่มความแม่นยำในการให้เหตุผลได้ถึง 6.15% แม้กระทั่งในปัญหาคณิตศาสตร์ วิทยาศาสตร์ และโค้ดระดับปริญญาเอก
- การแทรก Token "wait" บ่อยครั้งมีประโยชน์: การศึกษาพบว่า AlphaOne ได้ผลลัพธ์ที่ดีขึ้นโดยการเพิ่ม Token "wait" บ่อยครั้งกว่าวิธีอื่น ๆ อย่างมีนัยสำคัญ ซึ่งแสดงให้เห็นว่าการให้ AI หยุดทบทวนบ่อย ๆ ในช่วงแรกของการคิดนั้นมีประโยชน์มาก
ทีม AlphaOne กล่าวกับ VentureBeat ว่า "เรามองว่า AlphaOne เป็นอินเทอร์เฟซที่เป็นหนึ่งเดียวสำหรับการให้เหตุผลโดยเจตนา ซึ่งเสริมกับการพร้อมท์แบบ Chain-of-Thought (เทคนิคการสั่งให้ AI คิดเป็นขั้นตอน) หรือการปรับแต่งตามความชอบ และสามารถพัฒนาไปพร้อมกับสถาปัตยกรรมของโมเดลได้"
พวกเขาย้ำว่า "ประเด็นสำคัญไม่ได้ผูกติดกับรายละเอียดการนำไปใช้งาน แต่เป็นหลักการทั่วไป: การปรับเปลี่ยนโครงสร้างกระบวนการให้เหตุผลแบบช้าไปเร็ว ช่วยเพิ่มความสามารถและประสิทธิภาพ"
สำหรับบริษัทที่ใช้โมเดล Open-source (โมเดลที่เปิดให้ใช้งานได้ฟรี) หรือโมเดลที่สร้างขึ้นเอง โดยเฉพาะโมเดลที่ฝึกด้วย Transitioning Tokens (Token ที่ช่วยให้ AI เปลี่ยนโหมดการคิด) ในช่วง Pre-training (การฝึก AI เบื้องต้น), AlphaOne ได้รับการออกแบบมาให้รวมเข้ากับระบบได้ง่าย ในทางปฏิบัติ การรวมมักต้องการการเปลี่ยนแปลงน้อยที่สุด เช่น เพียงอัปเดตชื่อโมเดลใน Configuration Scripts (ไฟล์ตั้งค่าระบบ) เท่านั้นเองครับ
ข่าวนี้จะเห็นได้ว่า AI ไม่ได้หยุดนิ่งจริง ๆ ครับ เพราะมีการพัฒนากันอยู่ตลอดเวลา เพื่อให้ AI ฉลาดขึ้น เก่งขึ้น และทำงานได้มีประสิทธิภาพมากขึ้นกว่าเดิม นี่คือโอกาสดีที่น้อง ๆ จะได้เรียนรู้ และตามให้ทันเทรนด์ใหม่ ๆ ในโลก AI นะครับ