เปรียบเทียบ Generative AI และ Multimodal Models: ความแตกต่างและการประยุกต์ใช้

ในขณะที่ปัญญาประดิษฐ์ (AI) ยังคงพัฒนาอย่างต่อเนื่อง เทคโนโลยีสองอย่างที่มีบทบาทสำคัญและเปลี่ยนแปลงวงการคือ Generative AI และ Multimodal Models แม้ทั้งสองจะมีศักยภาพที่ยอดเยี่ยมและมีการใช้งานที่ทับซ้อนกันในบางกรณี แต่ก็มีเป้าหมายและกระบวนการทำงานที่แตกต่างกัน บทความนี้จะสำรวจความแตกต่างและการประยุกต์ใช้ของ Generative AI และ Multimodal Models เพื่อช่วยให้คุณเข้าใจถึงบทบาทที่แตกต่างกันของเทคโนโลยีทั้งสองนี้

Generative AI คืออะไร?

Generative AI คือระบบที่ถูกออกแบบมาเพื่อสร้างเนื้อหาใหม่ ๆ โดยอิงจากรูปแบบที่เรียนรู้จากข้อมูลที่มีอยู่ โมเดลเหล่านี้มีความสามารถในการสร้างข้อความ รูปภาพ เสียง หรือวิดีโอคุณภาพสูงที่เลียนแบบความคิดสร้างสรรค์ของมนุษย์ ตัวอย่างที่เป็นที่รู้จักได้แก่ GPT ของ OpenAI และเครื่องมือสร้างภาพอย่าง DALL•E

คุณสมบัติเด่นของ Generative AI:

การสร้างเนื้อหา: สามารถสร้างผลงานที่สมจริงและสร้างสรรค์ เช่น บทความ งานศิลปะ หรือดนตรี
การเรียนรู้รูปแบบ: ฝึกฝนจากชุดข้อมูลขนาดใหญ่เพื่อเรียนรู้โครงสร้างพื้นฐานและสร้างผลลัพธ์ที่ต่อเนื่อง
การประยุกต์ใช้ในงานเฉพาะด้าน: ใช้ในงานต่าง ๆ เช่น แชทบอท การเขียนข้อความการตลาด และอุตสาหกรรมสร้างสรรค์

การประยุกต์ใช้ของ Generative AI:

การสร้างข้อความ: การเขียนบทความ สรุปเนื้อหา หรือแปลภาษา
งานศิลปะ: สร้างภาพและงานศิลปะที่สวยงาม
ช่วยเขียนโค้ด: สร้างโค้ดโปรแกรมและให้คำแนะนำในการแก้ไขข้อผิดพลาด
เกม: ออกแบบตัวละคร สภาพแวดล้อม หรือเนื้อเรื่องโดยอัตโนมัติ

Multimodal Models คืออะไร?

Multimodal Models เป็นระบบ AI ที่สามารถประมวลผลและเข้าใจข้อมูลจากหลายรูปแบบพร้อมกัน เช่น ข้อความ รูปภาพ เสียง และวิดีโอ โมเดลเหล่านี้ต่างจากโมเดลแบบดั้งเดิมที่มุ่งเน้นเพียงรูปแบบข้อมูลเดียว โดย Multimodal Models จะรวมข้อมูลหลากหลายประเภทเพื่อสร้างผลลัพธ์ที่สมบูรณ์และเข้าใจบริบทได้ดียิ่งขึ้น

ตัวอย่างที่โดดเด่นได้แก่ CLIP ของ OpenAI ซึ่งเชื่อมโยงรูปภาพและข้อความ หรือ GPT-4 ที่มีความสามารถแบบมัลติโมดอล

คุณสมบัติเด่นของ Multimodal Models:

การเชื่อมโยงข้อมูลหลากรูปแบบ: รวมข้อมูลจากหลายรูปแบบเพื่อให้ได้การตีความที่สอดคล้อง
การเข้าใจบริบท: เพิ่มความแม่นยำโดยพิจารณาจากข้อมูลหลายประเภท
การประยุกต์ใช้ที่หลากหลาย: แก้ปัญหาที่เกี่ยวข้องกับข้อมูลที่ซับซ้อนและหลากหลาย เช่น การบรรยายภาพ

การประยุกต์ใช้ของ Multimodal Models:

การตอบคำถามด้วยภาพ (Visual Question Answering): ตอบคำถามโดยอ้างอิงจากข้อมูลภาพ
ระบบ AI เชิงโต้ตอบ: เพิ่มความสามารถในการโต้ตอบระหว่างมนุษย์กับคอมพิวเตอร์ด้วยข้อความและภาพ
การวินิจฉัยในด้านการแพทย์: วิเคราะห์ข้อมูลทางการแพทย์ เช่น เอ็กซ์เรย์และประวัติผู้ป่วย
การค้าปลีกและอีคอมเมิร์ซ: เชื่อมโยงคำอธิบายสินค้าเข้ากับภาพสินค้าเพื่อแนะนำที่ดียิ่งขึ้น

ความแตกต่างที่สำคัญระหว่าง Generative AI และ Multimodal Models

หัวข้อ	Generative AI	Multimodal Models
ฟังก์ชันหลัก	สร้างเนื้อหาใหม่	รวมและวิเคราะห์ข้อมูลจากหลายรูปแบบ
ประเภทข้อมูลที่รับ	รูปแบบเดียว (เช่น ข้อความหรือภาพ)	หลายรูปแบบ (เช่น ข้อความ ภาพ วิดีโอ)
ประเภทผลลัพธ์	ผลงานใหม่ที่สร้างขึ้น (เช่น เรื่องราวหรือภาพ)	ผลลัพธ์ที่อ้างอิงจากบริบท (เช่น คำบรรยายภาพ)
จุดเด่น	ความคิดสร้างสรรค์ที่มุ่งเน้น	การเชื่อมโยงและการวิเคราะห์ข้อมูลข้ามรูปแบบ
ตัวอย่าง	GPT, DALL•E	CLIP, GPT-4 (Multimodal)

ตัวชี้วัดเพื่อช่วยเลือกโมเดล

เมื่อเลือกใช้ระหว่าง Generative AI และ Multimodal Models ควรพิจารณาตัวชี้วัดประสิทธิภาพที่เหมาะสมกับกรณีการใช้งาน:

สำหรับ Generative AI:

ความคิดสร้างสรรค์และความต่อเนื่อง: วัดความสมจริงและความต่อเนื่องของเนื้อหาที่สร้างขึ้น
- ตัวชี้วัด: BLEU (สำหรับข้อความ), Fréchet Inception Distance (FID, สำหรับภาพ)
ความถูกต้องและความเกี่ยวข้อง: ประเมินว่าเนื้อหาที่สร้างขึ้นตรงกับเป้าหมายหรือคำสั่งหรือไม่
- ตัวชี้วัด: การประเมินโดยมนุษย์, perplexity (สำหรับการสร้างข้อความ)
ความหลากหลายของผลลัพธ์: วัดความหลากหลายของผลลัพธ์ที่สร้างจากข้อมูลเดียวกัน
- ตัวชี้วัด: Self-BLEU, diversity scores

สำหรับ Multimodal Models:

ความเชื่อมโยงระหว่างรูปแบบ: ตรวจสอบว่าโมเดลเชื่อมโยงข้อมูลจากรูปแบบต่าง ๆ ได้อย่างถูกต้องหรือไม่
- ตัวชี้วัด: Recall@K, mean reciprocal rank (MRR)
ความเข้าใจบริบท: วัดว่าโมเดลรวมข้อมูลจากหลายแหล่งได้ดีแค่ไหน
- ตัวชี้วัด: ความแม่นยำในงานเช่น การบรรยายภาพหรือ VQA
ความสามารถทั่วไป: ทดสอบว่าโมเดลสามารถจัดการข้อมูลรูปแบบใหม่ ๆ ที่ไม่เคยเห็นมาก่อนได้อย่างไร
- ตัวชี้วัด: Zero-shot performance metrics
ความเร็วและประสิทธิภาพ: ประเมินประสิทธิภาพการประมวลผลของโมเดลสำหรับการใช้งานแบบเรียลไทม์
- ตัวชี้วัด: Inference time, FLOPs (floating-point operations per second)

ความเชื่อมโยงระหว่างทั้งสอง

แม้จะมีความแตกต่าง แต่ Generative AI และ Multimodal Models มักทำงานร่วมกัน ตัวอย่างเช่น ระบบมัลติโมดอลอาจใช้ความสามารถของ Generative AI เพื่อสร้างผลลัพธ์ที่สอดคล้องกันจากข้อมูลอินพุตหลายรูปแบบ เช่น AI ที่สร้างคำบรรยาย (ข้อความ) สำหรับภาพที่อัปโหลด (รูปภาพ) ซึ่งแสดงให้เห็นถึงพลังของทั้งสองเทคโนโลยี

การเลือกใช้เทคโนโลยีที่เหมาะสม

การเลือกใช้ Generative AI หรือ Multimodal Models ขึ้นอยู่กับกรณีการใช้งาน:

ใช้ Generative AI เมื่อต้องการสร้างเนื้อหาต้นฉบับ เช่น ข้อความการตลาด งานศิลปะ หรือเรื่องราวแบบอินเทอร์แอคทีฟ
เลือกใช้ Multimodal Models เมื่อต้องจัดการกับข้อมูลหลากหลายแหล่งและต้องการการวิเคราะห์ที่รวมกัน เช่น การวิเคราะห์วิดีโอหรือการเชื่อมโยงข้อความกับภาพ

สรุป

Generative AI และ Multimodal Models เป็นสองเสาหลักของนวัตกรรม AI สมัยใหม่ ในขณะที่ Generative AI มุ่งเน้นไปที่การสร้างเนื้อหาที่สร้างสรรค์และต้นฉบับ Multimodal Models มีความสามารถในการประมวลผลและเชื่อมโยงข้อมูลหลากหลายรูปแบบ การเข้าใจเทคโนโลยีเหล่านี้และการประยุกต์ใช้สามารถช่วยให้ธุรกิจและนักวิจัยใช้ประโยชน์จากศักยภาพของพวกเขาได้อย่างเต็มที่

การผสานรวมหรือการใช้เทคโนโลยีเหล่านี้อย่างเหมาะสมสามารถเปิดโอกาสใหม่ ๆ ในด้านความคิดสร้างสรรค์ การตีความข้อมูล และการโต้ตอบระหว่างมนุษย์กับคอมพิวเตอร์ ไม่ว่าคุณจะอยู่ในอุตสาหกรรมอีคอมเมิร์ซ การแพทย์ บันเทิง หรืออุตสาหกรรมใด ๆ เทคโนโลยีเหล่านี้สามารถปฏิวัติวิธีการใช้โซลูชันที่ขับเคลื่อนด้วยเทคโนโลยีได้อย่างมีประสิทธิภาพ