LLMs: Large Language Models

คือ Advanced AI Model ที่ได้รับการ Train ด้วยข้อมูลข้อความ (Text) จำนวนมหาศาล เพื่อให้สามารถเข้าใจและสร้างข้อความที่เหมือนมนุษย์ได้ ทำให้สามารถประยุกต์ใช้กับงานด้านการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (Natural Language Processing, NLP) ได้หลากหลายรูปแบบ เช่น การสร้างข้อความ การแปลภาษา การสรุปใจความสำคัญ ฯลฯ

ตัวอย่าง Python code

# Import libraries
from transformers import pipeline

# Initialize a text generation pipeline
generator = pipeline('text-generation', model='gpt2')

# Generate text
prompt = "The future of artificial intelligence is"
generated_text = generator(prompt, max_length=50, num_return_sequences=1)

print(generated_text[0]['generated_text'])

# Sentiment analysis pipeline
sentiment_analyzer = pipeline('sentiment-analysis')

# Analyze sentiment
text = "I love working with large language models!"
sentiment = sentiment_analyzer(text)

print(f"Sentiment: {sentiment[0]['label']}, Score: {sentiment[0]['score']:.2f}")

# Text summarization pipeline
summarizer = pipeline('summarization')

# Summarize text
long_text = """
Large Language Models (LLMs) are advanced AI systems trained on vast amounts of text data.
They can understand and generate human-like text, perform various NLP tasks, and have 
applications in areas such as content creation, chatbots, and language translation. 
Popular LLMs include GPT-3, BERT, and T5.
"""
summary = summarizer(long_text, max_length=50, min_length=10, do_sample=False)

print("Summary:", summary[0]['summary_text'])

ตัวอย่าง Code นี้แสดงวิธีการใช้ Library -> Hugging Face Transformers เพื่อทำงานกับ Language model ที่ผ่านการ Train มาแล้วสำหรับงานต่างๆ มีขั้นตอนดังนี้

1. การสร้างข้อความ (Text generation): ใช้โมเดล GPT-2 เพื่อสร้างข้อความจากประโยคเริ่มต้นที่กำหนด
2. การวิเคราะห์ความรู้สึก (Sentiment analysis): วิเคราะห์ความรู้สึกของข้อความที่ให้มา โดยจำแนกว่าเป็นเชิงบวกหรือเชิงลบ
3. การสรุปข้อความ (Text summarization): สร้างบทสรุปสั้นๆ จากข้อความที่ยาวกว่า

เป็นเพียงตัวอย่างบางส่วนที่ LLMs ทำได้ ซึ่งในทางปฏิบัติ LLMs สามารถถูกปรับแต่งสำหรับงานเฉพาะทาง หรือนำไปใช้ใน Applications ที่ซับซ้อนมากขึ้นได้

👨🏻‍💻 Blog นี้ เขียนร่วมกับ Claude.ai โดยใช้ Prompt

Please explain about LLMs with Python code.