แชร์

Large Language Model (LLM) คืออะไร? สำคัญกับธุรกิจอย่างไร

อัพเดทล่าสุด: 19 ก.ค. 2024
2212 ผู้เข้าชม

Large Language Model (LLM) คืออะไร ?

        หลาย ๆ คนคงจะเคยได้ยินคำว่า LLM กันมาบ้างพอสมควร เนื่องจาก Large Language Model ได้กลายมาเป็นนวัตกรรมสำคัญสำหรับการพัฒนาระบบ AI โดยใช้ข้อมูลที่อยู่ในรูปแบบของข้อความจำนวนมหาศาล และแม้ว่าข้อความอาจจะไม่สมบูรณ์ LLM ก็สามารถตีความ คาดการณ์ และโต้ตอบกลับมาได้อย่างเป็นธรรมชาติ ราวกับพูดคุยกับมนุษย์

        ยกตัวอย่างการทำงานของ LLM ที่โด่งดังที่ผ่านมา คือ โมเดล GPT-3 และ GPT-4 จาก OpenAI ที่ถูกเทรนด้วยข้อมูลขนาดใหญ่บนอินเทอร์เน็ต ซึ่งโมเดลเหล่านี้สามารถตอบคำถาม เขียนบทความ แปลภาษา สร้างคอนเทนต์ต่าง ๆ รวมถึงทำงานอื่น ๆ ที่เกี่ยวข้องกับภาษาได้อย่างมีประสิทธิภาพ

      เป็นรูปแบบหนึ่งของเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ หรือ AI โดย LLM จะถูกเทรนด้วยข้อมูลจำนวนมากเพื่อให้โมเดลการเรียนรู้เชิงลึกขนาดใหญ่ (Deep Learning) สามารถเข้าใจ และสร้างการโต้ตอบด้วยภาษาธรรมชาติ รวมถึงสร้างเนื้อหาประเภทอื่น ๆ เพื่อการทำงานที่หลากหลาย เช่น การสร้างข้อความทางการตลาด การเขียนบทความ การให้การช่วยเหลือในการเขียนโค้ด เป็นต้น

ตัวอย่างการใช้งาน "LLM" ในธุรกิจ

1.Sentiment Analysis 
   ด้วยความสามารถของ Natural Laguage Processing (NLP) และ LLM ทำให้ระบบสามารถแบ่งประเภทความรู้สึกออกเป็นประเภทต่างๆ ได้แก่ เชิงบวก เชิงลบ หรือเป็นกลาง นอกจากนี้ ระบบยังสามารถวิเคราะห์ความรู้สึกแบบละเอียดถี่ถ้วนได้ เช่น การระบุเปอร์เซ็นต์ของความรู้สึกในเชิงบวก หรือเชิงลบ หรือการวิเคราะห์ และจัดหมวดหมู่คำตอบ Freetext ได้แบบอัตโนมัติ

2.Knowledge Management System


   องค์กรสามารถนำ LLM มาใช้ตอบคำถามเฉพาะหรือให้ความช่วยเหลือผู้ใช้งาน เช่น พนักงานภายในองค์กร โดยอาศัยข้อมูลที่ถูกอัปโหลดลงในระบบส่วนกลาง เช่น เอกสารนโยบายบริษัท ข้อมูลพนักงาน ปฏิทินวันหยุดประจำปี ฯลฯ เพื่อให้พนักงานค้นหาคำตอบผ่านระบบได้เลยโดยไม่ต้องเสียเวลามาถามเจ้าหน้าที่ฝ่ายบุคคล

3.Customer Service
   ธุรกิจสามารถนำ LLM มาใช้งานเพื่อให้บริการลูกค้าแบบอัตโนมัติ ที่สามารถโต้ตอบ และให้ความช่วยเหลือลูกค้าในเบื้องต้นได้ โดยไม่จำเป็นต้องติดต่อกับพนักงาน ทำให้ลูกค้าได้รับบริการที่รวดเร็วทันใจ

        ยกตัวอย่าง  เช่น   ธุรกิจสามารถนำ LLM มาใช้งาน และพัฒนา AI-Chatbot ที่สามารถตอบคำถาม ให้ข้อมูลที่เกี่ยวข้อง ให้คำแนะนำในการแก้ไขปัญหา รวมถึงให้บริการลูกค้าได้ตลอด 24 ชั่วโมงในทุกที่ ทุกเวลา หรือพัฒนาเป็น Virtual sales assistants หรือเซลส์ AI ที่สามารถแนะนำสินค้า และบริการให้กับลูกค้า ไปตลอดการปิดการขายได้ เป็นต้น

 

BY:Patch

ที่มา : aigencorp

Tags :

บทความที่เกี่ยวข้อง
Hybrid Logistics Models  การผสานระหว่างโลจิสติกส์ดั้งเดิมและโลจิสติกส์ดิจิทัล
การผสาน (Hybrid Model) ระหว่าง “โลจิสติกส์ดั้งเดิม” และ “โลจิสติกส์ดิจิทัล” กลับเป็นแนวทางที่ตอบโจทย์ธุรกิจมากที่สุด
ChatGPT_Image_27_มิ_ย_2568_09_35_26.png BANKKUNG
2 ก.ย. 2025
AI กับการวางแผนเส้นทาง (Route Planning) เมื่อระบบอัจฉริยะคิดแทนคน ขับเคลื่อนโลจิสติกส์แม่นยำกว่าที่เคย
AI กับการวางแผนเส้นทาง (Route Planning) เมื่อระบบอัจฉริยะคิดแทนคน ขับเคลื่อนโลจิสติกส์แม่นยำกว่าที่เคย
Screenshot_2025_09_02_160144_1.png พี่ปี
8 ก.ค. 2025
AI-Driven Layout: เปลี่ยนคลังสินค้าให้เป็นเครื่องจักรทำเงินอัจฉริยะ
ในอดีต การออกแบบผังคลังสินค้า (Warehouse Layout) อาศัยประสบการณ์และกฎเกณฑ์ทั่วไป ซึ่งอาจให้ผลลัพธ์ที่ดี แต่ไม่ใช่ "ดีที่สุด" แต่ในยุคดิจิทัลที่ข้อมูลคือขุมทรัพย์ที่ล้ำค่าที่สุด เทคโนโลยี AI ได้เข้ามาปฏิวัติการออกแบบ Layout อย่างสิ้นเชิง โดยเปลี่ยนจากการ "คาดเดา" ไปสู่การ "คำนวณ" เพื่อค้นหาผังที่มีประสิทธิภาพสูงสุด สร้างความได้เปรียบในการแข่งขันและปลดล็อกศักยภาพในการสร้างรายได้ใหม่ๆ
ซาล(นักศึกษาฝึกงาน)
31 ก.ค. 2025
icon-messenger
เว็บไซต์นี้มีการใช้งานคุกกี้ เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพและประสบการณ์ที่ดีในการใช้งานเว็บไซต์ของท่าน ท่านสามารถอ่านรายละเอียดเพิ่มเติมได้ที่ นโยบายความเป็นส่วนตัว และ นโยบายคุกกี้