Distillation AI เป็นกระบวนการที่นำความรู้จากโมเดล AI ขนาดใหญ่ (Teacher Model) มาใช้ฝึกโมเดลที่เล็กกว่า (Student Model) ให้สามารถทำงานได้คล้ายกันแต่ใช้ทรัพยากรน้อยลง โมเดลเหล่านี้ช่วยให้สามารถใช้งาน AI ได้เร็วขึ้น และต้นทุนต่ำลง
Distillation เป็นเทคนิคสำคัญในการสร้าง Generative AI โมเดลใหม่ และมีแนวโน้มจะมีมากขึ้นอย่างต่อเนื่อง
DeepSeek-V3 ใช้ทุนสร้างเพียง 5.5 ล้านดอลลาร์ เสร็จภายในไม่กี่เดือน มีการเปิดเผยว่าใช้เทคนิค Distillation
S1 ที่สร้างโดยทีมวิจัยจากมหาวิทยาลัย Stanford และ Washington พัฒนามาจาก GenAI แบบ Open-Source ใช้เวลาสร้างไม่กี่วัน ลงทุนด้วยเงินเพียง 50 ดอลลาร์ ใช้เทคนิค Distillation
AWS ในแพลตฟอร์ม Amazon Bedrock มีการรวม GenAI จากหลายค่ายให้เอาไป Distillation หรือกลั่นสร้างโมเดลใหม่ได้ เช่น Amazon Nova, Claude, Meta Llama, DeepSeek
ผู้ให้บริการ Cloud Computing ทุกราย มีโครงสร้างพื้นฐานรองรับให้ผู้ใช้งานสามารถสร้าง Generative AI โมเดลของตัวเองได้ ซึ่งรวมถึงการใช้เทคนิค Distillation ด้วย
การสร้างโมเดลใหม่ สามารถสร้างให้อยู่ในระบบ Cloud หรือทำแบบ Standalone ก็ได้ มีความพร้อมของ Hardware สำหรับ Distillation AI อยู่แล้ว
ปัจจุบันการทำงานของ Distillation AI ได้รับการสนับสนุนจากฮาร์ดแวร์ที่ทรงพลัง เช่น NVIDIA GPU รุ่นล่าสุด ซึ่งออกแบบมาเพื่อรองรับการคำนวณที่ซับซ้อนของ AI โดยเฉพาะ
- NVIDIA H100 และ RTX 4090: ช่วยเร่งกระบวนการฝึกโมเดลให้เร็วขึ้น
- NVIDIA Grace Hopper Superchip: รองรับการทำงานของโมเดลที่ต้องการหน่วยความจำสูงและพลังประมวลผลที่รวดเร็ว
- On-Premise AI Deployment: ตอนนี้เราสามารถนำโมเดลที่ผ่านการ Distillation ไปใช้งานแบบ Standalone ได้บนฮาร์ดแวร์ประสิทธิภาพสูง โดยไม่ต้องพึ่งพา Cloud Computing ซึ่งช่วยลดค่าใช้จ่ายระยะยาวและเพิ่มความเป็นส่วนตัวให้กับข้อมูล
ข้อดีของ Distillation AI เช่น
- ลดขนาดโมเดล: ช่วยให้ AI ใช้งานได้บนอุปกรณ์ที่มีพลังการประมวลผลต่ำ
- ประหยัดต้นทุน: ลดค่าใช้จ่ายในการใช้พลังประมวลผลและพลังงาน
- เพิ่มความเร็ว: โมเดลขนาดเล็กสามารถให้ผลลัพธ์ได้เร็วกว่า
- เปิดโอกาสให้ธุรกิจขนาดเล็ก: สามารถนำ AI ไปใช้โดยไม่ต้องพึ่งโครงสร้างพื้นฐานขนาดใหญ่
ข้อเสียของ Distillation ที่เป็นความเสี่ยงและน่ากังวล เช่น
- การตรวจสอบและควบคุม AI ที่ใช้งานในทางที่ผิดเป็นเรื่องท้าทาย: หากผู้ไม่หวังดีสร้างและใช้งาน GenAI ในรูปแบบ On-Premise AI Deployment โดยไม่เชื่อมต่อกับระบบ Cloud หรือแพลตฟอร์มออนไลน์ การติดตามและตรวจสอบการกระทำที่ผิดกฎหมายจะเป็นเรื่องที่ยากขึ้น ซึ่งอาจทำให้การควบคุมการใช้ AI ในทางที่ผิดกลายเป็นความท้าทายสำคัญในอนาคต
- การขาดกลไกการติดตาม: AI ที่รันแบบ On-Premise ไม่มีระบบตรวจสอบจากภายนอก เช่น API Monitoring หรือ Cloud Security ทำให้ไม่สามารถควบคุมหรือปิดกั้นการใช้งานที่เป็นอันตรายได้
- AI สำหรับอาชญากรรมทางไซเบอร์: โมเดลที่ถูก Distill อาจถูกนำไปใช้เพื่อสร้าง AI สำหรับฟิชชิ่ง (Phishing), สร้างมัลแวร์อัจฉริยะ และเจาะระบบรักษาความปลอดภัยโดยไม่สามารถตรวจจับได้
- AI สำหรับการบิดเบือนข้อมูล: โมเดลขนาดเล็กที่ผ่านการ Distillation อาจถูกใช้เพื่อสร้างเนื้อหาปลอม ปั่นกระแสข่าว หรือสร้างบอทที่สามารถหลอกลวงผู้คนได้อย่างมีประสิทธิภาพ
- AI สำหรับการพัฒนาเทคโนโลยีอันตราย: Bad Actors อาจใช้ Distillation เพื่อพัฒนา AI ที่ไม่ถูกจำกัดให้หลีกเลี่ยงการสร้างเนื้อหาอันตราย เช่น การสร้างสูตรเคมีสำหรับเชื้อโรค, อาวุธชีวภาพ, หรือกระบวนการสร้างระเบิดนิวเคลียร์ ซึ่งเป็นสิ่งที่ Foundation Models อย่าง GPT หรือ Gemini มีการป้องกันไว้ แต่ในโมเดลที่ถูก Distill อาจไม่มีข้อจำกัดนี้
- AI สำหรับการสร้างความเกลียดชังและปลุกปั่นความรุนแรง: ในขณะที่ Foundation Models มีการตรวจจับและป้องกันการสร้างเนื้อหาที่เกี่ยวข้องกับความรุนแรง ความเกลียดชัง หรือแนวคิดสุดโต่ง AI ที่ถูก Distill อาจถูกใช้โดยกลุ่มก่อการร้าย หรือองค์กรอาชญากรรมเพื่อเผยแพร่โฆษณาชวนเชื่อ ปลุกปั่นให้เกิดความแตกแยกทางสังคม
การพัฒนา Distillation AI อาจเป็นก้าวสำคัญในการทำให้ AI เป็นที่เข้าถึงได้มากขึ้น แต่ต้องมีการกำหนดแนวทางที่ชัดเจนในการป้องกันการใช้งานในทางที่ผิด
คุณคิดว่า Distillation AI จะเป็นโอกาสหรือความเสี่ยง? ควรถูกควบคุมทางกฎหมายอย่างเข้มงวดหรือไม่?
แหล่งข้อมูล
https://www.facebook.com/photo/?fbid=1124611766344165&set=a.687193000086046