งานวิจัยที่เกี่ยวข้อง

งานวิจัยที่เกี่ยวข้องกับ LLMs และการประมวลผลภาษาธรรมชาติมีการศึกษาและพัฒนาอย่างต่อเนื่อง โดยมีการนำเสนอแนวทางและเทคนิคที่ช่วยปรับปรุงประสิทธิภาพของโมเดล ตัวอย่างงานวิจัยที่สำคัญ ได้แก่

"Attention is All You Need" (Vaswani et al., 2017): งานวิจัยนี้เสนอโมเดล Transformer ซึ่งเป็นพื้นฐานของ LLMs ที่ใช้ในปัจจุบัน โดยเน้นการใช้กลไก Attention ที่ช่วยให้โมเดลสามารถให้ความสำคัญกับคำที่เกี่ยวข้องได้ดีขึ้น ทำให้การประมวลผลข้อมูลมีประสิทธิภาพมากขึ้น

"BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding" (Devlin et al., 2018): งานวิจัยนี้เสนอโมเดล BERT ซึ่งเป็นหนึ่งใน LLMs ที่ได้รับความนิยม โดยมีการฝึกโมเดลในลักษณะ bidirectional ทำให้สามารถเข้าใจบริบทของคำในประโยคได้ดียิ่งขึ้น

"Gemini Pro: A New Era of Language Models": งานวิจัยนี้นำเสนอโมเดล Gemini Pro 1.5 โดยเน้นประสิทธิภาพในการทำ inference และความสามารถในการเข้าใจคำถามที่ซับซ้อน รวมถึงการสร้างข้อความที่มีคุณภาพสูง

"Retrieval-Augmented Generation for Knowledge-Intensive NLP Tasks": งานวิจัยนี้เสนอแนวทางการใช้ RAG ในการทำงานที่ต้องการข้อมูลจากแหล่งภายนอก เช่น การตอบคำถามที่ต้องการข้อมูลเฉพาะเจาะจง โดยแสดงให้เห็นถึงประสิทธิภาพในการปรับปรุงความถูกต้องและความเกี่ยวข้องของคำตอบ

"Combining Retrieval and Generation for Open-Domain Question Answering": งานวิจัยนี้ศึกษาเกี่ยวกับการผสมผสานระหว่างการสืบค้นข้อมูลและการสร้างข้อความในงานตอบคำถามแบบเปิด โดยแสดงให้เห็นถึงการใช้ RAG เพื่อเพิ่มคุณภาพของคำตอบและลดความผิดพลาด