รู้จัก Visual Foundation Models เมื่อ AI ไม่ได้เข้าใจแค่ภาษา แต่ "มองเห็นภาพ" ได้อีกด้วย!
ในยุคที่ AI ไม่ได้แค่เข้าใจข้อความ แต่สามารถ "เข้าใจภาพ" ได้อย่างชาญฉลาด กับความสามารถที่เรียกว่า Visual Foundation Models (VFMs) ซึ่งกำลังกลายมาเป็นหัวใจสำคัญ ของเทคโนโลยีที่เกี่ยวข้องกับการประมวลผลภาพและการสร้างสรรค์ภาพจากข้อความในยุคปัจจุบัน
.
Visual Foundation Models หรือ VFMs คือโมเดล AI ขนาดใหญ่ในสาย Computer Vision ที่ถูกฝึกด้วยข้อมูลภาพจำนวนมหาศาล เพื่อให้สามารถ “มองเห็น” และตีความภาพได้เสมือนมนุษย์ แถมยังสามารถสร้างภาพจากคำอธิบายที่เราพิมพ์เข้าไปได้อีกด้วย ยกตัวอย่างโมเดลเช่น Stable Diffusion, DALL·E, Segment Anything Model (SAM) เป็นต้น ซึ่งโมเดลเหล่านี้ล้วนเป็น VFMs ที่คุณอาจเคยเห็นผ่านตาบนโลกออนไลน์มาแล้ว
---------------------------------
“ จากโมเดลภาษา สู่โมเดลภาพ ”
---------------------------------
โดย VFMs โดดเด่นในหลายด้านในส่วนของงาน Computer Vision เช่น การสร้างภาพ (image generation), การตรวจจับวัตถุ (object detection), การแบ่งส่วนเชิงความหมาย (semantic segmentation), การแปลงข้อความเป็นภาพ (text-to-image), การประมวลผลภาพทางการแพทย์ และอีกมากมาย ซึ่งจุดแข็งของ VFMs คือ ความแม่นยำ ความเร็ว และประสิทธิภาพ ที่รองรับการใช้งานระดับองค์กรได้อย่างแท้จริง
.
ซึ่งเมื่อก่อน AI ที่สามารถเข้าใจภาพได้มักใช้เทคนิค CNN (Convolutional Neural Networks) โดยเป็นเทคนิคที่แม่นยำในงานด้านการจำแนกวัตถุหรือความต่างของภาพ แต่เมื่อเทคโนโลยี Transformers ที่ปฏิวัติวงการ NLP ถูกนำมาใช้กับงานภาพในงานวิจัยปี 2020 ก็เกิดเป็น Vision Transformers (ViT) ที่มองภาพเป็น “กลุ่มคำ” และวิเคราะห์ได้อย่างมีบริบท จนกลายเป็นรากฐานของ VFMs รุ่นใหม่ในยุคนี้
.
โดยแนวคิด “Foundation Models” คือโมเดล AI ขนาดใหญ่ที่ถูกออกแบบมาเพื่อใช้สร้างแอปพลิเคชันต่อยอด ตัวอย่างในฝั่งภาษาธรรมชาติ (NLP) เช่น BERT, GPT-3, GPT-4, MPT-30B ที่ถูกนำไปพัฒนาระบบแชทหรือเครื่องมือด้านภาษา ส่วนฝั่งภาพ VFMs คือ foundation models ที่มุ่งเน้นการสร้างและประมวลผลภาพ โดยมักจะเชื่อมโยงกับโมเดลภาษา (LLMs) ทำให้สามารถสร้างภาพจากข้อความได้ด้วยเทคนิคการเขียน prompt ที่เหมาะสมได้นั่นเอง
บอกเลยว่า VFMs กำลังเข้ามาเปลี่ยนโฉมหน้าของตลาด Computer Vision จากการใช้ CNNs ไปสู่การใช้ ViTs และ self-supervised learning ทำให้ธุรกิจต่าง ๆ มีโอกาสเข้าถึง AI ที่เข้าใจและสร้างภาพได้อย่างทรงพลังและยืดหยุ่นมากกว่าเดิม
---------------------------------
ปักหมุด 4 โมเดลเด่นที่น่ารู้จักไว้ เพื่อให้ทันกับเทรนด์!
- DINO (Meta AI) เป็นโมเดลที่ใช้เรียนรู้จากภาพโดยไม่ต้องมี label สามารถแยกวัตถุได้อย่างแม่นยำ
- SAM (Segment Anything Model) แค่ “คลิก” จุดที่ต้องการ โมเดลก็สามารถแยกวัตถุนั้นออกมาได้ทันที
- SegGPT เป็นโมเดลแบบ Generalist ใช้กับ segmentation ได้หลายรูปแบบ โดยเรียนรู้จากตัวอย่างน้อยมาก
- Visual ChatGPT (Microsoft) เป็นโมเดลที่ขยายความสามารถของ ChatGPT ให้สามารถเข้าใจและสร้างภาพได้เอง
---------------------------------
Visual Foundation Models หรือ VFMs กำลังกลายเป็นเทคโนโลยีสำคัญที่ถูกนำไปใช้ในหลายอุตสาหกรรม เนื่องจากมีความสามารถในการประมวลผลภาพและวิเคราะห์เชิงลึก ตัวอย่างเช่น ในวงการแพทย์ VFMs ช่วยในการวิเคราะห์ภาพทางการแพทย์ ไม่ว่าจะเป็น X-ray, MRI หรือ CT Scan เพื่อช่วยแพทย์ตรวจหาโรคได้แม่นยำขึ้น ขณะที่ในด้านความมั่นคงไซเบอร์ เทคโนโลยีนี้ถูกนำมาใช้เพื่อตรวจจับความผิดปกติหรือภัยคุกคามล่วงหน้า เพื่อปกป้องทรัพย์สินดิจิทัลขององค์กร
อุตสาหกรรมยานยนต์ก็ได้รับประโยชน์จาก VFMs เช่นกัน โดยช่วยให้รถยนต์ไร้คนขับเข้าใจสภาพแวดล้อมรอบตัวได้ดีขึ้น ทั้งการจดจำคนเดินถนนและการตัดสินใจเพื่อความปลอดภัย ส่วนในธุรกิจค้าปลีก VFMs ถูกใช้ในการตรวจสอบสต็อกสินค้าโดยอัตโนมัติและช่วยบริหารจัดการสินค้าได้มีประสิทธิภาพมากขึ้น ขณะที่ในภาคการผลิต VFMs มีบทบาทสำคัญในการตรวจสอบคุณภาพสินค้าแบบเรียลไทม์ ลดข้อผิดพลาดและประหยัดค่าใช้จ่ายด้านการซ่อมบำรุง
นอกจากการใช้งาน VFMs ยังสร้างประโยชน์ทางเศรษฐกิจอย่างมาก เนื่องจากโมเดลเหล่านี้ถูกฝึกมาจากข้อมูลจำนวนมหาศาล ทำให้พัฒนาได้เร็วขึ้น ใช้ทรัพยากรน้อยลง และยกระดับคุณภาพของแอปพลิเคชัน AI การใช้ VFMs ยังช่วยลดเวลาการพัฒนาผลิตภัณฑ์ ลดการพึ่งพาการทำ feature engineering แบบแมนนวล และทำให้ธุรกิจสามารถออกสู่ตลาดได้เร็วขึ้น ความสามารถในการตรวจจับรายละเอียดเล็ก ๆ ก็ยังช่วยให้ระบบจดจำภาพและการแนะนำข้อมูลมีความแม่นยำมากขึ้น
.
ถามว่า VFMs ใช้ทำอะไรและมีประโยชน์ในอุตสาหกรรมไหนบ้าง ???
ด้านสุขภาพ สามารถใช้วิเคราะห์ภาพ MRI หรือ X-ray ช่วยในการวินิจฉัยโรคได้แม่นยำมากขึ้น
ด้านรถยนต์ เข้ามาเป็นตัวช่วยในการพัฒนาเซ็นเซอร์ และการมองเห็นของรถในการขับเคลื่อนอัตโนมัติ
ด้านการค้าปลีก ใช้เป็นตัวช่วยตรวจสอบชั้นวางสินค้าได้แบบอัตโนมัติ
ด้านโรงงาน ใช้เป็นตัวช่วยตรวจสอบคุณภาพสินค้าด้วยภาพ
.
ซึ่งบอกได้เลยว่า VFMs นับเป็นอีกหนึ่งตัวช่วยที่มีข้อดีหลากหลายด้าน ทั้งในมุมของการช่วยลดระยะเวลาในการพัฒนาแอปพลิเคชันภาพ ด้วยโมเดลที่ฝึกมาแล้ว โดยใช้ข้อมูลไม่ต้องมากก็สามารถ fine-tune ให้เหมาะกับงานเฉพาะได้
นอกจากนี้ยังสามารถช่วยตรวจจับความผิดปกติในภาพได้อย่างละเอียด และลดต้นทุนการทำ annotation หรือการติดป้ายข้อมูลภาพให้ไม่ต้องเสียเวลาในการทำงานจุดนี้เท่าเดิมอีกต่อไป
.
แต่ในมุมของการใช้งาน Visual Foundation Models (VFMs) ก็ยังคงมีข้อควรระวัง โดยข้อมูลที่ใช้ฝึกโมเดลอาจมีอคติ ถ้าไม่หลากหลายพอ และยังต้องระวังข้อมูลที่อาจละเมิดความเป็นส่วนตัวอีกด้วย!
.
แต่จุดนี้ก็ปฏิเสธไม่ได้เลยว่า VFMs นับเป็นอีกหนึ่งก้าวใหม่ของ AI ที่เข้ามาเปลี่ยนวิธีที่เราสร้างและเข้าใจภาพ ไม่ว่าจะในแง่การสร้างสรรค์ การควบคุมคุณภาพ หรือการวินิจฉัยโรค โลกธุรกิจที่เข้าใจและปรับใช้โมเดลเหล่านี้ได้ก่อน ย่อมได้เปรียบอย่างมหาศาลในยุค AI ปัจจุบันนี้!
#Visualfoundationmodel #VFMs #AI #ArtificialIntelligence #BBO #thebigblueocean #digitaltransformation #transformationbuddy
Bangkok Bank SMEเราเป็นเพื่อนคู่คิด มิตรคู่บ้าน ทุกช่วงการเติบโตของธุรกิจ
สนใจลงทุนธุรกิจสามารถปรึกษาธนาคารกรุงเทพคลิกหรือสายด่วน1333
