ทำไมถึงชอบคอม
จากคอมจอขาวดำ ปุ่ม TURBO และเกมบน DOS ไปจนถึง HTML ที่เปิดดูไม่ได้ ASP ที่ไม่มี Server ให้รัน และเสียงต่ออินเทอร์เน็ตของ 56K Modem
อ่านบันทึก
บันทึกและบทความ
บทช่วยสอน บันทึกการพัฒนา และข้อคิดเกี่ยวกับเทคโนโลยีสุขภาพ ข้อมูล ระบบอัตโนมัติ และงานคลินิก
จากคอมจอขาวดำ ปุ่ม TURBO และเกมบน DOS ไปจนถึง HTML ที่เปิดดูไม่ได้ ASP ที่ไม่มี Server ให้รัน และเสียงต่ออินเทอร์เน็ตของ 56K Modem
อ่านบันทึก
บทความอ้างอิงขนาดยาวที่ผมยังทบทวนและปรับปรุงอยู่
เริ่มจากคำถามว่าการฝึก LLM ทำอะไรกับ weights แล้วแยก Pre-training, Fine-tuning, RAG และการใส่ข้อมูลในบริบทออกจากกัน
จากการทาย token สู่รูปแบบภาษา ความสัมพันธ์ และการแก้ปัญหา ทำไมเป้าหมายการฝึกที่ดูเรียบง่ายจึงนำไปสู่ความสามารถหลายด้าน
ทำไมโมเดลจึงใช้สิ่งที่เพิ่งบอกไปได้ทั้งที่ weights ไม่เปลี่ยน รู้จัก Context Window, In-context Learning, Attention และ KV Cache
ความต่างระหว่างความรู้ใน weights กับการใช้ compute ระหว่างตอบ รวมถึง reasoning, การลองหลายคำตอบ และวงจรตรวจสอบของ agent
ตามดูว่า parameters อยู่ที่ไหน ทำไมการฝึกใช้หน่วยความจำมาก และ GPU หลายตัวแบ่งงานกันอย่างไร ตั้งแต่ precision ไปจนถึง MoE
รู้จัก SFT, RLHF, reward model และการฝึกใช้เครื่องมือ พร้อมแยกการปรับโมเดลออกจากการกำหนด System Prompt
สำรวจ Memorization, Generalization, Overfitting, Data Contamination และ Hallucination เพื่อเข้าใจทั้งความสามารถและข้อจำกัดของ LLM
จาก Tokenizer และ Embedding ผ่าน Attention, MLP และ Residual Stream ไปจนถึง Logits, Softmax และการเลือก token ถัดไป
ตั้งแต่กด Send จนได้คำตอบ ระบบประกอบบริบท ใช้เครื่องมือ ตรวจงาน และให้บริการโมเดลอย่างไร แยก LLM, Model, AI System และ Agent
มอง Scaling ให้กว้างกว่าจำนวน parameters ผ่าน Training-time และ Inference-time Compute, Best-of-N, Verifier และ Distillation
ทำไมความสามารถยังต่างจากความน่าเชื่อถือ สำรวจงานระยะยาว ความจำ การเรียนรู้ระหว่างทำงาน World Model, AGI และ ASI
ตัวอย่างใช้ XLOOKUP, Power Query, PivotTable และ Data Validation เพื่อจับคู่ ตรวจสอบ และทำความสะอาดข้อมูลสุขภาพ
บันทึกทางเทคนิคก่อนหน้าเก็บไว้เป็นข้อมูลอ้างอิง ควรอ่านควบคู่กับวันที่และเวอร์ชันของซอฟต์แวร์
จาก 56K Modem, Sanook, Thaiware และ Google ไปจนถึง Overclockzone, Ragnarok Online และการเปลี่ยนการ์ดจอเพื่อให้ KOTOR ทำงานได้
กว่าจะเป็นระบบข้อมูล ATK เพื่อมาใช้ทดแทนระบบเก่าคือ Google form
ดูโครงสร้างฟอร์มและ selector ของหน้าเว็บ แล้วใช้ Selenium กับ C# ลดงานกรอกข้อมูลซ้ำ
บันทึกฟีเจอร์ที่ลองใช้จาก Windows 11 รุ่นทดสอบในเดือนกรกฎาคม 2564 ซึ่งบางส่วนอาจต่างจากรุ่นปัจจุบัน
ติดตั้ง Python, JupyterLab, Pandas และ Plotly แล้วเปิดใช้งานผ่าน Visual Studio Code บน Windows 10
ปรับ Reference Type และ Output Style ใน EndNote X9 เพื่อจัดรูปแบบบรรณานุกรมภาษาไทยและอังกฤษในเอกสารเดียวกัน
Bookmarklet เพื่อช่วยให้การให้คะแนนใน Google Classroom ง่ายขึ้น
ไล่ตรวจ Add-in ของ iThesis จาก COM Add-ins และ Disabled Items ก่อนแก้ Registry เมื่อวิธีปกติยังไม่สำเร็จ
แก้ข้อความภาษาไทยในแท็บ Reference ของ EndNote X9 ที่แสดงเป็นสี่เหลี่ยมด้วยการตั้งค่า Display Fonts