Azure AI Day Community พบปะ พูดคุยกับผู้เชี่ยวชาญในสาย AI และ Data

ณ Siam Paragon ในวันที่ 13 กรกฎาคม 2567 ได้มีการจัดงานเพื่อมาอัพเดตเทคโนโลยีใหม่ ๆ ในสาย AI ของ Microsoft ที่น่าสนใจในชื่อ Azure AI Day Community โดยมีหัวข้อที่พูดคุยกันทั้งหมด 5 เรื่อง คือ

• Risk and safety check GenAI app with Azure AI Studio
• Create your first AI avatar with Azure AI services text to speech
• Document Process Automation with Azure AI Document Intelligence
• Experimenting Phi-3 Multimodal Performance
• Empower Power BI users with Microsoft Fabric and Copilot

Risk and safety check GenAI app with Azure AI Studio

บรรยายโดย คุณธีรเศรษฐ์ จิรภัทร์ชาญเดช

Microsoft MVP AI

จากการพัฒนาอย่างรวดเร็วในเทคโนโลยีด้าน AI ที่แสดงให้สังคมโลกได้เห็นถึงความสามารถอันน่าทึ่งของมัน ส่งผลให้หลากหลายองค์กรมีความต้องการในการนำมาใช้เพื่อพัฒนาองค์กรให้มีความทันสมัยและเพิ่มประสิทธิภาพในการทำงาน จากกระแสความสนใจที่มากขึ้นทำให้มีหน่วยงานมากมายที่มีความพร้อมและความสามารถต่างพยายามสร้าง AI ของตัวเอง ทำให้เกิดการแข่งขันในการสร้าง AI ที่มีความรวดเร็ว แม่นยำ และตรงต่อความต้องการของผู้ใช้งาน ด้วยเหตุนี้จากโมเดล AI ที่มีจำนวนมากขึ้นให้เลือกใช้และสามารถเริ่มนำมาใช้งานได้จริงในปัจจุบัน ทำให้ผู้ใช้งานเริ่มมีความต้องการมากกว่าแค่ความสามารถในการโต้ตอบของ AI นั่นคือ ความสามารถในการควบคุมและคัดกรองการโต้ตอบของ AI

ความสามารถในการโต้ตอบของ AI ที่น่าพึงพอใจทำให้มีความต้องการในการนำมาใช้งานจำนวนมาก จากจำนวนดังกล่าวแน่นอนว่าต้องมีผู้ใช้งานจำนวนหนึ่งพยายามนำมาใช้งานในทางที่ผิดหรือไม่เป็นไปตามวัตถุประสงค์ที่ถูกวางไว้ โดยลักษณะของผลลัพธ์อันไม่พึงประสงค์ คือ

• ผลลัพธ์ไม่ตรงตามความต้องการ หรือมีข้อผิดพลาด
• การพยายาม Jailbreaks AI ให้ตอบคำถามนอกเนื้อจากที่เราต้องการ
• การพยายามใส่เนื้อหาที่ไม่พึงประสงค์
• การพยายามใส่เนื้อหาละเมิดลิขสิทธิ์
• การพยายามหลอกสร้างพฤติกรรมหรือบุคลิกให้กับ AI

จากปัญหามากมายที่สามารถเกิดขึ้นได้กับ AI ทำให้มีการวางระดับชั้นในการแก้ไขปัญหาดังกล่าวไว้อยู่ 4 ระดับ ดังนี้

• Model
  • Model ที่ถูกนำมาสร้าง AI นั้นมีอยู่เป็นจำนวนมากโดยขึ้นอยู่กับลักษณะงานที่นำไปใช้ รวมไปถึงการคำนึงถึงความแม่นยำ และความรวดเร็วของ model ซึ่งในส่วนนี้ควรมีการนำหลาย Model มาเปรียบเทียบกันผ่านชุดคำถามที่ถูกตั้งขึ้นให้สอดคล้องกับงานของผู้ใช้งาน
• Safety System
  • เป็นการนำ AI อีกกลุ่มนึงมาใช้ในการกรอง prompt เพื่อควบคุมให้ AI โต้ตอบได้ในระดับที่ผู้ใช้งานกำหนดไว้ รวมไปถึงการป้องกันการ Jailbreaks 
• Metaprompt & Grounding
  • การสร้าง prompt เพื่อกรองเนื้อหาที่ไม่เหมาะสมและการนำเสนอเนื้อหาที่มีความเฉพาะเจาะจงตามความต้องการของผู้ที่นำ AI ไปใช้
• User Experience
  • การควบคุม AI ให้มีพฤติกรรมที่เข้ากันได้ดีกับผู้ใช้งาน

Create your first AI avatar with Azure AI services text to speech

บรรยายโดย คุณศุภรเศรษฐ์ วรธรรมธร

Gold Microsoft Learn Studdent Ambassador

ทุกวันนี้ AI ที่สามารถโต้ตอบกับผู้ใช้งานได้ดีอย่าง ChatGPT, Copilot, Gemini และอื่น ๆ ช่วยให้ AI มีบทบาทในชีวิตประจำวันมากยิ่งขึ้น ซึ่งโดยพื้นฐานแล้วการโต้ตอบส่วนใหญ่ยังคงเป็นการพิมพ์ข้อความโต้ตอบกันเป็นหลัก ทั้งนี้จะเป็นเรื่องที่น่าสนใจมากขึ้นขนาดไหนถ้าเราสามารถโต้ตอบกับ AI ด้วยคำพูดพร้อมกับมี Avatar เป็นคู่สนทนาด้วย ทั้งหมดนี้สามารถเพิ่มความสะดวกในการใช้ AI พร้อมกับสร้างความคุ้นเคยเสมือนกับการติดต่อกับบุคคลจริง ๆ ได้ ในงานนี้มีการบรรยายถึงวิธีการแปลงข้อความอย่างไรให้อยู่ในรูปของเสียงพูดก่อนจะนำมาเชื่อมโยงกับร่าง Avatar เพื่อให้สามารถพูดคุยไปพร้อมกับการแสดงท่าทางให้มีความเป็นธรรมชาติมากยิ่งขึ้น และบรรยายประโยชน์ของการนำไปใช้

ในการแปลงข้อความเป็นคำพูดพร้อมกับ Avatar หรือที่เรียกว่า Text to Speech Avatar เริ่มแรกจำเป็นต้องทำการวิเคราะห์ข้อความผ่าน model ทาง AI สำหรับการแปลงข้อความหรือที่เรียกว่า Text to Speech(TTS)  ก่อนจะนำมาเชื่อมโยงกับ Avatar ด้วยวิธีที่เรียกว่า TTS Avatar Video Synthesis เพื่อให้ได้ Avatar ที่สามารถพูดคุยและแสดงท่าทางได้อย่างเป็นธรรมชาติ

การนำ Text to Speech Avatar มาใช้สามารถสร้างประโยชน์และโอกาสใหม่ ๆ ได้อย่างมากมายเนื่องจากยังคงเป็นเรื่องที่ค่อนข้างใหม่และมีการพัฒนาอยู่อย่างต่อเนื่อง โดยในงานนี้ได้มีการยกตัวอย่างประโยชน์ของการนำไปใช้ ดังนี้

• การสร้าง Batch video content
  • การสร้างวิดีโอสำหรับฝึกสอน
  • การทำวิดีโอแนะนำหรือเป็นวัตถุดิบสำหรับการทำโฆษณา
  • การสร้างวิดีโอจำแลงสำหรับใช้ในการประชุม
• การทำระบบโต้ตอบแบบ Real time
  • Chatbox สำหรับเว็บแนะนำการเดินทาง
  • Virtual Saler สำหรับการค้าขายแบบไลพ์สด
  • AI Teacher สำหรับการสอนออนไลน์และให้คำปรึกษา
  • Virtual HR สำหรับตอบคำถามทั่วไปจากพนักงาน

Document Process Automation with Azure AI Document Intelligence

บรรยายโดย คุณพันธ์ทิพย์ โกกิลานนท์

Microsoft Certified Trainer

เอกสารคือวิธีการที่ถูกใช้ในการบันทึกข้อมูลมาอย่างยาวนานจนถึงปัจจุบัน แม้ว่าเราจะมีการแปลงเอกสารให้อยู่ในรูปแบบของ Digital มากขึ้นแล้ว การดึงข้อมูลจากเอกสารที่ไม่ได้มีการเตรียมฟอร์มไว้รองรับในการดึงข้อมูลไว้โดยตรงยังคงเป็นปัญหาหนึ่งที่ผู้ที่ต้องทำงานร่วมกับเอกสารยังคงต้องพบเจออยู่เสมอ ในหัวข้อนี้จึงมีการนำเสนอความสามารถของ Azure AI Document Intelligence ในการดึงข้อมูลจากไฟล์รูปเอกสารรูปแบบต่าง ๆ ในชีวิตประจำวัน

Azure AI Document Intelligence สามารถตรวจหาคำศัพท์หรือข้อความจากเอกสารได้หลายรูปแบบ โดยสามารถใช้ Model ที่ทาง Azure AI ได้ทำการฝึกสอนไว้แล้วที่เรียกว่า Prebuilt model มาใช้ในการตรวจหาเพื่อที่ผู้ใช้งานไม่จำเป็นต้องสร้างหรือฝึก Model ด้วยตัวเอง ซึ่งช่วยลดขั้นตอนและเวลาสำหรับผู้ที่ต้องการใช้เครื่องมือในการตรวจหานี้ อย่างไรก็ตามหาก Prebuilt model ยังไม่สามารถตรวจจับได้ดีมากพอ ผู้ใช้ยังคงสามารถทำการฝึก Model ได้ด้วยตัวเองเช่นกัน

นอกจาก Azure AI Document Intelligence จะสามารถใช้ตรวจหาข้อความได้อย่างแม่นยำแล้ว การสร้าง UI ในการแสดงผลที่เข้าใจง่ายช่วยให้เครื่องมือของ Azure AI เป็นอีกหนึ่งเครื่องมือที่น่าจับตามองและนำมาใช้เพื่อลดปริมาณงานในแต่ละวัน

Experimenting Phi-3 Multimodal Performance

บรรยายโดย คุณชลันธร ลิ้มสีโล

Microsoft Learn Student Ambassadors

ในการทำงานของ AI จำเป็นต้องใช้ Model ในการประมวลผลซึ่งได้จากการฝึกฝนตัว Model ผ่านชุดข้อมูลจำนวนมาก ทำให้การสร้าง Model จำเป็นต้องใช้ทรัพยากรอย่างมหาศาล ในหัวข้อนี้จึงมีการนำเสนอ Model ที่มีขนาดเล็กลงแต่ยังมีประสิทธิภาพใกล้เคียงกับ Model ขนาดใหญ่ นั่นคือ Small Language Model Phi-3 ซึ่งสามารถเลือกใช้ได้ใน Azure AI เช่นกัน

การนำ Small Language Model Phi-3 มาใช้ช่วยให้เกิดประโยชน์ในหลากหลายด้าน คือ

• ช่วยลดค่าใช้จ่ายจากการไม่จำเป็นต้องใช้ Hardware ที่มีประสิทธิภาพสูง
• ไม่จำเป็นต้องเตรียมชุดข้อมูลขนาดใหญ่ในการฝึกสอน Model
• จากการไม่จำเป็นต้องใช้ hardware ระดับสูง ทำให้สามารถนำไปใช้งานในอุปกรณ์ที่หลากหลายได้
• ด้วยข้อมูลที่เล็กลงช่วยให้บริหารจัดการได้ง่าย
• ช่วยประหยัดค่าไฟจากการไม่จำเป็นต้องปล่อย hardware ให้ฝึกสอน Model เป็นเวลานาน
• ง่ายต่อการปรับแต่ง Model เนื่องจากไม่จำเป็นต้องใช้เวลาฝึกสอนนาน จึงสามารถฝึก Model ได้หลากหลายมากขึ้น

Empower Power BI users with Microsoft Fabric and Copilot

Power BI เป็น Software ที่ได้รับความนิยมมากขึ้นในปัจจุบันสำหรับการจัดการปรับปรุงข้อมูลและทำรายงานในการนำเสนอ อย่างไรก็ตามในความเป็นจริงของการนำ Power BI ไปใช้โดยเฉพาะในองค์กรขนาดใหญ่ จะพบปัญหาหนึ่งคือการต้องจัดการกับข้อมูลจำนวนมาก ส่งผลให้การทำงานของ Power BI ช้าลงตามประสิทธิภาพของ Hardware ในหัวข้อนี้จึงมีการนำเสนอในส่วนของ Microsoft Fabric ในการนำมาแก้ไขปัญหาดังกล่าวรวมไปถึงการนำ Copilot มาช่วยในการสร้างรายงานในการนำเสนอได้อย่างรวดเร็ว

Microsoft Fabric ประกอบไปด้วยเครื่องมือมากมายที่นำมาใช้กับข้อมูลโดยมีทั้งหมด ดังนี้

• Data Factory
  • ใช้ในการปรับปรุงข้อมูลหรือ Extract Transfer Load(ETL) โดยมีลักษณะการทำงานคล้ายกับ Power Query
• Synapse Data Engineering
  • ใช้ในการวางโครงสร้างของข้อมูลให้สามารถเชื่อมโยงข้อมูลแต่ละชุดเข้าด้วยกันได้อย่างมีประสิทธิภาพ
• Synapse Data Science
  • ใช้วิเคราะห์ข้อมูลเพื่อหา Insight จากชุดข้อมูลดังกล่าวเพื่อหาผลลัพธ์ใหม่ ๆ ที่น่าสนใจจากชุดข้อมูล
• Synapse Data Warehouse
  • ช่วยออกแบบรูปแบบการจัดเก็บข้อมูลและการดึงออกไปใช้
• Synapse Real Time Analytics
  • ช่วยให้สามารถนำเสนอข้อมูลและแสดงผลแบบ Real time ได้หากมีข้อมูลชุดใหม่เข้ามาอัพเดท
• Power BI
  • ใช้ในการสร้างรายงานในการนำเสนอหรือ Report
• Data Activator
  • ใช้ตั้งค่าการแจ้งเตือนหรือดำเนินการบางอย่างเมื่อข้อมูลมีการเปลี่ยนแปลงถึงจุดที่เราสนใจ

นอกจากส่วนของ Fabric ที่ช่วยให้สามารถจัดการข้อมูลจำนวนมากได้อย่างมีประสิทธิภาพแล้ว ในการสร้าง Report สำหรับการนำเสนอนั้น Power BI มี AI ที่ช่วยให้การสร้าง Report มีความรวดเร็วมากยิ่งขึ้นรวมไปถึงการวิเคราะห์ข้อมูลที่มีความละเอียดและให้คำแนะนำในส่วนที่น่าสนใจจากชุดข้อมูลของผู้ใช้งาน ทำให้ผู้ใช้งานสามารถมี Report ที่มีความเป็นมืออาชีพได้ในเวลาอันสั้น

และนี้คือการสรุปหัวข้อต่าง ๆ จากงาน Azure AI Day Community ซึ่งทางเราหวังว่าจะเป็นประโยชน์แก่ผู้อ่านจนถึงตอนนี้ เราจะพบว่า AI มีความใกล้ตัวเรามากขึ้นเรื่อย ๆ และยังคงพัฒนาอย่างต่อเนื่องอยู่ตลอดเวลา หากใครที่เข้าใจและสามารถนำมาประยุกต์ใช้กับสายงานของตนเองได้ก่อนใคร จะช่วยให้เกิดผลลัพธ์ในการทำงานที่มีประสิทธิภาพสูงมากยิ่งขึ้นต่อไป

ก่อนจากกันไปขออนุญาตฝากภาพความประทับใจของงาน ด้วยภาพถ่ายรวมจากงาน Azure AI Day ไว้ด้วยนะครับ

ขอบคุณครับ

#อย่าหยุดเรียนรู้

9Expert Training