Hugging Face คืออะไร
Hugging Face คือบริษัทสัญชาติฝรั่งเศส-อเมริกันที่ตั้งอยู่ในนิวยอร์กซิตี้ ซึ่งพัฒนาเครื่องมือสำหรับสร้างแอปพลิเคชันโดยใช้การเรียนรู้ของเครื่อง มีความโดดเด่นมากที่สุดสำหรับไลบรารี Transformers ที่สร้างขึ้นสำหรับแอปพลิเคชันการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (Natural Language Processing: NLP)
Hugging Face ก่อตั้งขึ้นในปี พ.ศ. 2559 โดย Clément Delangue, Julien Chaumond และ Thomas Wolf ซึ่งเป็นนักวิจัยด้านการเรียนรู้ของเครื่องจาก Google AI ในช่วงแรก Hugging Face มุ่งเน้นการสร้างแชทบอทสำหรับวัยรุ่น ต่อมาได้เปลี่ยนโฟกัสมาที่การพัฒนาไลบรารี Transformers ซึ่งในขณะนั้นยังเป็นเทคโนโลยีใหม่สำหรับ NLP ต่อมา Hugging Face เติบโตอย่างรวดเร็วและกลายเป็นแพลตฟอร์มที่รวบรวมเครื่องมือและทรัพยากรต่างๆ สำหรับ NLP ไลบรารีนี้รองรับโมเดลหลายชนิด เช่น BERT, GPT, T5 และอื่นๆ อีกมากมาย นี่คือรายละเอียดบางส่วนของ Hugging Face
- โมเดลภาษาที่ผ่านการเทรนแล้ว (Pretrained language models): Hugging Face รวบรวมโมเดลภาษาที่ผ่านการเทรนแล้วไว้มากมาย ซึ่งนักพัฒนาสามารถนำมาใช้งานต่อได้โดยไม่ต้องเทรนใหม่เอง โมเดลเหล่านี้ครอบคลุมงาน NLP ต่างๆ เช่น การแปลภาษา การตอบคำถาม การเขียนข้อความสร้างสรรค์ เป็นต้น
- ไลบรารีและเครื่องมือสำหรับ NLP: Hugging Face พัฒนาไลบรารีและเครื่องมือต่างๆ สำหรับ NLP เช่น Transformers, Tokenizers, datasets, และ API ซึ่งช่วยให้นักพัฒนาสามารถสร้างแอปพลิเคชัน NLP ได้ง่ายขึ้น
- ชุมชน NLP: Hugging Face มีชุมชนขนาดใหญ่ของนักพัฒนา NLP ซึ่งช่วยให้นักพัฒนาสามารถแลกเปลี่ยนความรู้และประสบการณ์กันได้
Hugging Face ได้รับความนิยมอย่างมากในวงการ NLP โดยในปี พ.ศ. 2566 Hugging Face ได้รับเงินทุนสนับสนุนจากบริษัทยักษ์ใหญ่ด้านเทคโนโลยี เช่น Google, Amazon, และ Nvidia มูลค่ากว่า 200 ล้านดอลลาร์สหรัฐ ต่อไปนี้เป็นตัวอย่างการใช้งาน Hugging Face ในงาน NLP ต่างๆ
- การแปลภาษา: Hugging Face สามารถใช้โมเดลภาษาที่ผ่านการเทรนแล้วเพื่อแปลภาษาได้ เช่น การแปลภาษาไทยเป็นภาษาอังกฤษ
- การตอบคำถาม: Hugging Face สามารถใช้โมเดลภาษาที่ผ่านการเทรนแล้วเพื่อตอบคำถามได้ เช่น การตอบคำถามเกี่ยวกับข้อมูลทั่วไป
- การเขียนข้อความสร้างสรรค์: Hugging Face สามารถใช้โมเดลภาษาที่ผ่านการเทรนแล้วเพื่อเขียนข้อความสร้างสรรค์ได้ เช่น การเขียนบทกวี เขียนโค้ด เขียนบทความ เป็นต้น
- การทดสอบ Generative AI: สามารถทดสอบ Stable Diffusion เพื่อสร้างภาพในรูปแบบต่างๆ ลองทดสอบได้ทันที https://huggingface.co/stabilityai/stable-diffusion-2-1 หรือ https://huggingface.co/spaces/stabilityai/stable-diffusion
- การสร้าง QR Code: สร้าง QR Code ที่ใช้งานได้จริงด้วยรูปภาพจากข้อความ ดูที่บทความนี้ https://www.novelbiz.co.th/qr-code-ai-art-generator
- เข้าไปดู AI Apps ที่สร้างโดยชุมชน ทดลองใช้งาน AI ง่ายๆ ที่นี่ https://huggingface.co/spaces
แม้จะได้รับความนิยม แต่ Hugging Face ก็เผชิญกับความท้าทายเช่นเดียวกับบริษัท AI อื่นๆ เช่น ประเด็นด้านจริยธรรม ความเป็นส่วนตัว และการใช้งานที่อาจเป็นอันตราย Hugging Face มีแผนที่จะขยายขอบเขตการทำงานนอกเหนือจาก NLP ไปสู่ด้านอื่นๆ ของ AI เช่น computer vision และ reinforcement learning
ท้ายสุด Hugging Face ก็ยังเป็นเครื่องมือที่ทรงพลังสำหรับนักพัฒนา NLP ซึ่งช่วยให้นักพัฒนาสามารถพัฒนาแอปพลิเคชัน NLP ได้ง่ายขึ้นและมีประสิทธิภาพมากขึ้น
Cr: https://en.wikipedia.org/wiki/Hugging_Face, https://huggingface.co
