ประเด็นสำคัญ
โมเดลภาษาได้เปลี่ยนจากการใช้โมเดลขนาดใหญ่ไปสู่การใช้โมเดลภาษาขนาดเล็กแทน
การพัฒนาตามข้อกำหนดและโรงงานซอฟต์แวร์ AI
โมเดลนี้ครอบคลุมขั้นตอน SDLC เฉพาะ เช่น การวิเคราะห์โดเมนธุรกิจและความต้องการของแอปพลิเคชันเดิม การเขียนสเปคสำหรับข้อกำหนดใหม่ และการสร้างโค้ดสำหรับอัปเดตซอฟต์แวร์โดยอัตโนมัติ
AI Agents / การประสานงานของ Agent
เครื่องมืออย่าง Claude, Codex, Cursor, Replit และอื่น ๆ สามารถนำทางใน Repository, แก้ไขหลายไฟล์, รันคอมเมนต์, และตรวจสอบความล้มเหลวได้ด้วยตนเอง
การประเมิน AI สำหรับโมเดลและ Agent
การประเมินไม่ได้ดูแค่ว่าคำตอบถูกหรือไม่ แต่ยังรวมถึงว่า Agent ทำภารกิจสำเร็จหรือไม่, ต้นทุน, เวลาที่ใช้, และการแทรกแซงที่จำเป็น
Context Engineering
Arthur Casals ชี้ว่า ‘Context pollution’ คือปัญหาใหญ่ที่สุด เพราะการเพิ่ม Context Window ไม่ได้ช่วยหากระบบแยกแยะไม่ได้ว่าข้อมูลใดมีประโยชน์และข้อมูลใดไม่เกี่ยวข้อง
ศัพท์ที่ควรรู้
- Large Language Models – โมเดลภาษาขนาดใหญ่คือ AI ที่ใช้ในการประมวลผลและสร้างข้อความในปริมาณมาก
- Small Language Models – โมเดลภาษาขนาดเล็กคือ AI ที่ถูกปรับให้มีขนาดเล็กลงแต่ยังคงประสิทธิภาพในการทำงานเฉพาะด้าน
- AI Agents – คือโปรแกรม AI ที่สามารถทำงานหลายขั้นตอนได้ด้วยตนเอง เช่น การแก้ไขโค้ดหรือการทดสอบ
- SDLC – ย่อมาจาก Software Development Life Cycle คือวงจรชีวิตของการพัฒนาซอฟต์แวร์ตั้งแต่ต้นจนจบ
- Context pollution – คือภาวะที่ข้อมูลที่ไม่เกี่ยวข้องหรือเก่าปะปนเข้ามาในบริบท ทำให้ AI ตัดสินใจผิดพลาด
ที่มา: infoq.com