แกะรอยทำไมแอป GenAI ถึง “หน่วง” และวิธีที่นักพัฒนาแก้ไขมันอย่างไร
หลายคนคงเคยสัมผัสประสบการณ์ที่น่าหงุดหงิด เวลาใช้งานแอปพลิเคชัน Generative AI (GenAI) อย่าง AI เขียนข้อความ หรือ AI สร้างภาพ แล้วรู้สึกว่ามันช้าเหลือเกิน กว่าจะตอบแต่ละครั้งต้องรอนานจนหมดอารมณ์สงสัยไหมว่าทำไมมันถึงไม่ทันใจ และนักพัฒนาเขาแก้ปัญหานี้กันอย่างไรบ้าง
ในความเป็นจริงแล้ว แอป GenAI ที่เราเห็นว่าช้านั้น ไม่ได้แปลว่า AI ไม่เก่ง แต่เป็นผลมาจากปัจจัยหลายอย่างที่ซับซ้อน ทั้งตัว AI เอง ระบบเครือข่าย และการออกแบบของแอปพลิเคชัน
ปัญหาหลักที่ทำให้ AI ตอบช้า
สาเหตุหลักๆ ที่ทำให้แอป GenAI มี ความหน่วง (latency) เกิดขึ้นนั้นมาจากสามส่วนสำคัญ
ส่วนแรกคือ ความหน่วงจากโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM Latency) ตัวโมเดล AI อย่างพวก Large Language Model (LLM) มีขนาดใหญ่มาก แถมยังทำงานแบบสร้างข้อความออกมาทีละส่วน (auto-regressive) เหมือนกับการพิมพ์ดีดทีละตัวอักษร ยิ่งคำถามยาวหรือคำตอบซับซ้อน ก็ต้องใช้เวลาประมวลผลนานขึ้นไปอีก
จากนั้นเป็นเรื่องของ ความหน่วงจากเครือข่าย (Network Latency) เวลาที่เราส่งคำสั่งไปที่ AI และรับคำตอบกลับมา ข้อมูลต้องเดินทางผ่านอินเทอร์เน็ต ถ้าเซิร์ฟเวอร์ AI อยู่ไกลจากเรามาก หรืออินเทอร์เน็ตไม่เร็วพอ ก็จะเกิดความล่าช้าขึ้น
สุดท้ายคือ ความหน่วงจากตรรกะของแอปพลิเคชัน (Application Logic Latency) บางแอปอาจต้องทำหลายอย่างกว่าจะส่งคำถามไปถึง AI เช่น ต้องดึงข้อมูลจากแหล่งอื่นมาประกอบ ต้องปรับแต่งคำถามให้เหมาะสม หรือต้องประมวลผลคำตอบที่ได้จาก AI อีกที ขั้นตอนเหล่านี้ก็เพิ่มเวลาเข้าไปอีก
กลเม็ดเด็ดที่นักพัฒนาใช้เร่งสปีด AI
นักพัฒนาเองก็ไม่ได้นิ่งนอนใจ พวกเขาพยายามหาวิธีสารพัดเพื่อทำให้ประสบการณ์การใช้งาน GenAI รวดเร็วและไหลลื่นที่สุดเท่าที่จะเป็นไปได้
หนึ่งในวิธีที่เห็นผลคือ การสตรีม (streaming) แทนที่จะรอให้ AI สร้างคำตอบเสร็จทั้งหมดแล้วค่อยส่งมาทีเดียว แอปจะส่งข้อความที่ AI ประมวลผลได้มาทันที คล้ายกับการดูวิดีโอออนไลน์ ทำให้ผู้ใช้รู้สึกว่า AI ตอบเร็วขึ้นและไม่ต้องรอนาน
อีกเทคนิคคือ การแคช (caching) สำหรับคำถามที่พบบ่อยและมีคำตอบตายตัว ระบบจะจัดเก็บคำตอบเหล่านั้นไว้ เมื่อมีคนถามซ้ำ ก็สามารถดึงคำตอบที่แคชไว้มาแสดงได้ทันที โดยไม่ต้องส่งไปประมวลผลกับ AI ใหม่ ช่วยลดเวลาและค่าใช้จ่ายได้มาก
การประมวลผลแบบแบตช์ (batching) ก็เป็นอีกวิธีที่ใช้ได้ผลดี หากมีคำขอจำนวนมากเข้าพร้อมกัน ระบบสามารถรวมคำขอเหล่านั้นเป็นกลุ่ม แล้วส่งไปให้ AI ประมวลผลพร้อมกันในครั้งเดียว ดีกว่าส่งไปทีละคำขอ ทำให้ AI ทำงานได้มีประสิทธิภาพมากขึ้น
นอกจากนี้ ยังมีการใช้ การประมวลผลแบบขนาน (parallelization) ที่ช่วยให้แอปสามารถทำงานหลายอย่างพร้อมกันได้ ไม่ต้องรอให้งานหนึ่งเสร็จก่อนถึงจะเริ่มงานถัดไป รวมถึง การปรับแต่งโมเดล (model optimization) ให้มีขนาดเล็กลงแต่ยังคงประสิทธิภาพ เพื่อลดภาระการประมวลผล
นักพัฒนายังให้ความสำคัญกับ การปรับแต่ง Prompt (Prompt Engineering) การสร้างคำถามที่ชัดเจนและมีประสิทธิภาพ ช่วยให้ AI เข้าใจและตอบคำถามได้ตรงประเด็นและรวดเร็วขึ้น
ทั้งหมดนี้เป็นเพียงส่วนหนึ่งของความพยายามอย่างต่อเนื่อง เพื่อยกระดับประสบการณ์การใช้งาน GenAI ให้ดีขึ้น มีประสิทธิภาพมากขึ้น และเข้าถึงผู้ใช้ได้ง่ายและรวดเร็วยิ่งขึ้น