AI มองเห็นและเข้าใจภาพ ด้วย Large Vision Model

แนวคิดของ Large Vision Models (LVMs) เป็นอีกก้าวสำคัญของ AI ต่อจาก LLMs (Large Language Models) โดยเน้น “การเข้าใจและสร้างภาพ” เช่นเดียวกับที่ LLM เข้าใจภาษาและสร้างบทสนทนา

1) ความหมายของ LVMs

LVMs คือโมเดลขนาดใหญ่ที่ผ่านการเทรนด้วยข้อมูลภาพ (image/video) ปริมาณมหาศาล เพื่อเรียนรู้ “การมองเห็นและทำความเข้าใจ” (visual understanding) เช่น

• จำแนกวัตถุ, สถานที่, บุคคล
• ทำความเข้าใจฉาก (scene understanding)
• สร้างภาพใหม่จากคำสั่งข้อความ (text-to-image generation)
• ผสมผสานภาพและข้อความ (multimodal reasoning)

ตัวอย่าง LVM ที่เป็นที่รู้จัก

• CLIP (OpenAI): เชื่อมโยงภาพกับข้อความ
• DINOv2 (Meta): Vision Transformer ที่เรียนรู้ representation ที่กว้างมาก
• SAM – Segment Anything Model (Meta): ตัดแยกวัตถุในภาพได้ทุกชนิด
• Gemini (Google), GPT-4V (OpenAI), Claude 3 Opus (Anthropic): เป็น multimodal LLMs ที่มีความสามารถ “vision + language”
• Stable Diffusion, Midjourney, Imagen: สายสร้างภาพจากข้อความ

2) สถาปัตยกรรม (Architecture)

LVM มักใช้สถาปัตยกรรมแบบ Vision Transformer (ViT)

• แบ่งภาพเป็น “patches” แล้วเข้ารหัสแบบเดียวกับ token ใน LLM
• สามารถผสมกับโมเดลข้อความเพื่อสร้าง multimodal models เช่น text–image embeddings
• ในระบบสมัยใหม่ มี “cross-attention” ระหว่างภาพและคำ

3) ประยุกต์ใช้ในองค์กร

องค์กรสามารถนำ LVM ไปใช้ได้หลายด้าน เช่น

🏦 ธนาคาร / การเงิน

• วิเคราะห์เอกสาร (KYC, statement, cheque, slip) ด้วย visual OCR + understanding
• ตรวจจับ fraud จากภาพ/วิดีโอ (เช่น ATM camera, face verification)
• วิเคราะห์พฤติกรรมลูกค้าในสาขา (heatmap, crowd flow)

🏭 อุตสาหกรรม / การผลิต

• ตรวจสอบคุณภาพสินค้า (defect detection)
• วิเคราะห์ภาพจากกล้องในสายการผลิต

🏥 การแพทย์

• ตรวจภาพ X-ray, CT, MRI ด้วย foundation model
• ช่วยแพทย์เขียนรายงานอัตโนมัติ (vision-language report generation)

🛍️ การตลาด / ค้าปลีก

• วิเคราะห์สินค้าบน shelf / e-commerce catalog
• แนะนำสินค้าด้วย visual similarity search
• สร้างภาพแคมเปญอัตโนมัติจากคำสั่งข้อความ

4) ข้อควรระวัง

• Data bias: ภาพฝึกอาจมีอคติทางวัฒนธรรม/เพศ
• Privacy: การใช้ภาพบุคคลต้องสอดคล้องกับ PDPA
• Compute cost: การเทรนและเรียกใช้งานต้องใช้ GPU ปริมาณมาก
• Explainability: ความเข้าใจเชิงลึกยังยากกว่าข้อความ

5) แนวโน้มในอนาคต

• Unified Multimodal Models: รวมข้อความ เสียง ภาพ วิดีโอ ในโมเดลเดียว (เช่น GPT-5, Gemini 2)
• Agentic Vision AI: ตัวแทนอัจฉริยะที่ “มองเห็น” และ “ตัดสินใจ” ได้ เช่น หุ่นยนต์, ระบบ QA อัตโนมัติ
• On-device Vision Models: โมเดลขนาดเล็กที่ทำงานบนมือถือหรือกล้อง CCTV