TechTalkThai ศูนย์รวมข่าว Enterprise IT ออนไลน์แห่งแรกในประเทศไทย
Meta เปิดตัว Muse Spark 1.1 โมเดล AI ระดับเรือธงรุ่นล่าสุดที่ถูกออกแบบมาเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานของระบบอัตโนมัติแบบ Multi-agent โดยเฉพาะ ปัจจุบันโมเดลนี้เปิดให้ใช้งานแล้วผ่านบริการ Meta AI chatbot และในรูปแบบ API ซึ่งอยู่ในช่วง Public Preview ช่วยให้นักพัฒนาสามารถติดตั้งโมเดลนี้เข้ากับซอฟต์แวร์เฉพาะทางขององค์กรได้อย่างไร้รอยต่อ
Muse Spark 1.1 เข้ามาแก้ปัญหาการใช้งาน Multi-agent ด้วย Context Compaction ที่จะบีบอัดข้อมูลที่สร้างโดย Agent ต่าง ๆ โดยยังคงรักษารายละเอียดที่สำคัญที่สุดเอาไว้ ผสานกับ Context Window ที่รองรับสูงสุดถึง 1 ล้านโทเคน ทำให้ตัวโมเดลสามารถดึงข้อมูลจากงานก่อนหน้ามาใช้ต่อยอดในเอเจนต์ย่อยอื่น ๆ ได้อย่างมีประสิทธิภาพ และสามารถปรับเปลี่ยนแผนการทำงานได้ทันทีเมื่อพบความเปลี่ยนแปลงของการทำงาน
ปัจจุบันระบบอัตโนมัติแบบ Multi-agent จะประกอบด้วย Agent หลัก ที่ทำหน้าที่วางแผน และ Agent ตัวช่วยอื่น ๆ ที่คอยรับคำสั่งไปปฏิบัติงานจริง แต่ปัญหาที่ผ่านมาคือ เมื่อเจองานที่ต้องทำหลายขั้นตอน ปริมาณข้อมูลที่เกิดขึ้นระหว่างทางจะมหาศาลจนเกินขีดจำกัด Context Window ของโมเดล ทำให้ข้อมูลสำคัญบางส่วนถูกตัดทิ้งและกระทบต่อคุณภาพผลลัพธ์
ด้วยกลไกบีบอัดข้อมูลและฟีเจอร์ Multi-agent ทำให้ Muse Spark 1.1 การจัดการโค้ดได้อย่างมีประสิทธิภาพ โดยจากการทดสอบภายใน ทีมวิศวกรของ Meta ได้ให้โมเดลสร้างแอปพลิเคชันแชทผ่าน Prompt ตัวโมเดลสามารถจับภาพหน้าจอของอินเทอร์เฟซโปรแกรม ระบุปัญหาทางเทคนิค หาจุดที่เป็นต้นเหตุของโค้ด และจัดการแก้ไขได้ด้วยตัวเอง ผ่านข้อพิสูจน์ดังนี้
- ทำคะแนนได้ 72.2 บน Vibe Code Bench v1.1 ทิ้งห่าง LLM รุ่นก่อนหน้าของ Meta ถึง 50 คะแนน
- ทำคะแนนสูงขึ้นเกือบ 18% ในการทดสอบ SWE-Atlas Codebase QnA
ความสามารถนี้ยังนำไปประยุกต์ใช้กับงานรูปแบบอื่นที่มีหลายขั้นตอนได้ เช่น การดึงข้อมูลจากวิดีโอสินค้าเพื่อสร้างลิสต์บน e-Commerce หรือการสั่งอาหารแทนผู้ใช้งาน
การเปิดตัว Meta Model API สะท้อนให้เห็นถึงแผนการขยายโครงสร้างพื้นฐานของบริษัท โดยมีรายงานว่า Meta เตรียมขยายกำลังความจุของศูนย์ข้อมูลแตะระดับ 14 กิกะวัตต์ในปีหน้า ขับเคลื่อนโดยชิป AI พัฒนาเองภายในโค้ดเนม “Iris” หรือ MTIA400 ที่เตรียมเข้าสู่กระบวนการผลิตจริงในเดือนกันยายนนี้
ชิป MTIA400 มี Bandwidth หน่วยความจำสูงกว่ารุ่นก่อนถึง 51% รองรับ Data Format อย่าง MX8 และ MX4 ที่จำเป็นต่อการจัดเก็บข้อมูลของโมเดล AI ส่งผลให้ทำงานเร็วกว่าเดิมถึง 400% การมีชิป AI เฉพาะทางเปิดโอกาสให้ Meta สามารถต่อยอดบริการระดับองค์กรในอนาคตได้ เช่น การขายอุปกรณ์ประมวลผล On-premises ที่รวมชิป MTIA เข้ากับโมเดล Muse Spark 1.1 ซึ่งสอดคล้องกับทิศทางของ Hyperscaler รายอื่นที่เริ่มนำชิป AI ของตนไปใช้งานในศูนย์ข้อมูลภายนอกเช่นกัน
