7 พฤศจิกายน 2568 Google เปิดตัว Nested Learning วิธีมองโมเดล AI ว่าข้างในมัน คือ ชุดของระบบเรียนรู้หลายชั้น ที่เรียนคนละจังหวะเวลา

ปกติทุกคนมอง Deep Learning ว่าเป็น Layer ที่ซ้อนกันหลายชั้น แต่ทีม Google บอกว่า จริง ๆ แล้วสิ่งที่เกิดขึ้นข้างในมันเหมือน

  • มีส่วนหนึ่งเรียนรู้เร็วมาก (อัปเดตทุกตัวอย่าง)
  • มีส่วนหนึ่งเรียนรู้ช้ากว่า (อัปเดตเป็นช่วง ๆ)

รวมถึง LLM ส่วนใหญ่ หลัง Training เสร็จ จะนิ่ง ไม่อัปเดต Knowledge Core หรือเรียน Skill ใหม่ ๆ จากการคุยหรือใช้งานเพิ่มได้จริง

แต่ละส่วนมี งานที่ต้องเรียนของตัวเอง และมี ชุดข้อมูลของตัวเอง หรือที่เขาเรียกว่า Context Flow ทีม Google จึงตั้ง Framework ใหม่ชื่อว่า Nested Learning (NL) เพื่อมองทั้งโมเดล + วิธีเทรน ว่าเป็น ชุดของปัญหาการเรียนรู้หลายระดับ ซ้อนกันเป็นชั้น ๆ แต่ละชั้นมีบริบทของตัวเอง

หลักการทำงานของ Nested Learning

  • ลองนึกภาพเป็นเหมือน องค์กร
  1. แถวหน้า = พนักงานหน้างาน → อัปเดตเร็ว เปลี่ยนทุกวัน
  2. ระดับหัวหน้า → ปรับช้าหน่อย เปลี่ยนตามเดือน/ไตรมาส
  3. ระดับผู้บริหาร → ปรับยาว ๆ ตามปี

Nested Learning เป็นโมเดล AI 1 ตัว แบ่งเป็น Level ง่าย ๆ คือ

  • ระดับล่าง → อัปเดตถี่มาก เก็บ Detail ระยะสั้น
  • ระดับบน → อัปเดตช้า เก็บความรู้เชิงสรุปแบบระยะยาว

ทีม Google มองว่า แต่ละระดับมีงานเรียนรู้เป็นของตัวเอง ไม่ใช่แค่เลเยอร์ต่อกันเฉย ๆ แต่คือ

  1. แต่ละส่วนมี “ปัญหาที่ต้องเรียนให้เก่ง” ของตัวเอง
  2. มีข้อมูลชุดของมันเอง ไหลผ่าน (context flow)
  3. แล้วมันก็ บีบอัด (Compress) ประสบการณ์เหล่านั้นเก็บไว้ในพารามิเตอร์ของตัวเอง

ผลลัพธ์ คือ โมเดลมีโอกาส

  • เรียนรู้จากประสบการณ์ระยะยาวได้ดีขึ้น
  • มีโครงสร้างที่เอื้อต่อ Continual Learning มากกว่าการแค่เพิ่มความลึกของเลเยอร์ธรรมดา

Nested Learning ช่วยให้เรา

  • เข้าใจว่าโมเดลและ optimizer ทุกตัวกำลัง “บีบอัดบริบท” ของตัวเองลงในพารามิเตอร์
  • ออกแบบ optimizer แบบใหม่, โมเดลที่ปรับตัวเองได้, และระบบความจำหลายระดับเวลา เช่น HOPE
  • คิดเกินกว่าแค่ เพิ่ม Layer ไปสู่การออกแบบการเรียนรู้หลายระดับ ที่ใกล้เคียงสมองคนมากขึ้น

ข้อสรุป:

Nested Learning ไม่ใช่แค่โมเดลใหม่ แต่เสนอวิธีคิดใหม่ ว่าทั้งโมเดลและตัวเทรนมัน คือ ชุดของระบบความจำหลายชั้น ที่เรียนพร้อมกันคนละจังหวะเวลา พอเราเข้าใจแบบนี้ เราก็เริ่มออกแบบ AI ที่เรียนรู้ต่อเนื่องและปรับตัวเองได้จริงมากขึ้น

Source:

Blog Google Research