LLM ที่ดีที่สุดสำหรับการสรุปภาษาในปี 2026

ทีมส่วนใหญ่ทดสอบเครื่องมือสรุปเนื้อหา LLM โดยให้เอกสารตัวอย่างเป็นอินพุตและถือว่าเสร็จสิ้นแล้ว โมเดลที่สรุปรายงานประจำไตรมาสของคุณได้อย่างยอดเยี่ยมอาจกลับทำให้กระทู้สนทนาใน Slack ของคุณดูสับสน และโมเดลที่เหมาะสำหรับสรุปเอกสารทางกฎหมายอาจสร้างข้อมูลเท็จในอีเมลถึงลูกค้าของคุณ

คู่มือนี้จะนำคุณผ่าน LLMs ชั้นนำสำหรับการสรุปข้อความ วิธีการประเมินประสิทธิภาพเมื่อเทียบกับปริมาณงานจริงของคุณ และวิธีการเชื่อมต่อสรุปเหล่านั้นโดยตรงกับการดำเนินการในเวิร์กโฟลว์ของคุณ

แบบจำลองสรุป LLM ในภาพรวม

คุณควรพิจารณาอะไรในหลักสูตร LLM สำหรับการสรุปเนื้อหา?

การเลือกโมเดลสรุปเนื้อหาที่ไม่เหมาะสมอาจนำไปสู่การสูญเสียเงินไปกับ API ที่ใช้งานยาก การจัดการที่ซับซ้อน หรือเพียงแค่ได้สรุปคุณภาพต่ำที่ไม่เป็นประโยชน์ ก่อนที่จะเจาะลึกถึงโมเดลเฉพาะ การเข้าใจสิ่งที่แยกความแตกต่างระหว่างการสรุปที่มีประสิทธิภาพกับผลลัพธ์ทั่วไปจะช่วยให้คุณตัดสินใจได้ดีขึ้น

รองรับประเภทเอกสารจริงของคุณ

โมเดลที่เชี่ยวชาญในการสรุปบทความวิจัยอาจประสบปัญหาในการสนทนาใน Slack หรือถอดความการประชุม มองหา LLM ที่ได้รับการทดสอบกับประเภทเอกสารเฉพาะที่ทีมของคุณใช้งานเป็นประจำ—ไม่ว่าจะเป็นสัญญาทางกฎหมาย อีเมลลูกค้า เอกสารทางเทคนิค หรือบันทึกการประชุม

มีหน้าต่างบริบทที่เพียงพอ

หน้าต่างบริบทกำหนดว่าโมเดลสามารถประมวลผลข้อความได้มากเพียงใดในครั้งเดียว หากคุณกำลังสรุปบันทึกการประชุมที่ยาวหนึ่งชั่วโมงหรือรายงานการวิจัยที่ยาว คุณจำเป็นต้องใช้โมเดลที่มีหน้าต่างบริบทขยาย มิฉะนั้น คุณจะต้องแบ่งเอกสารออกเป็นส่วนๆ และสูญเสียความสอดคล้องที่เกิดจากการประมวลผลทุกอย่างพร้อมกัน

สมดุลระหว่างความเร็วและคุณภาพ

บางโมเดลให้ความสำคัญกับความเร็วในการอนุมาน ในขณะที่บางโมเดลเน้นคุณภาพของผลลัพธ์ สำหรับการสรุปแบบเรียลไทม์ระหว่างการประชุม ความเร็วมีความสำคัญมากกว่า สำหรับการสร้างสรุปสำหรับผู้บริหาร คุณภาพมีความสำคัญมากกว่า พิจารณาว่ากรณีการใช้งานของคุณอยู่ในช่วงใดของสเปกตรัมนี้

ให้ตัวเลือกการเข้าถึงที่เหมาะสม

ทรัพยากรทางเทคนิคและความต้องการด้านความปลอดภัยของทีมคุณควรเป็นแนวทางในการตัดสินใจว่าคุณต้องการ API ที่มีการจัดการ การติดตั้งแบบโฮสต์เอง หรือแนวทางแบบไฮบริด ทีมองค์กรที่มีนโยบายข้อมูลที่เข้มงวดอาจต้องการตัวเลือกแบบติดตั้งภายในองค์กร ในขณะที่ทีมขนาดเล็กอาจชอบความสะดวกของ API บนคลาวด์มากกว่า

6 LLM ที่ดีที่สุดสำหรับการสรุปข้อความ

จำนวนรุ่นที่มีอยู่มากมายทำให้การเลือกใช้รุ่นที่เหมาะสมกลายเป็นความท้าทาย แต่ละรุ่นด้านล่างนี้ล้วนเป็นตัวเลือกระดับแนวหน้าทั้งสิ้น แต่รุ่นที่ "ดีที่สุด" นั้นขึ้นอยู่กับความต้องการเฉพาะของทีมคุณเป็นหลัก เราจะประเมินแต่ละรุ่นในด้านความแม่นยำ ขนาดหน้าต่างข้อมูลที่รองรับ ความเร็ว และตัวเลือกในการเข้าถึง

1. ClickUp Brain (เหมาะที่สุดสำหรับการสรุปด้วย AI ภายในเวิร์กโฟลว์ของคุณ)

ปัญหาใหญ่ที่สุดของเครื่องมือสรุปแบบสแตนด์อโลนไม่ใช่คุณภาพของสรุปที่ได้—แต่คือสิ่งที่เกิดขึ้นต่อไป คุณสร้างสรุปที่ยอดเยี่ยมขึ้นมา จากนั้นก็คัดลอกมันไปยังเครื่องมือจัดการโครงการของคุณด้วยตนเอง สร้างงานจากมัน และส่งข้อความถึงทีมของคุณเกี่ยวกับขั้นตอนต่อไปClickUp Brainช่วยกำจัดความยุ่งยากนี้โดยการนำการสรุปมาไว้ในกระบวนการทำงานของคุณโดยตรง

ด้วย ClickUp Brain คุณสามารถพิมพ์ @brain ในความคิดเห็นของงานหรือข้อความใน ClickUp Chat แล้วขอให้สรุปบริบทได้ทันที ระบบจะสรุปโดยใช้ความรู้เกี่ยวกับพื้นที่ทำงานของคุณ โดยให้ความสำคัญกับงานหรือช่องทางที่คุณกำลังใช้งานอยู่ เนื่องจาก Brain เข้าใจโครงการ เอกสาร และการสนทนาของคุณ สรุปที่ได้จึงสามารถนำไปใช้ได้ทันที ไม่ใช่เพียงข้อความแยกส่วนที่คุณต้องประมวลผลด้วยตนเอง

คุณสมบัติเด่นของ ClickUp Brain

ข้อจำกัดของ ClickUp Brain

ราคา ClickUp Brain

2. OpenAI GPT-4o (เหมาะที่สุดสำหรับการสรุปที่เรียบร้อยพร้อมสำหรับผู้บริหาร)

เมื่อคุณต้องการสรุปเนื้อหาที่เรียบเนียน มีความละเอียดอ่อน และพร้อมที่จะนำเสนอให้กับผู้บริหาร GPT-4o คือตัวเลือกอันดับต้น ๆ ความแข็งแกร่งของมันอยู่ที่การสรุปเนื้อหาแบบนามธรรมคุณภาพสูง ซึ่งสามารถสร้างข้อความที่อ่านเหมือนกับว่ามนุษย์เป็นผู้เขียน หน้าต่างบริบทขนาดใหญ่และความสามารถในการประมวลผลหลายรูปแบบ หมายความว่ามันสามารถสรุปเนื้อหาจากข้อความในภาพหรือบทถอดเสียงจากเสียงได้ ไม่ใช่แค่จากเอกสารเท่านั้น

คุณสามารถเข้าถึงได้ผ่าน API ที่มีให้บริการอย่างแพร่หลาย ทำให้สามารถผสานรวมเข้ากับเครื่องมือ AI สำหรับการประชุมที่คุณมีอยู่แล้วได้อย่างง่ายดาย ข้อแลกเปลี่ยนคือบริการนี้เป็นบริการแบบกรรมสิทธิ์ที่มีระบบคิดค่าบริการตามการใช้งาน และคุณอาจสังเกตเห็นความล่าช้าเล็กน้อยเมื่อทำการสรุปเอกสารที่ยาวมาก

คุณสมบัติที่ดีที่สุดของ GPT-4o

ข้อจำกัดของ GPT-4o

ราคาของ GPT-4o

3. Anthropic Claude 3. 5 บทกวี (เหมาะที่สุดสำหรับเอกสารที่ต้องการความสอดคล้องตามข้อกำหนด)

หากทีมของคุณต้องจัดการกับเอกสารที่มีความละเอียดอ่อนหรือซับซ้อน Claude 3. 5 Sonnet ถูกสร้างขึ้นเพื่อตอบโจทย์ความต้องการของคุณโดยเฉพาะ มันมีหน้าต่างบริบทที่ขยายใหญ่ขึ้น ทำให้สามารถประมวลผลและสรุปรายงานยาวๆ ทั้งหมดได้ในครั้งเดียว จุดเด่นที่แท้จริงคือความสามารถในการปฏิบัติตามคำแนะนำที่ละเอียดอ่อน—คุณสามารถขอให้สรุปในรูปแบบ โทนเสียง หรือเน้นหัวข้อเฉพาะ และมันสามารถทำได้ด้วยความแม่นยำสูง

การมุ่งเน้นอย่างเข้มงวดของ Anthropic ในด้านการจัดแนวความปลอดภัยช่วยลดความเสี่ยงที่โมเดลจะสร้างข้อเท็จจริงขึ้นมาเอง ซึ่งเป็นคุณสมบัติสำคัญสำหรับทีมที่ให้ความสำคัญกับการปฏิบัติตามกฎระเบียบและทำงานกับเอกสารทางกฎหมายหรือการเงิน สำหรับทีมที่ใช้เครื่องมือสรุปเอกสารด้วย AI อยู่แล้ว Claude สามารถผสานเข้ากับกระบวนการทำงานที่มีอยู่ได้อย่างราบรื่น

คุณสมบัติเด่นของ Claude 3.5 Sonnet

ข้อจำกัดของ Claude 3.5 Sonnet

ราคาของ Claude 3. 5 Sonnet

4. Google Gemini 1. 5 Pro (เหมาะที่สุดสำหรับผู้ใช้ Google Workspace)

สำหรับทีมที่ใช้งานในระบบนิเวศของ Google อยู่แล้ว Gemini 1.5 Pro มอบความสะดวกสบายในระดับที่แทบจะหาใครเทียบได้ยาก มาพร้อมกับหน้าต่างบริบทขนาดใหญ่ที่สุดแห่งหนึ่งที่มีอยู่ในปัจจุบัน—รองรับได้สูงสุดถึง 1 ล้านโทเค็น—เหมาะอย่างยิ่งสำหรับการสรุปเนื้อหาการประชุมที่ยืดยาวจาก Google Meet หรือการสังเคราะห์ข้อมูลจากงานวิจัยหลายฉบับที่จัดเก็บไว้ใน Google Drive

การผสานรวมกับ Google Workspace อย่างเป็นธรรมชาติหมายความว่าคุณสามารถรับสรุปได้โดยไม่ต้องออกจากเครื่องมือที่คุณใช้ทุกวันเลย ซึ่งทำให้มีคุณค่าอย่างยิ่งสำหรับทีมที่พึ่งพาอย่างมากกับผู้สรุปการประชุมที่ใช้ AIภายในระบบนิเวศของ Google

Gemini 1. 5 Pro คุณสมบัติเด่น

ข้อจำกัดของ Gemini 1.5 Pro

Gemini 1.5 Pro ราคา

5. Meta LLaMA 3 (เหมาะที่สุดสำหรับการโฮสต์เองและปรับแต่งได้)

ทีมของคุณต้องการควบคุมข้อมูลของตนเองอย่างเต็มที่ และต้องการหลีกเลี่ยงการส่งข้อมูลที่ละเอียดอ่อนไปยังบริการของบุคคลที่สาม นี่คือจุดที่โมเดลโอเพนซอร์สอย่าง LLaMA 3 โดดเด่น คุณสามารถโฮสต์โมเดลนี้บนเซิร์ฟเวอร์ของคุณเอง ปรับแต่งให้เข้ากับข้อมูลเฉพาะของบริษัทเพื่อเข้าใจศัพท์เฉพาะของคุณได้ดียิ่งขึ้น และปรับแต่งได้ตามต้องการ—ทั้งหมดนี้โดยไม่ต้องเสียค่าลิขสิทธิ์

คุณภาพของการสรุปนั้นน่าประทับใจและมักจะเทียบเท่ากับโมเดลที่เป็นกรรมสิทธิ์ ข้อควรระวังคือความจำเป็นในการมีโครงสร้างพื้นฐานทางเทคนิค ทีมงานของคุณจะต้องมีทรัพยากรด้านวิศวกรรมเพื่อติดตั้งและดูแลรักษาโมเดล เนื่องจากไม่มี API ที่จัดการให้พร้อมใช้งานทันที ซึ่งทำให้เหมาะสมอย่างยิ่งสำหรับองค์กรที่นำโดยวิศวกรรมหรือให้ความสำคัญกับความเป็นส่วนตัว

คุณสมบัติเด่นของ LLaMA 3

ข้อจำกัดของ LLaMA 3

ราคา LLaMA 3

6. Mistral Large (เหมาะที่สุดสำหรับข้อกำหนดการเก็บข้อมูลในสหภาพยุโรป)

หากคุณต้องการความยืดหยุ่นของระบบโอเพนซอร์สแต่ไม่มีทรัพยากรในการจัดการโครงสร้างพื้นฐานด้วยตัวเอง Mistral Large คือทางเลือกที่น่าสนใจ บริษัทในยุโรปเป็นผู้พัฒนา โดยนำเสนอประสิทธิภาพในการสรุปข้อมูลที่แข่งขันได้ พร้อมเน้นความคุ้มค่าในการใช้งาน

Mistral ให้บริการทั้ง API แบบจัดการสำหรับเข้าถึงได้ง่ายและโมเดลน้ำหนักเปิดสำหรับทีมที่ต้องการควบคุมมากขึ้น วิธีการแบบผสมผสานนี้เป็นข้อได้เปรียบหลักของมัน ข้อแลกเปลี่ยนคือระบบนิเวศของการผสานรวมกับบุคคลที่สามที่เล็กกว่าเมื่อเทียบกับยักษ์ใหญ่อย่าง OpenAI และ Google มันเป็นตัวเลือกที่ยอดเยี่ยมสำหรับทีมที่ต้องการความสมดุลระหว่างความสะดวกและการควบคุม โดยเฉพาะทีมที่มีข้อกำหนดด้านการเก็บข้อมูลในสหภาพยุโรป

คุณสมบัติเด่นของ Mistral Large

ข้อจำกัดขนาดใหญ่ของ Mistral

ราคาของ Mistral Large

💡 เคล็ดลับมืออาชีพ: หากเป้าหมายหลักของคุณคือการสรุปบันทึกการประชุมที่ยาวหนึ่งชั่วโมงในครั้งเดียว ให้เลือกโมเดลที่มีหน้าต่างบริบทขนาดใหญ่ที่สุด เช่น Gemini 1.5 Pro หากคุณต้องการสอนโมเดลเกี่ยวกับคำศัพท์เฉพาะของบริษัทคุณ ตัวเลือกแบบโอเพนซอร์สอย่าง LLaMA 3 เป็นทางเลือกที่เหมาะสม

การเปรียบเทียบแบบจำลองสรุป LLM

การเปรียบเทียบอย่างรวดเร็วช่วยให้คุณระบุได้ว่าโมเดลใดสอดคล้องกับลำดับความสำคัญสูงสุดของทีมคุณได้อย่างรวดเร็ว

ClickUp Brain นำการสรุปข้อมูลมาสู่กระบวนการทำงานของคุณโดยตรงในรูปแบบของพื้นที่ทำงาน AI แบบรวมศูนย์ เหมาะอย่างยิ่งสำหรับการเปลี่ยนสรุปข้อมูลให้เป็นการดำเนินการทันที โดยมีการแลกเปลี่ยนที่สำคัญคือมันทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพสูงสุดภายในระบบนิเวศของ ClickUp

GPT-4o นำเสนอหน้าต่างบริบทขนาดใหญ่ในรูปแบบโมเดลที่เป็นกรรมสิทธิ์ เหมาะสำหรับการสรุปเนื้อหาที่ละเอียดและประณีตที่สุด โดยข้อแลกเปลี่ยนสำคัญคือรูปแบบการคิดค่าบริการตามการใช้งาน

Claude 3. 5 Sonnet ให้หน้าต่างบริบทที่ขยายออกไปในรูปแบบของโมเดลที่เป็นกรรมสิทธิ์ เหมาะสำหรับเอกสารที่ต้องการความสอดคล้องตามข้อกำหนด โดยมีข้อจำกัดหลักคือความพร้อมใช้งานในบางภูมิภาค

Gemini 1.5 Pro มอบหน้าต่างบริบทขนาดใหญ่เป็นพิเศษในรูปแบบโมเดลเฉพาะตัว เหมาะอย่างยิ่งสำหรับผู้ใช้ Google Workspace แม้ว่าการผูกขาดกับระบบนิเวศอาจเป็นเรื่องที่ต้องพิจารณา

LLaMA 3 ประกอบด้วยหน้าต่างบริบทขนาดใหญ่ในรูปแบบโมเดลโอเพนซอร์ส เหมาะสำหรับใช้กับระบบที่โฮสต์เองและปรับแต่งได้ตามต้องการ แต่ต้องมีการลงทุนด้านโครงสร้างพื้นฐาน

Mistral Large มีหน้าต่างบริบทขนาดใหญ่พร้อมวิธีการเข้าถึงแบบไฮบริด เหมาะอย่างยิ่งสำหรับความต้องการด้านการจัดเก็บข้อมูลในสหภาพยุโรป แม้ว่าจะมีระบบนิเวศการผสานรวมที่เล็กกว่าก็ตาม

📖 อ่านเพิ่มเติม:เครื่องมือสรุปเนื้อหาจากบทถอดเสียงด้วย AI ที่ดีที่สุด

วิธีการประเมินคุณภาพการสรุป LLM

การรู้ว่าสรุปของโมเดลนั้นดีจริงหรือไม่ จำเป็นต้องมีกรอบการประเมินที่ชัดเจน การพึ่งพาสรุปที่ไม่ดีอาจแย่กว่าการไม่มีสรุปเลย เพราะอาจนำไปสู่การตัดสินใจที่ผิดพลาดจากข้อมูลที่ไม่ถูกต้อง

เกณฑ์หลักสำหรับการประเมิน

ความถูกต้อง กำหนดว่าสรุปสามารถจับประเด็นหลักของข้อความต้นฉบับได้อย่างถูกต้องโดยไม่สร้างข้อเท็จจริงหรือข้อผิดพลาดขึ้นมาเอง ซึ่งเป็นสิ่งที่ไม่อาจต่อรองได้สำหรับเอกสารที่มีความสำคัญต่อธุรกิจ

ความสอดคล้อง วัดว่าสรุปนั้นอ่านง่ายและไหลลื่นตามตรรกะ หรือรู้สึกเหมือนเป็นกลุ่มประโยคที่ไม่เชื่อมโยงกัน สรุปที่ดีจะรักษาโครงสร้างการเล่าเรื่องไว้

ความกระชับ ประเมินว่าสรุปได้ตรงประเด็นหรือไม่ หรือเต็มไปด้วยคำที่ไม่จำเป็นและน้ำท่วมทุ่ง สรุปที่ดีที่สุดจะเพิ่มความหนาแน่นของข้อมูลให้มากที่สุด

การปฏิบัติตามคำแนะนำ ทดสอบว่าโมเดลสามารถปฏิบัติตามคำขอของคุณสำหรับโทนเสียง รูปแบบ หรือจุดเน้นเฉพาะ เช่น รายการหัวข้อย่อย หรือการสรุปแบบสรุปสำหรับผู้บริหาร ได้สำเร็จหรือไม่

ความสม่ำเสมอ ประเมินว่าโมเดลสามารถสร้างสรุปที่มีคุณภาพสูงในเอกสารประเภทต่างๆ ได้หรือไม่ หรือทำได้ดีเฉพาะในเอกสารบางประเภทเท่านั้น

กรอบการทดสอบแบบง่าย

เลือกเอกสารสามฉบับที่ทีมของคุณใช้งานเป็นประจำ—เช่น สรุปโครงการ, บันทึกการประชุม, และอีเมลจากลูกค้า จากนั้นนำเอกสารแต่ละฉบับผ่านโมเดลที่คุณกำลังพิจารณาโดยใช้คำสั่งเดียวกัน แล้วให้สมาชิกในทีมประเมินผลลัพธ์ตามเกณฑ์ข้างต้น แม้ว่าจะมีตัวชี้วัดอัตโนมัติอยู่ แต่ไม่มีอะไรดีไปกว่าการตรวจสอบโดยมนุษย์ในการจับข้อผิดพลาดที่ละเอียดอ่อน

🔍 คุณรู้หรือไม่? ทีมอย่าง QubicaAMFสามารถประหยัดเวลาได้มากกว่า 5 ชั่วโมงต่อสัปดาห์—หรือมากกว่า 250 ชั่วโมงต่อปีต่อคน—โดยการใช้ ClickUp เพื่อกำจัดกระบวนการจัดการความรู้ที่ล้าสมัย ลองจินตนาการดูว่าทีมของคุณจะสามารถสร้างสรรค์อะไรได้บ้างหากมีเวลาเพิ่มอีกหนึ่งสัปดาห์ในแต่ละไตรมาส

ข้อจำกัดของการใช้ LLM ในการสรุปเอกสารคืออะไร?

เทคโนโลยีนี้มีข้อจำกัดที่แท้จริงซึ่งควรทำความเข้าใจก่อนที่คุณจะตัดสินใจเลือกแนวทางใดแนวทางหนึ่ง

ความเสี่ยงของการเห็นภาพหลอน

ความเสี่ยงที่ใหญ่ที่สุดคือการเห็นภาพหลอน ซึ่งโมเดลจะระบุรายละเอียดที่ไม่ถูกต้องอย่างมั่นใจแต่ฟังดูน่าเชื่อถือ ทีมกฎหมาย นักวิเคราะห์การเงิน และทุกคนที่ทำงานกับเอกสารที่มีความอ่อนไหวต่อการปฏิบัติตามกฎระเบียบควรมีการตรวจสอบโดยมนุษย์เสมอสำหรับสรุปที่มีความสำคัญสูง

หน้าต่างบริบทปิด

แม้แต่โมเดลที่ใหญ่ที่สุดก็มีขีดจำกัด ดังนั้นเอกสารที่ยาวมากอาจจำเป็นต้องถูกแบ่งออกเป็นส่วนๆ การแบ่งส่วนนี้อาจทำให้โมเดลพลาดการเชื่อมโยงระหว่างส่วนที่อยู่ห่างไกลกันหรือสูญเสียโครงเรื่องโดยรวม

การสูญเสียความละเอียดอ่อน

ข้อโต้แย้งที่ละเอียดอ่อนหรือมุมมองของกลุ่มน้อยมักถูกลดทอนในสรุป หากการรักษาความคิดเห็นที่แตกต่างหรือกรณีเฉพาะมีความสำคัญต่อกรณีการใช้งานของคุณ คุณจะต้องสร้างคำแนะนำอย่างระมัดระวังหรือยอมรับการสูญเสียข้อมูลบางส่วน

ความท้าทายด้านความเฉพาะเจาะจงของโดเมน

โมเดลเอนกประสงค์อาจไม่เข้าใจศัพท์เฉพาะของอุตสาหกรรมของคุณโดยไม่มีการปรับแต่งเพิ่มเติม สาขาการแพทย์ กฎหมาย และเทคนิคมักต้องการการฝึกอบรมเพิ่มเติมหรือการออกแบบคำสั่งที่รอบคอบ

ข้อควรพิจารณาด้านความปลอดภัย

การส่งข้อมูลที่มีความอ่อนไหวของบริษัทไปยัง API ของบุคคลที่สามมีความเสี่ยงอยู่เสมอ สำหรับเอกสารที่มีความลับสูง อาจจำเป็นต้องใช้โมเดลที่โฮสต์เองหรือข้อตกลงกับองค์กรที่มีข้อกำหนดเฉพาะในการจัดการข้อมูล

นี่ไม่ใช่เหตุผลที่จะหลีกเลี่ยงเทคโนโลยี แต่เป็นข้อพิจารณาที่สำคัญ คุณสามารถลดผลกระทบเหล่านี้ได้ด้วยแนวทางปฏิบัติที่ชาญฉลาด: ให้มนุษย์ตรวจสอบสรุปที่มีความสำคัญสูงเสมอ ใช้โมเดลที่โฮสต์เองสำหรับข้อมูลที่มีความอ่อนไหวสูง และใช้คำสั่งที่ชัดเจนเพื่อช่วยให้โมเดลรักษาความละเอียดอ่อนที่สำคัญ

📌 ClickUp Insight:62% ของพนักงานที่ใช้ความรู้พึ่งพาเครื่องมือ AI แบบสนทนา เช่น ChatGPT และ Claude อินเทอร์เฟซที่คุ้นเคยของแชทบอทและความสามารถที่หลากหลายอาจเป็นเหตุผลที่ทำให้ได้รับความนิยมในบทบาทและอุตสาหกรรมที่หลากหลาย อย่างไรก็ตาม การสลับไปยังแท็บอื่นเพื่อถามคำถาม AI ทุกครั้งจะเพิ่มต้นทุนในการสลับแท็บและสลับบริบท

การใช้ ClickUp Brain ในการทำงานสรุปของคุณ

คุณได้เห็นแล้วว่า ClickUp Brain อยู่ในอันดับต้น ๆ ของ LLM ที่ดีที่สุดสำหรับการสรุปข้อมูล ตอนนี้เรามาสำรวจวิธีการสร้างเวิร์กโฟลว์ที่เปลี่ยนสรุปเหล่านั้นให้กลายเป็นประสิทธิภาพการทำงานที่แท้จริง ความแตกต่างระหว่างสรุปที่มีประโยชน์กับความพยายามที่สูญเปล่าคือการเชื่อมโยงไปสู่การกระทำ—และนี่คือจุดที่ Converged AI Workspace โดดเด่น

[ภาพตัวแทน: พื้นที่ทำงาน ClickUp แสดงการสรุปสมองที่ผสานรวมกับงานและเอกสาร]

รับสรุปข้อมูลได้ทันทีในที่ที่คุณกำลังทำงาน

กำจัดความยุ่งยากจากการส่งต่อข้อมูลด้วยตนเองที่น่ารำคาญด้วยการนำการสรุปข้อมูลมาไว้ในโปรเจกต์ของคุณโดยตรง ด้วยClickUp Brain เพียงพิมพ์ @brain ในความคิดเห็นของงานหรือข้อความใน ClickUp Chat แล้วขอให้สรุปเนื้อหา ระบบจะสร้างสรุปโดยอัตโนมัติโดยใช้ความรู้เกี่ยวกับพื้นที่ทำงานของคุณ พร้อมทั้งให้ความสำคัญกับงานหรือช่องทางที่คุณกำลังใช้งานอยู่

เปลี่ยนการบันทึกการประชุมให้เป็นรายการที่ต้องดำเนินการโดยอัตโนมัติ

การตามงานหลังจากการประชุมที่พลาดไปไม่จำเป็นต้องใช้เวลาหลายชั่วโมงในการอ่านบันทึกอีกต่อไป คุณสามารถมีส่วนร่วมในการสนทนาได้อย่างเต็มที่ในขณะที่ClickUp AI Notetakerบันทึกโน้ตการประชุมให้คุณ หลังจากประชุมเสร็จ มันจะให้บทถอดความและสรุป คุณสามารถขอให้มันสร้างรายการที่ต้องดำเนินการโดยอัตโนมัติและเปลี่ยนเป็นงานใน ClickUp พร้อมผู้รับผิดชอบและกำหนดวันครบกำหนดได้อีกด้วย

ใช้ประโยชน์จาก LLM หลายตัวโดยไม่ต้องจัดการการเลือกโมเดล

รับผลลัพธ์คุณภาพสูงโดยไม่ต้องจัดการการเลือกโมเดลด้วยตนเอง เพราะ ClickUp Brain ใช้ประโยชน์จาก LLM หลายตัวเบื้องหลัง นี่คือขั้นตอนการทำงานในทางปฏิบัติ: มีการประชุมเกิดขึ้น, ClickUp AI Notetaker จดบันทึกทุกอย่าง, ClickUp Brain ให้สรุปการตัดสินใจสำคัญ, และรายการที่ต้องดำเนินการจะอยู่ในแผนโครงการของคุณแล้ว คุณยังสามารถใช้ @My Brain เพื่อสรุปหัวข้อหรือร่างคำตอบเป็นการส่วนตัวก่อนที่จะแชร์กับทีมได้อีกด้วย

✨ ผลลัพธ์ที่แท้จริง: ความท้าทายที่แท้จริงคือการเปลี่ยนสรุปให้เป็นการกระทำ ClickUp Brain โดดเด่นในการเชื่อมโยงสรุปกับงานในกระบวนการทำงานของคุณโดยตรง ขจัดช่องว่างระหว่างข้อมูลเชิงลึกและการดำเนินการที่เครื่องมือสรุปแบบแยกเดี่ยวมักประสบปัญหา

สรุป

LLM ที่ดีที่สุดสำหรับการสรุปคือ LLM ที่เหมาะกับความต้องการเฉพาะของทีมคุณ—ไม่ว่าจะเป็นหน้าต่างบริบทขนาดใหญ่สำหรับรายงานยาว ความยืดหยุ่นของโอเพนซอร์สสำหรับการปรับแต่ง หรือการผสานรวมอย่างราบรื่นกับเครื่องมือที่คุณมีอยู่แล้ว ก่อนที่คุณจะตัดสินใจเลือก ให้ทดสอบตัวเลือกที่ดีที่สุดของคุณกับเอกสารจริงของคุณเสมอเพื่อดูว่าพวกมันทำงานได้ดีเพียงใด

แต่จงจำไว้ว่า สรุปจะมีคุณค่าก็ต่อเมื่อมันเชื่อมโยงกับการกระทำ การสรุปกำลังเปลี่ยนจากงานที่ทำแยกออกมาเป็นการทำงานที่ฝังลึกอยู่ในแพลตฟอร์มที่คุณใช้งานอยู่แล้ว การเพิ่มประสิทธิภาพที่แท้จริงเกิดจากการลดช่องว่างระหว่างการได้รับข้อมูลเชิงลึกและการนำไปปฏิบัติ

เริ่มต้นฟรีกับ ClickUp และนำการสรุปด้วย AI มาสู่การจัดการงาน การแชท และเอกสารของคุณโดยตรง

คำถามที่พบบ่อย

ความแตกต่างระหว่างการสรุปแบบดึงข้อมูล (Extractive) กับการสรุปแบบสังเคราะห์ (Abstractive) ใน LLM คืออะไร? การสรุปแบบดึงข้อมูลจะดึงประโยคสำคัญโดยตรงจากข้อความต้นฉบับ ในขณะที่การสรุปแบบสังเคราะห์จะสร้างประโยคใหม่ทั้งหมดเพื่อถ่ายทอดความหมายหลัก วิธีการแบบสังเคราะห์เป็นวิธีที่ LLM สมัยใหม่ใช้เป็นหลัก ซึ่งให้สรุปที่ฟังดูเป็นธรรมชาติและจับสาระสำคัญของเนื้อหาต้นฉบับได้ดีกว่า

โมเดล LLM แบบโอเพนซอร์สเปรียบเทียบกับโมเดลที่เป็นกรรมสิทธิ์ เช่น GPT-4 ในการสรุปเนื้อหาอย่างไร? โมเดลโอเพนซอร์สมอบการควบคุมข้อมูลอย่างสมบูรณ์และความสามารถในการปรับแต่งให้เหมาะกับความต้องการเฉพาะของคุณ แต่ต้องใช้ทรัพยากรทางเทคนิคในการดูแลรักษา โมเดลที่เป็นกรรมสิทธิ์มอบความสะดวกสบายและความง่ายในการใช้งานผ่าน API แต่มาพร้อมกับค่าใช้จ่ายในการใช้งานและการควบคุมข้อมูลที่น้อยลง ช่องว่างด้านคุณภาพได้แคบลงอย่างมาก โดยมีตัวเลือกโอเพนซอร์สอย่าง LLaMA 3 ที่แข่งขันกับประสิทธิภาพของโมเดลที่เป็นกรรมสิทธิ์ในหลายกรณีการใช้งาน

เครื่องมือสรุปเนื้อหา LLM สามารถจัดการบันทึกการประชุมและการอัปเดตโครงการได้หรือไม่? ใช่, LLM ส่วนใหญ่มีประสิทธิภาพมากในการสรุปข้อความที่เป็นการสนทนา เช่น บันทึกการประชุม ความท้าทายที่แท้จริงคือการเปลี่ยนสรุปเหล่านั้นให้เป็นการกระทำ ซึ่งนี่คือจุดที่เครื่องมืออย่าง ClickUp Brain โดดเด่น ด้วยการเชื่อมโยงสรุปโดยตรงกับงานในกระบวนการทำงานของคุณ แทนที่จะปล่อยให้เป็นเอกสารข้อความที่แยกออกมา

ขนาดหน้าต่างบริบทที่ฉันต้องการสำหรับเอกสารของฉันคืออะไร? สำหรับเอกสารธุรกิจมาตรฐานที่มีน้อยกว่า 10,000 คำ ระบบ LLM ที่ทันสมัยส่วนใหญ่มีหน้าต่างบริบทเพียงพอ สำหรับบันทึกการประชุมที่ยาวกว่าหนึ่งชั่วโมงหรือรายงานการวิจัยที่ครอบคลุม คุณจะต้องใช้โมเดลที่มีหน้าต่างบริบทขยาย เช่น Claude 3.5 Sonnet หรือ Gemini 1.5 Pro หน้าต่าง 1 ล้านโทเค็นของ Gemini 1.5 Pro สามารถจัดการงานสรุปเอกสารเดี่ยวได้เกือบทุกประเภท

ฉันจะลดความเสี่ยงของการเกิดภาพหลอนในสรุปของ LLM ได้อย่างไร? ใช้คำสั่งที่ชัดเจนและเฉพาะเจาะจงซึ่งขอให้โมเดลสรุปเฉพาะสิ่งที่ระบุไว้อย่างชัดเจนในแหล่งข้อมูลเท่านั้น ขอให้มีการอ้างอิงหรือแหล่งที่มาของส่วนที่เฉพาะเจาะจงเมื่อความถูกต้องเป็นสิ่งสำคัญ สำหรับเอกสารที่มีความเสี่ยงสูง ควรให้ผู้ตรวจสอบที่เป็นมนุษย์เปรียบเทียบสรุปกับต้นฉบับเสมอ พิจารณาใช้โมเดลที่มีการปรับแนวความปลอดภัยที่แข็งแกร่งขึ้น เช่น Claude เมื่อทำงานกับเนื้อหาที่มีความอ่อนไหวต่อการปฏิบัติตามกฎระเบียบ