Sign in Subscribe

LLMs

LLM ทำงานอย่างไร? จาก Token สู่ Generative AI

LLM (Large Language Model) คือ โมเดลที่เรียนรู้รูปแบบของภาษาจากข้อมูลจำนวนมาก โดยมีหลักการสำคัญ คือ การทำนาย Token ถัดไปจาก Context ที่ได้รับ

กระบวนการพื้นฐาน คือ

ข้อความถูกแบ่งเป็น Token
Token ถูกแปลงเป็นตัวเลข
ตัวเลขถูกแปลงเป็น Embedding Vector เพื่อแทนความหมาย
Transformer ใช้ Context และความสัมพันธ์ระหว่าง Token เพื่อทำความเข้าใจภาษา
โมเดลทำนาย Token ถัดไป และทำซ้ำจนกลายเป็นข้อความหรือเนื้อหาใหม่

สิ่งที่ทำให้ LLM แตกต่างจากโมเดล AI แบบเดิม คือ โมเดลเดียวสามารถทำงานได้หลากหลายผ่าน Prompt เช่น การตอบคำถาม สรุป แปล วิเคราะห์ และสร้างเนื้อหาใหม่

สรุป

LLM = เรียนรู้จากข้อมูลจำนวนมาก + เข้าใจความสัมพันธ์ผ่าน Transformer + สร้างคำตอบด้วยการทำนาย Token ถัดไป

Read next

อยากเป็น AI Engineer ต้องเข้าใจ LLM แค่ไหน?

อยากเป็น AI Engineer ต้องเข้าใจ LLM แค่ไหน?

หากกำลังเริ่มต้น Career สาย AI Engineer ช่วงนี้ คงหนีไม่พ้นคำว่า LLM (Large Language Model) อาจไม่จำเป็นต้องถึงขั้นสร้าง LLM เอง แต่ควรเข้าใจมันมากพอที่จะสร้างระบบด้วย LLM ได้ LLM ทำอะไร? เวลาที่เราพิมพ์ข้อความเข้าไป LLM ไม่ได้อ่านเหมื

ทำไม AI ยุคใหม่ไม่ได้มีแค่ LLM? รู้จัก 5 Components สำคัญ

ทำไม AI ยุคใหม่ไม่ได้มีแค่ LLM? รู้จัก 5 Components สำคัญ

AI ไม่ได้มีแค่ LLM LLM คือ สมอง แต่การทำให้ AI “รู้ข้อมูล ใช้เครื่องมือ และลงมือทำ” ต้องอาศัยหลาย Components LLM → RAG → Agent → Tool Calling → MCP แต่ละตัวทำหน้าที่ต่างกัน และเมื่อเชื่อมต่อกันจึงกลายเป็น AI System ที

Small Language Models (SLMs): ทำไม AI ตัวเล็กกำลังกลับมาได้รับความนิยม

Small Language Models (SLMs): ทำไม AI ตัวเล็กกำลังกลับมาได้รับความนิยม

ช่วง 2–3 ปีที่ผ่านมา บริษัท AI แข่งขันกันสร้าง Large Language Models (LLMs) ที่มีพารามิเตอร์เพิ่มขึ้นเรื่อย ๆ เพราะเชื่อว่า “ยิ่งใหญ่ ยิ่งฉลาด” แต่เมื่อองค์กรเริ่มนำ AI ไปใช้งานจริง คำถามสำคัญกลับเปลี่ยนจาก