---
title: "Decoder-only models (architecture) (TH)"
source: "https://systems-analysis.info/int/Decoder-only_models_(architecture)_(TH)"
wiki: "systems-analysis.info/int"
article: "Decoder-only_models_(architecture)_(TH)"
language: "th"
categories:
  - "Category:Large language models"
  - "Category:Machine learning"
  - "Category:Thai"
revision_id: 1548
wiki_created_at: 2026-09-06T22:50:22Z
wiki_modified_at: 2026-09-06T22:50:22Z
downloaded_at: 2026-09-07T22:46:33Z
---

# Decoder-only models (architecture) (TH)

**โมเดลที่ใช้เฉพาะตัวถอดรหัส** (อังกฤษ: Decoder-Only Models) — คือกลุ่มสถาปัตยกรรมชั้นนำของโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) ที่ใช้เฉพาะส่วน **ถอดรหัส** (decoder) ของสถาปัตยกรรม **Transformer** เท่านั้น โมเดลเหล่านี้เชี่ยวชาญด้านงาน **การสร้างข้อความ** และเป็นรากฐานของแชตบอตและผู้ช่วย AI สมัยใหม่ส่วนใหญ่

กลุ่มโมเดลชั้นนำที่ทำให้แนวทางนี้เป็นที่นิยม คือชุดโมเดล **GPT** จาก OpenAI

## แนวคิดและสถาปัตยกรรม

แนวคิดหลักของโมเดลที่ใช้เฉพาะตัวถอดรหัสคือ **การสร้างลำดับแบบ autoregressive** ซึ่งหมายความว่าโมเดลจะทำนาย token ถัดไปโดยอาศัยทุก token ก่อนหน้าที่ถูกสร้างขึ้นมาแล้ว prompt ของผู้ใช้ (คำขอ) และข้อความที่สร้างขึ้นแล้วจะถูกมองเป็นลำดับเดียวที่โมเดลต่อเนื่องออกไป

ในเชิงสถาปัตยกรรม โมเดลประกอบด้วยชั้น decoder ที่เหมือนกัน $N$ ชั้นซ้อนกัน แต่ละชั้น ต่างจาก encoder หรือ decoder แบบสมบูรณ์ มีเพียงสองชั้นย่อยหลัก:

1.  **Masked Multi-Head Self-Attention (การให้ความสนใจตัวเองแบบหลายหัวพร้อมการปิดบัง):** นี่คือกลไกสำคัญที่รับประกันคุณสมบัติ autoregressive ในระหว่างการประมวลผลลำดับ **causal mask** พิเศษจะป้องกันไม่ให้แต่ละ token "มองดู" token ที่ตามมาได้ ดังนั้นการทำนายสำหรับตำแหน่ง $i$ จึงขึ้นอยู่กับ token ในตำแหน่ง $< i$ เท่านั้น
2.  **Feed-Forward Network (เครือข่ายประสาทแบบเชื่อมต่อเต็มรูปแบบ):** ใช้การแปลงแบบไม่เชิงเส้นกับการแสดงแทนของแต่ละ token

ในโมเดลที่ใช้เฉพาะตัวถอดรหัสจะไม่มีกลไก **cross-attention** เนื่องจากไม่มี encoder ที่จะ "ให้ความสนใจ" ได้

## งานการเรียนรู้เบื้องต้น

โมเดลที่ใช้เฉพาะตัวถอดรหัสได้รับการฝึกด้วยงานเดียวแต่ทรงพลังมากในรูปแบบ self-supervised:

### Causal Language Modeling (CLM) - การสร้างแบบจำลองภาษาเชิงเหตุปัจจัย

- **หลักการทำงาน:** โมเดลได้รับการฝึกให้ทำนาย token ถัดไปในลำดับ ในแต่ละขั้นตอนของการฝึก โมเดลจะรับข้อความส่วนหนึ่งเป็นอินพุตและต้องสร้างการกระจายความน่าจะเป็นสำหรับ token ถัดไป
- **เป้าหมาย:** เพิ่มความน่าจะเป็นของ token ถัดไปที่ถูกต้องให้สูงสุดด้วยข้อมูลข้อความจำนวนมหาศาล งานที่ดูเรียบง่ายนี้บังคับให้โมเดลเรียนรู้ไวยากรณ์ วากยสัมพันธ์ ข้อเท็จจริงเกี่ยวกับโลก และรูปแบบที่ซับซ้อนของภาษา

## การประยุกต์ใช้งาน

ด้วยธรรมชาติ autoregressive โมเดลที่ใช้เฉพาะตัวถอดรหัสเหมาะสมอย่างยิ่งสำหรับงานที่ต้องการการสร้างข้อความทุกประเภท:

- **การสร้างข้อความอิสระ:** การเขียนบทความ บทกวี บทภาพยนตร์ ฯลฯ
- **ระบบสนทนาและแชตบอต:** การตอบคำถามของผู้ใช้ในรูปแบบการสนทนา
- **การสรุปความ:** การสร้างเนื้อหาย่อของข้อความยาว
- **การแปลด้วยเครื่อง:** แม้ว่างานนี้มักจะใช้โมเดลแบบ encoder-decoder แต่โมเดลที่ใช้เฉพาะตัวถอดรหัสก็สามารถแปลได้เช่นกัน หากงานถูกระบุใน prompt (เช่น "แปลจากภาษาอังกฤษเป็นภาษาไทย: ...")
- **การเขียนโค้ด:** การสร้างโค้ดจากคำอธิบายข้อความ
- **In-context learning - การเรียนรู้ในบริบท:** ด้วยขนาดที่ใหญ่โต โมเดล decoder ขนาดใหญ่แสดงให้เห็นความสามารถในการแก้ปัญหาใหม่ด้วยตัวอย่างเพียงไม่กี่ตัวอย่าง (*few-shot*) หรือแม้กระทั่งไม่มีเลย (*zero-shot*) โดยตรงใน prompt โดยไม่ต้องทำ fine-tuning

## โมเดลหลักและวิวัฒนาการของพวกมัน

- **ชุดโมเดล GPT** (ปี 2018 - ปัจจุบัน): ผู้บุกเบิกและผู้ทำให้แนวทางนี้เป็นที่นิยม GPT-1 แสดงให้เห็นประสิทธิภาพของการฝึกเบื้องต้น GPT-2 แสดงพลังของการขยายขนาด และ GPT-3 แสดงการเกิดขึ้นของความสามารถ *few-shot* ส่วน ChatGPT และ GPT-4 ได้ทำให้สถาปัตยกรรมนี้กลายเป็นมาตรฐานสำหรับผู้ช่วย AI
- **LLaMA** (ปี 2023 - ปัจจุบัน): ชุดโมเดลเปิดจาก Meta ที่ทำให้การเข้าถึง LLM ที่ทรงพลังเป็นเรื่องของคนทั่วไปและกระตุ้นคลื่นแห่งนวัตกรรมในชุมชน
- **Claude** (ปี 2023 - ปัจจุบัน): กลุ่มโมเดลจาก Anthropic ที่มุ่งเน้นด้านความปลอดภัยและการควบคุมด้วย **Constitutional AI**
- **PaLM** และ **Gemini** (ปี 2022 - ปัจจุบัน): โมเดลชั้นนำของ Google โดย Gemini ยังเป็นโมเดลที่ใช้เฉพาะตัวถอดรหัสแบบ multimodal โดยกำเนิดอีกด้วย

## การเปรียบเทียบกับสถาปัตยกรรมอื่น

| สถาปัตยกรรม                              | งานหลัก               | ทิศทางของบริบท                             | โมเดลที่เป็นตัวแทน              |
|-----------------------------------------|----------------------|------------------------------------------|-----------------------------|
| **เฉพาะตัวถอดรหัส (Decoder-only)**        | การสร้างข้อความ        | ทิศทางเดียว (จากซ้ายไปขวา)                  | GPT, LLaMA, Claude, Gemini  |
| **เฉพาะตัวเข้ารหัส (Encoder-only)**        | การทำความเข้าใจข้อความ | สองทิศทาง                                 | BERT, RoBERTa               |
| **ตัวเข้ารหัส-ตัวถอดรหัส (Encoder-decoder)** | การแปลงลำดับเป็นลำดับ   | สองทิศทาง (encoder) + ทิศทางเดียว (decoder) | T5, BART, Transformer ต้นฉบับ |

การเปรียบเทียบสถาปัตยกรรมหลักบนพื้นฐาน Transformer

## ดูเพิ่มเติม

- GPT