---
title: "Decoder (Transformer) (TH)"
source: "https://systems-analysis.info/int/Decoder_(Transformer)_(TH)"
wiki: "systems-analysis.info/int"
article: "Decoder_(Transformer)_(TH)"
language: "th"
categories:
  - "Category:Core LLM concepts"
  - "Category:Large language models"
  - "Category:LLM core concepts"
  - "Category:Machine learning"
  - "Category:Thai"
revision_id: 1575
wiki_created_at: 2026-09-06T22:50:47Z
wiki_modified_at: 2026-09-06T22:50:47Z
downloaded_at: 2026-09-07T22:46:40Z
---

# Decoder (Transformer) (TH)

**Decoder** (ตัวถอดรหัส) — ในสาขา Machine Learning และการเรียนรู้เชิงลึก คือส่วนประกอบของ Neural Network ที่มีหน้าที่หลักในการแปลงการแทนค่าที่เข้ารหัสแล้ว (เช่น เวกเตอร์บริบท หรือลำดับของสถานะแฝงที่ได้รับจาก encoder) ให้กลายเป็นลำดับข้อมูลเอาต์พุต (เช่น ข้อความหรือรูปภาพ) Decoder สร้างข้อมูลเอาต์พุตทีละขั้นตอน โดยทั่วไปจะทำงานในรูปแบบ autoregressive

ในความหมายที่กว้างขึ้น ในทฤษฎีสารสนเทศ decoder คืออุปกรณ์หรืออัลกอริทึมใด ๆ ที่แปลงข้อมูลที่เข้ารหัสกลับไปสู่รูปแบบเดิมหรือรูปแบบที่เข้าใจได้

## แนวคิดและจุดประสงค์

หาก encoder ทำหน้าที่ **ทำความเข้าใจ** และบีบอัดข้อมูลอินพุต decoder ก็ทำหน้าที่ **สร้าง** และคลี่ขยายข้อมูลเอาต์พุต มันรับการแทนค่าที่กระชับและอุดมด้วยข้อมูล แล้วแปลงอย่างต่อเนื่องให้เป็นรูปแบบที่ต้องการ ไม่ว่าจะเป็นประโยคในภาษาอื่น คำอธิบายข้อความของรูปภาพ หรือลำดับโน้ตดนตรี

คุณลักษณะสำคัญของ decoder ส่วนใหญ่คือธรรมชาติที่เป็น **autoregressive**: ในการสร้างองค์ประกอบถัดไปของลำดับ (เช่น คำหรือพิกเซล) decoder จะใช้ทั้งการแทนค่าที่เข้ารหัสแล้วและองค์ประกอบทั้งหมดที่สร้างขึ้นก่อนหน้านี้

## Decoder ในสถาปัตยกรรมต่าง ๆ

### Decoder ใน Autoencoder

ในสถาปัตยกรรม **autoencoder** decoder ทำหน้าที่ตรงข้ามกับ encoder:

1.  **Encoder** บีบอัดข้อมูลอินพุตให้เป็นการแทนค่าแฝง
2.  **Decoder** รับการแทนค่าแฝงนั้นและพยายามกู้คืน (reconstruct) ข้อมูลเดิมจากมัน

การฝึกเครือข่ายดังกล่าวช่วยให้สามารถใช้ decoder แยกต่างหากสำหรับการสร้างข้อมูลใหม่ได้ โดยป้อนเวกเตอร์จาก latent space เข้าไปยังอินพุตของมัน

### Decoder ใน Recurrent Neural Network (RNN/LSTM)

ในโมเดล sequence-to-sequence (seq2seq) แบบดั้งเดิมที่อิงบน RNN หรือ LSTM decoder คือเครือข่าย recurrent ที่สร้างลำดับเอาต์พุตทีละ token

- **หลักการทำงาน:** Decoder ถูกกำหนดค่าเริ่มต้นด้วยสถานะแฝงสุดท้าย (เวกเตอร์บริบท) ของ encoder ในแต่ละขั้นตอน มันรับ token ที่สร้างขึ้นก่อนหน้าและสถานะแฝงก่อนหน้าของตัวเองเป็นอินพุต จากนั้นสร้าง token ถัดไปและอัปเดตสถานะของตัวเอง กระบวนการนี้ดำเนินต่อไปจนกว่าจะสร้าง token พิเศษที่แสดงจุดสิ้นสุดของลำดับ (\`\<EOS\>\`)

### Decoder ในสถาปัตยกรรม Transformer

Decoder ที่อิงบนสถาปัตยกรรม **Transformer** ก็ทำงานแบบ autoregressive เช่นกัน แต่โครงสร้างภายในแตกต่างออกไป ประกอบด้วยสแตก ($N$) ของเลเยอร์ที่เหมือนกัน โดยแต่ละเลเยอร์มีสามชั้นย่อยหลัก:

1.  **Masked Multi-Head Self-Attention (การให้ความสนใจตัวเองแบบหลายหัวที่มีการปิดบัง):** กลไกนี้ทำงานเหมือนกับใน encoder แต่มีความแตกต่างสำคัญหนึ่งประการ คือ **การปิดบัง (masking)** มาสก์จะป้องกันไม่ให้แต่ละตำแหน่ง "ให้ความสนใจ" กับตำแหน่งที่อยู่ถัดไปในลำดับ ซึ่งรับประกันว่าการทำนายสำหรับตำแหน่ง $i$ จะขึ้นอยู่กับเอาต์พุตที่ทราบแล้วที่ตำแหน่ง $< i$ เท่านั้น โดยรักษาคุณสมบัติ autoregressive ไว้
2.  **Multi-Head Cross-Attention (การให้ความสนใจข้ามแบบหลายหัว):** นี่คือกลไกสำคัญที่เชื่อม decoder กับ encoder ในที่นี้ Query มาจากเลเยอร์ก่อนหน้าของ decoder ในขณะที่ Key และ Value มาจากการแทนค่าเอาต์พุตของ encoder ซึ่งช่วยให้ decoder สามารถโฟกัสไปที่ส่วนที่เกี่ยวข้องมากที่สุดของลำดับอินพุตในแต่ละขั้นตอนของการสร้าง
3.  **Feed-Forward Network (เครือข่ายประสาทแบบเชื่อมต่อเต็มรูปแบบ):** คล้ายคลึงกับที่ใช้ใน encoder

## ประเภทของโมเดลที่อิงบน Decoder

### โมเดล Encoder-Decoder

นี่คือสถาปัตยกรรมแบบดั้งเดิมที่ encoder และ decoder ทำงานร่วมกันเป็นคู่

- **หลักการทำงาน:** Encoder สร้างการแทนค่าของข้อมูลอินพุต และ decoder สร้างข้อมูลเอาต์พุตโดยใช้การแทนค่านั้น
- **ตัวอย่าง:** Transformer ต้นฉบับ, T5, BART

### โมเดล Decoder-Only (เฉพาะ Decoder)

โมเดลเหล่านี้ซึ่งกลายเป็นโมเดลที่โดดเด่นใน Generative AI ใช้เฉพาะสแตก decoder ของ Transformer

- **หลักการทำงาน:** โมเดลเหล่านี้ไม่มี cross-attention ไปยัง encoder เนื่องจากไม่มี encoder โมเดลทำงานในรูปแบบ autoregressive อย่างแท้จริง โดยทำนาย token ถัดไปบนพื้นฐานของ token ก่อนหน้าทั้งหมดในลำดับเดียวกัน prompt อินพุตและข้อความที่สร้างขึ้นแล้วจะถูกประมวลผลร่วมกัน
- **การประยุกต์ใช้:** เหมาะอย่างยิ่งสำหรับงานที่ต้องการต่อเนื่องข้อความที่กำหนด (การสร้างข้อความ ระบบสนทนา แชทบอท)
- **ตัวอย่าง:** ซีรีส์ GPT, LLaMA, Claude

## ความสัมพันธ์กับ Encoder

การโต้ตอบระหว่าง encoder และ decoder เป็นหลักการพื้นฐานสำหรับงานการแปลง

- **Encoder** บีบอัดข้อมูลเกี่ยวกับลำดับอินพุตให้เป็นชุดของเวกเตอร์
- **Decoder** ใช้ชุดเวกเตอร์นั้นเพื่อสร้างลำดับใหม่อย่างต่อเนื่อง

Cross-attention ช่วยให้ decoder สามารถ "ปรึกษา" encoder ได้ในแต่ละขั้นตอน เพื่อทำความเข้าใจว่าควรโฟกัสไปที่ส่วนใดของข้อความต้นฉบับในขณะนั้น ตัวอย่างเช่น ในการแปลประโยค decoder เมื่อสร้างคำภาษาเยอรมัน สามารถ "มองไปที่" คำภาษาอังกฤษที่สอดคล้องกันจากอินพุตได้

## ดูเพิ่มเติม

- GPT

## เอกสารอ้างอิง

- Vaswani, A. et al. (2017). *Attention Is All You Need*. NIPS.