---
title: "Encoder–decoder architecture — สถาปัตยกรรม encoder–decoder"
source: "https://systems-analysis.info/int/Encoder%E2%80%93decoder_architecture_%E2%80%94_%E0%B8%AA%E0%B8%96%E0%B8%B2%E0%B8%9B%E0%B8%B1%E0%B8%95%E0%B8%A2%E0%B8%81%E0%B8%A3%E0%B8%A3%E0%B8%A1_encoder%E2%80%93decoder"
wiki: "systems-analysis.info/int"
article: "Encoder–decoder_architecture_—_สถาปัตยกรรม_encoder–decoder"
language: "th"
categories:
  - "Category:Large language models"
  - "Category:Machine learning"
  - "Category:Thai"
revision_id: 1978
wiki_created_at: 2026-09-06T22:56:51Z
wiki_modified_at: 2026-09-06T22:56:51Z
downloaded_at: 2026-09-07T22:48:46Z
---

# Encoder–decoder architecture — สถาปัตยกรรม encoder–decoder

**โมเดล Encoder-Decoder** (อังกฤษ: Encoder-Decoder Models) — คือกลุ่มสถาปัตยกรรมของ Neural Network ที่ออกแบบมาเพื่อแก้ปัญหา **การแปลงลำดับเป็นลำดับ (sequence-to-sequence, seq2seq)** สถาปัตยกรรมนี้ประกอบด้วยองค์ประกอบหลักสองส่วน:

- **Encoder (ตัวเข้ารหัส):** ประมวลผลลำดับอินพุตและบีบอัดให้เป็นการแทนค่าตัวเลขที่กระชับ (เวกเตอร์บริบท หรือลำดับของสถานะแฝง)
- **Decoder (ตัวถอดรหัส):** นำการแทนค่านั้นมาสร้างลำดับเอาต์พุต

สถาปัตยกรรมนี้เป็นรากฐานสำหรับงานประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) และการมองเห็นด้วยคอมพิวเตอร์หลายประเภท เช่น การแปลภาษาด้วยเครื่อง การสรุปข้อความ และการสร้างคำบรรยายภาพ

## แนวคิด

แนวคิดหลักของสถาปัตยกรรม Encoder-Decoder คือการแยกงาน **การทำความเข้าใจ** และ **การสร้าง** ออกจากกัน Encoder รับผิดชอบการทำความเข้าใจลำดับอินพุต โดยดึงข้อมูลเชิงความหมายที่จำเป็นทั้งหมดออกมา ส่วน Decoder รับผิดชอบการสร้างลำดับใหม่โดยใช้ข้อมูลที่ Encoder ส่งมาให้

สิ่งนี้ช่วยให้โมเดลทำงานกับลำดับที่มีความยาวต่างกันทั้งในอินพุตและเอาต์พุต ซึ่งเป็นสิ่งที่ยากสำหรับสถาปัตยกรรมรุ่นก่อนหน้า

## วิวัฒนาการของสถาปัตยกรรม

### โมเดลยุคแรกที่ใช้ RNN/LSTM

ในตอนแรก สถาปัตยกรรม Encoder-Decoder ถูกพัฒนาโดยใช้ Recurrent Neural Network (RNN) หรือรูปแบบที่ปรับปรุงแล้วคือ LSTM

- **Encoder:** RNN Encoder ประมวลผลลำดับอินพุตทีละ token และให้ผลลัพธ์เป็น **เวกเตอร์บริบท** หนึ่งตัว ซึ่งเป็นสถานะแฝงหลังจากประมวลผล token สุดท้าย โดยควรจะเก็บข้อมูลของลำดับทั้งหมดไว้
- **Decoder:** RNN Decoder ถูกกำหนดค่าเริ่มต้นด้วยเวกเตอร์บริบทนี้ และสร้างลำดับเอาต์พุตแบบ autoregressive

ข้อเสียหลักของแนวทางนี้คือปัญหา "คอขวด": ข้อมูลทั้งหมดจากลำดับอินพุตต้องถูกบีบอัดลงในเวกเตอร์ขนาดคงที่เพียงตัวเดียว ซึ่งทำให้สูญเสียข้อมูล โดยเฉพาะกับลำดับที่ยาว

### การนำกลไก Attention มาใช้

ความก้าวหน้าครั้งสำคัญเกิดขึ้นจากการนำ **กลไก attention (attention mechanism)** มาใช้ (Bahdanau et al., 2014)

- **หลักการทำงาน:** แทนที่จะพึ่งพาเวกเตอร์บริบทเพียงตัวเดียว Decoder จะ "ให้ความสนใจ" กับสถานะแฝง **ทั้งหมด** ของ Encoder ในแต่ละขั้นตอนการสร้าง โดยคำนวณน้ำหนัก attention ที่แสดงว่าส่วนใดของลำดับอินพุตมีความเกี่ยวข้องมากที่สุดในการสร้าง token เอาต์พุตปัจจุบัน
- **ข้อดี:** สิ่งนี้แก้ปัญหา "คอขวด" และช่วยให้โมเดลทำงานกับลำดับที่ยาวได้อย่างมีประสิทธิภาพ ซึ่งปรับปรุงคุณภาพได้อย่างมีนัยสำคัญ โดยเฉพาะในการแปลภาษาด้วยเครื่อง

### สถาปัตยกรรม Transformer

ในปี ค.ศ. 2017 บทความ "Attention Is All You Need" ได้นำเสนอสถาปัตยกรรม **Transformer** ที่ละทิ้งการใช้ recurrence ทั้งหมดเพื่อหันมาใช้กลไก attention แทน

- **Encoder ของ Transformer:** ประกอบด้วยชั้นซ้อนกัน โดยแต่ละชั้นใช้ **self-attention** เพื่อสร้างการแทนค่าเชิงบริบทสำหรับแต่ละ token อินพุต
- **Decoder ของ Transformer:** ประกอบด้วยชั้นซ้อนกัน โดยแต่ละชั้นมีกลไก attention สองประเภท:
  - **Masked Self-Attention:** สำหรับประมวลผลส่วนของลำดับเอาต์พุตที่สร้างไปแล้ว
  - **Cross-Attention:** สำหรับ "ให้ความสนใจ" กับการแทนค่าเอาต์พุตของ Encoder

สถาปัตยกรรมนี้กลายเป็นมาตรฐานสำหรับงาน seq2seq เนื่องจากประสิทธิภาพสูงและความสามารถในการประมวลผลแบบขนาน

## การประยุกต์ใช้

สถาปัตยกรรม Encoder-Decoder เป็นมาตรฐานสำหรับงานหลากหลายประเภท:

- **การแปลภาษาด้วยเครื่อง:** การแปลงประโยคจากภาษาหนึ่งไปยังอีกภาษาหนึ่ง
- **การสรุปข้อความอัตโนมัติ:** การสร้างเนื้อหาสรุปของเอกสารที่ยาว
- **ระบบสนทนา:** การสร้างคำตอบต่อคำพูดของผู้ใช้
- **การสร้างคำบรรยายภาพ (Image Captioning):** Encoder (มักใช้ Convolutional Neural Network) ประมวลผลภาพ ส่วน Decoder (มักเป็น RNN หรือ Transformer) สร้างคำบรรยายข้อความของภาพนั้น
- **การรู้จำเสียงพูด:** การแปลงสัญญาณเสียงเป็นข้อความถอดความ

## โมเดลหลัก

- **Transformer ต้นฉบับ** (Vaswani et al., 2017): โมเดลที่แนะนำสถาปัตยกรรมนี้
- **BART** (Bidirectional and Auto-Regressive Transformers): โมเดลจาก Facebook ที่ฝึกล่วงหน้าด้วยงานการฟื้นฟูข้อความ "เสีย" Encoder เป็นแบบสองทิศทาง (เช่นเดียวกับ BERT) ส่วน Decoder เป็นแบบ autoregressive (เช่นเดียวกับ GPT)
- **T5** (Text-to-Text Transfer Transformer): โมเดลจาก Google ที่รวมงาน NLP ทั้งหมดโดยนำเสนอในรูปแบบของการแปลงข้อความเป็นข้อความ T5 แสดงผลลัพธ์ที่โดดเด่นบน benchmark หลายรายการ

## การเปรียบเทียบกับสถาปัตยกรรมอื่น

| สถาปัตยกรรม          | งานหลัก               | องค์ประกอบ         | โมเดลตัวอย่าง                 |
|---------------------|----------------------|-------------------|-----------------------------|
| **Encoder-Decoder** | การแปลงลำดับเป็นลำดับ   | Encoder + Decoder | T5, BART, Transformer ต้นฉบับ |
| **Encoder เท่านั้น**   | การทำความเข้าใจข้อความ | เฉพาะ Encoder     | BERT, RoBERTa               |
| **Decoder เท่านั้น**   | การสร้างข้อความ        | เฉพาะ Decoder     |                             |

การเปรียบเทียบสถาปัตยกรรมหลักที่ใช้ Transformer

- 

## เอกสารอ้างอิง

- Bahdanau, D. et al. (2014). *Neural Machine Translation by Jointly Learning to Align and Translate*. arXiv:1409.0473.
- Sutskever, I. et al. (2014). *Sequence to Sequence Learning with Neural Networks*. arXiv:1409.3215.
- Luong, M.-T. et al. (2015). *Effective Approaches to Attention-based Neural Machine Translation*. arXiv:1508.04025.
- Wu, Y. et al. (2016). *Google's Neural Machine Translation System: Bridging the Gap between Human and Machine Translation*. arXiv:1609.08144.
- Vaswani, A. et al. (2017). *Attention Is All You Need*. arXiv:1706.03762.
- Britz, D. et al. (2017). *Massive Exploration of Neural Machine Translation Architectures*. arXiv:1703.03906.
- Lewis, M. et al. (2020). *BART: Denoising Sequence-to-Sequence Pre-training for Natural Language Generation*. arXiv:1910.13461.
- Raffel, C. et al. (2020). *Exploring the Limits of Transfer Learning with a Unified Text-to-Text Transformer*. arXiv:1910.10683.
- Dong, L. et al. (2019). *Unified Language Model Pre-training for Natural Language Understanding and Generation*. arXiv:1905.03197.
- Zhang, J. et al. (2020). *PEGASUS: Pre-training with Extracted Gap-Sentences for Abstractive Summarization*. arXiv:1912.08777.