---
title: "Encoder (Transformer) (TH)"
source: "https://systems-analysis.info/int/Encoder_(Transformer)_(TH)"
wiki: "systems-analysis.info/int"
article: "Encoder_(Transformer)_(TH)"
language: "th"
categories:
  - "Category:Core LLM concepts"
  - "Category:Large language models"
  - "Category:Machine learning"
  - "Category:Thai"
revision_id: 1956
wiki_created_at: 2026-09-06T22:56:33Z
wiki_modified_at: 2026-09-06T22:56:33Z
downloaded_at: 2026-09-07T22:48:40Z
---

# Encoder (Transformer) (TH)

**เอนโคเดอร์** (อังกฤษ: Encoder) — ในสาขา Machine Learning และ deep learning คือส่วนประกอบของ Neural Network ที่มีหน้าที่หลักในการแปลงลำดับข้อมูลขาเข้า (เช่น ข้อความหรือรูปภาพ) ให้กลายเป็นการแทนค่าเชิงตัวเลขที่มีความหมายสูง ซึ่งโดยทั่วไปเรียกว่า **สถานะแฝง** (hidden state) **เวกเตอร์บริบท** (context vector) หรือ **embedding** การแทนค่านี้จะบันทึกลักษณะสำคัญและความหมายเชิงอรรถศาสตร์ของข้อมูลขาเข้าไว้ในรูปแบบที่เหมาะสมสำหรับการประมวลผลในขั้นตอนต่อไป

ในความหมายที่กว้างขึ้น ในทฤษฎีสารสนเทศ เอนโคเดอร์คืออุปกรณ์หรืออัลกอริทึมใดก็ตามที่แปลงข้อมูลจากรูปแบบหนึ่งไปเป็นอีกรูปแบบหนึ่ง โดยมักมีจุดประสงค์เพื่อการบีบอัดหรือการส่งผ่านข้อมูล

## แนวคิดและจุดประสงค์

เป้าหมายหลักของเอนโคเดอร์ใน Neural Network คือการดึงคุณลักษณะที่มีประโยชน์จากข้อมูลขาเข้าและ "เข้ารหัส" คุณลักษณะเหล่านั้นลงในเวกเตอร์ที่มีความหนาแน่นและความยาวคงที่ กระบวนการนี้อาจมองได้ว่าเป็นรูปแบบหนึ่งของการลดมิติแบบไม่เชิงเส้น ซึ่งข้อมูลขาเข้าที่มีมิติสูงและกระจาย (เช่น ข้อความที่แทนด้วย one-hot vector) จะถูกแปลงไปสู่ปริภูมิเวกเตอร์ที่มีมิติต่ำกว่าแต่มีความหนาแน่นของข้อมูลสูง (ปริภูมิแฝง)

เวกเตอร์ที่ถูกเข้ารหัสนี้สามารถนำไปใช้งานได้ดังนี้:

- **ตัวถอดรหัส (Decoder)** สำหรับการสร้างลำดับข้อมูลใหม่ (เช่น ในการแปลภาษาด้วยเครื่อง)
- **ตัวจำแนกประเภท (Classifier)** สำหรับการแก้ปัญหาการวิเคราะห์ (เช่น การวิเคราะห์ความรู้สึกของข้อความ)
- สำหรับงานที่ต้องการความเข้าใจบริบทขาเข้าทั้งหมด

## เอนโคเดอร์ในสถาปัตยกรรมต่างๆ

### เอนโคเดอร์ใน Autoencoder

หนึ่งในตัวอย่างคลาสสิกคือสถาปัตยกรรม **Autoencoder** ซึ่งประกอบด้วยสองส่วน:

1.  **เอนโคเดอร์:** บีบอัดข้อมูลขาเข้าให้เป็นการแทนค่าแฝงที่มีมิติต่ำกว่า (รหัสแฝง)
2.  **ตัวถอดรหัส (Decoder):** พยายามสร้างข้อมูลต้นฉบับขึ้นมาใหม่จากการแทนค่าที่บีบอัดนั้น

ด้วยการฝึกให้เครือข่ายนี้ลดความผิดพลาดในการสร้างข้อมูลใหม่ให้น้อยที่สุด เอนโคเดอร์จะเรียนรู้การดึงคุณลักษณะที่สำคัญที่สุดออกจากข้อมูล

### เอนโคเดอร์ใน Recurrent Neural Network (RNN/LSTM)

ก่อนการปรากฏขึ้นของสถาปัตยกรรม Transformer เอนโคเดอร์ในงานประมวลผลลำดับข้อมูล (seq2seq) ถูกสร้างขึ้นบนพื้นฐานของ Recurrent Neural Network (RNN) หรือรูปแบบที่ปรับปรุงแล้วอย่าง LSTM

- **หลักการทำงาน:** RNN เอนโคเดอร์จะประมวลผลลำดับขาเข้าทีละ token ในแต่ละขั้นตอนมันจะอัปเดต **สถานะแฝง** ของตัวเองโดยรวมข้อมูลของ token ปัจจุบันและสถานะก่อนหน้าเข้าด้วยกัน สถานะแฝงสุดท้ายที่ได้หลังจากประมวลผลลำดับทั้งหมดจะถูกพิจารณาว่าเป็นเวกเตอร์ที่เข้ารหัสความหมายของลำดับขาเข้าทั้งหมด เวกเตอร์นี้มักเรียกว่า **เวกเตอร์บริบท** (context vector) หรือ "เวกเตอร์ความคิด" (thought vector)

### เอนโคเดอร์ในสถาปัตยกรรม Transformer

การปฏิวัติในการประมวลผลภาษาธรรมชาติเกี่ยวข้องกับการปรากฏขึ้นของเอนโคเดอร์ที่อิงบนสถาปัตยกรรม **Transformer** ซึ่งแตกต่างจาก RNN ตรงที่มันประมวลผล token ทั้งหมดในลำดับแบบขนาน

เอนโคเดอร์ Transformer ประกอบด้วยกองซ้อน ($N$) ของเลเยอร์ที่เหมือนกัน แต่ละเลเยอร์มีเลเยอร์ย่อยหลักสองส่วน:

1.  **Multi-Head Self-Attention:** กลไกนี้ช่วยให้แต่ละ token ในลำดับขาเข้าสามารถ "ให้ความสนใจ" กับ token อื่นๆ ทั้งหมดและถ่วงน้ำหนักความสำคัญของ token เหล่านั้นเพื่อสร้างการแทนค่าเชิงบริบทของตัวเอง ซึ่งช่วยให้โมเดลสามารถจับความสัมพันธ์ที่ซับซ้อนระหว่างคำได้โดยไม่ขึ้นอยู่กับตำแหน่ง
2.  **Feed-Forward Network:** ถูกนำไปใช้กับการแทนค่าของแต่ละ token แยกกันเพื่อการแปลงเชิงไม่เชิงเส้นเพิ่มเติม

ความแตกต่างสำคัญของเอนโคเดอร์ Transformer จาก RNN เอนโคเดอร์คือมันให้ผลลัพธ์เป็นไม่ใช่เวกเตอร์บริบทเพียงตัวเดียว แต่เป็น **ลำดับของเวกเตอร์ที่ถูก contextualize** — หนึ่งตัวต่อหนึ่ง token ขาเข้า โดยเวกเตอร์แต่ละตัวจะมีข้อมูลของ token ของตัวเองในบริบทของลำดับทั้งหมด

## ประเภทของโมเดลที่อิงบนเอนโคเดอร์

### โมเดล Encoder-Decoder

นี่คือสถาปัตยกรรมคลาสสิกสำหรับงานแปลงลำดับเป็นลำดับ (seq2seq) เช่น การแปลภาษาด้วยเครื่องหรือการสรุปความ

- **หลักการทำงาน:** เอนโคเดอร์ประมวลผลลำดับขาเข้าทั้งหมด (เช่น ประโยคในภาษาต้นทาง) จากนั้นการแทนค่าขาออกของมันจะถูกส่งไปยังตัวถอดรหัสซึ่งโดยใช้ข้อมูลเหล่านั้นจะสร้างลำดับขาออกแบบ autoregressive (ประโยคในภาษาเป้าหมาย) ตัวถอดรหัส "มองดู" ผลลัพธ์ของเอนโคเดอร์ผ่านกลไกพิเศษที่เรียกว่า **cross-attention**
- **ตัวอย่าง:** Transformer ต้นฉบับ, T5, BART

### โมเดล Encoder-Only

โมเดลเหล่านี้ใช้เฉพาะกองซ้อนของเอนโคเดอร์ Transformer

- **หลักการทำงาน:** ออกแบบมาสำหรับงานที่ต้องการความเข้าใจบริบทเชิงลึกของข้อความขาเข้าทั้งหมด ด้วยธรรมชาติสองทิศทางของกลไก self-attention โมเดลเหล่านี้จึงสร้างการแทนค่าเชิงบริบทที่หลากหลายสำหรับแต่ละ token
- **การนำไปใช้:** เหมาะอย่างยิ่งสำหรับงานวิเคราะห์และเข้าใจภาษา (NLU) เช่น:
  - การจำแนกประเภทข้อความ (เช่น การวิเคราะห์ความรู้สึก)
  - การรู้จำเอนทิตีที่มีชื่อ (NER)
  - การตอบคำถาม (Question Answering) ซึ่งคำตอบคือส่วนหนึ่งของข้อความ
- **ตัวอย่าง:** BERT และรูปแบบที่ต่อยอดมา (RoBERTa, ALBERT)

## ความสัมพันธ์กับตัวถอดรหัส

ในสถาปัตยกรรม Encoder-Decoder เอนโคเดอร์และตัวถอดรหัสทำหน้าที่เสริมกัน:

- **เอนโคเดอร์** รับผิดชอบการ **เข้าใจ** ลำดับขาเข้า
- **ตัวถอดรหัส (Decoder)** รับผิดชอบการ **สร้าง** ลำดับขาออก

จุดเชื่อมต่อสำคัญระหว่างทั้งสองคือกลไก **cross-attention** ภายในตัวถอดรหัส ในแต่ละขั้นตอนของการสร้าง ตัวถอดรหัสจะสร้างคำขอ (Query) จากส่วนของลำดับขาออกที่สร้างขึ้นแล้ว และใช้มันเพื่อ "ให้ความสนใจ" กับการแทนค่าขาออกของเอนโคเดอร์ (ซึ่งทำหน้าที่เป็น Key และ Value) ซึ่งช่วยให้ตัวถอดรหัสสามารถมุ่งความสนใจไปยังส่วนที่เกี่ยวข้องที่สุดของลำดับขาเข้าสำหรับการสร้าง token ถัดไป

## เอกสารอ้างอิง

- Hinton, G. E.; Salakhutdinov, R. R. (2006). *Reducing the Dimensionality of Data with Neural Networks*. *Science*. DOI:10.1126/science.1127647.
- Cho, K. et al. (2014). *Learning Phrase Representations using RNN Encoder–Decoder for Statistical Machine Translation*. arXiv:1406.1078.
- Sutskever, I.; Vinyals, O.; Le, Q. V. (2014). *Sequence to Sequence Learning with Neural Networks*. arXiv:1409.3215.
- Bahdanau, D.; Cho, K.; Bengio, Y. (2015). *Neural Machine Translation by Jointly Learning to Align and Translate*. arXiv:1409.0473.
- Kingma, D. P.; Welling, M. (2014). *Auto-Encoding Variational Bayes*. arXiv:1312.6114.
- Vaswani, A. et al. (2017). *Attention Is All You Need*. arXiv:1706.03762.
- Devlin, J. et al. (2019). *BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding*. arXiv:1810.04805.
- Dai, Z. et al. (2019). *Transformer-XL: Attentive Language Models Beyond a Fixed-Length Context*. arXiv:1901.02860.
- Raffel, C. et al. (2020). *Exploring the Limits of Transfer Learning with a Unified Text-to-Text Transformer*. arXiv:1910.10683.
- Brown, T. B. et al. (2020). *Language Models Are Few-Shot Learners*. arXiv:2005.14165.
- Dosovitskiy, A. et al. (2020). *An Image is Worth 16×16 Words: Transformers for Image Recognition at Scale*. arXiv:2010.11929.

## ดูเพิ่มเติม

- BERT