---
title: "Google's large language models — โมเดลภาษาขนาดใหญ่ของ Google"
source: "https://systems-analysis.info/int/Google's_large_language_models_%E2%80%94_%E0%B9%82%E0%B8%A1%E0%B9%80%E0%B8%94%E0%B8%A5%E0%B8%A0%E0%B8%B2%E0%B8%A9%E0%B8%B2%E0%B8%82%E0%B8%99%E0%B8%B2%E0%B8%94%E0%B9%83%E0%B8%AB%E0%B8%8D%E0%B9%88%E0%B8%82%E0%B8%AD%E0%B8%87_Google"
wiki: "systems-analysis.info/int"
article: "Google's_large_language_models_—_โมเดลภาษาขนาดใหญ่ของ_Google"
language: "th"
categories:
  - "Category:Google"
  - "Category:Large language models"
  - "Category:LLM families"
  - "Category:Machine learning"
  - "Category:Thai"
revision_id: 2699
wiki_created_at: 2026-09-06T23:09:41Z
wiki_modified_at: 2026-09-06T23:09:41Z
downloaded_at: 2026-09-07T22:52:49Z
---

# Google's large language models — โมเดลภาษาขนาดใหญ่ของ Google

**โมเดลภาษาขนาดใหญ่ของ Google** คือชุดของโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) ที่พัฒนาโดยหน่วยงานต่าง ๆ ของ Google รวมถึง Google AI (เดิมชื่อ Google Brain) และ DeepMind ในฐานะผู้บุกเบิกด้าน deep learning และสถาปัตยกรรม Transformer Google ได้มีส่วนสำคัญอย่างยิ่งต่อการพัฒนา LLM สมัยใหม่ ประวัติการพัฒนาโมเดลเหล่านี้สะท้อนเส้นทางตั้งแต่ระบบทำความเข้าใจภาษาเฉพาะทาง ไปจนถึงระบบมัลติโมดัลและระบบ Agentic ขนาดใหญ่ที่เป็นรากฐานของผลิตภัณฑ์ต่าง ๆ ของ Google และกำหนดทิศทางการพัฒนาของอุตสาหกรรม AI ทั้งหมด

## ประวัติและวิวัฒนาการของโมเดล Google

### ความสำเร็จในยุคแรกและการแปลภาษาด้วย Neural Network (2011–2016)

รากฐานสำหรับการพัฒนา LLM ใน Google ถูกวางขึ้นภายใต้โครงการ **Google Brain** (2011) ซึ่งอุทิศตนให้กับการนำ deep neural network มาประยุกต์ใช้ หนึ่งในความก้าวหน้าแรก ๆ คืออัลกอริทึม **Word2Vec** (2013) ที่สร้างขึ้นโดย Tomas Mikolov ซึ่งช่วยให้สามารถแทนคำในรูปแบบเวกเตอร์ (embedding) ที่สะท้อนบริบทเชิงความหมาย กลายเป็นวิธีพื้นฐานสำหรับการทำความเข้าใจภาษาใน Neural Network

ขั้นตอนต่อมาคือการเปลี่ยนไปใช้โมเดลลำดับ เช่น **seq2seq** (2014) ซึ่งเป็นรากฐานของ **Google Neural Machine Translation (GNMT)** (2016) การเปลี่ยน Google Translate มาใช้สถาปัตยกรรม Neural Network บนพื้นฐาน LSTM ช่วยยกระดับคุณภาพการแปลภาษาด้วยเครื่องได้อย่างมาก ในขณะเดียวกัน บริษัทในเครือ DeepMind ที่ Google เข้าซื้อกิจการในปี 2014 ได้แสดงให้เห็นถึงพลังของ deep learning ผ่านชัยชนะของระบบ **AlphaGo** เหนือแชมป์โลกหมากล้อม ซึ่งตอกย้ำความเชื่อมั่นในศักยภาพของ AI

### การปฏิวัติของ Transformer และการกำเนิด BERT (2017–2018)

ในปี 2017 นักวิจัยจาก Google Brain ได้นำเสนอสถาปัตยกรรม **Transformer** ในบทความ «Attention Is All You Need» สถาปัตยกรรมนี้อาศัยกลไก **self-attention** ช่วยให้ประมวลผลลำดับข้อมูลแบบขนานได้แทนที่จะเป็นแบบลำดับ ซึ่งถือเป็นการปฏิวัติในวงการ NLP และเป็นรากฐานของ LLM สมัยใหม่ทุกตัว

ต่อจากความสำเร็จนั้น ในปี 2018 Google ได้เปิดตัวโมเดล **BERT** (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) BERT เป็นโมเดล **สองทิศทาง** เชิงลึกตัวแรกที่พิจารณาบริบทของคำทั้งจากด้านซ้ายและด้านขวาพร้อมกัน ทำให้สามารถทำลายสถิติบนหลายงานด้านการทำความเข้าใจภาษา (GLUE, SQuAD) และกำหนดมาตรฐานอุตสาหกรรมใหม่ BERT เผยแพร่ในสองเวอร์ชัน (BASE ที่ 110 ล้านพารามิเตอร์ และ LARGE ที่ 340 ล้านพารามิเตอร์) พร้อม open source โค้ดและน้ำหนักโมเดล ส่งเสริมการแพร่กระจายในวงกว้าง ตั้งแต่ปี 2019 BERT ถูกนำมาใช้ใน Google Search เพื่อทำความเข้าใจคำค้นหาได้ดียิ่งขึ้น

### การขยายขนาดและยุคของโมเดลสนทนา (2019–2022)

หลังจาก BERT Google ยังคงทดลองด้านขนาดและสถาปัตยกรรมต่อไป:

- **T5 (Text-to-Text Transfer Transformer, 2019)**: โมเดลแบบรวม (unified) ที่ถือว่างาน NLP ทุกประเภทเป็นการแปลง «ข้อความเป็นข้อความ» ฝึกบน corpus ขนาดยักษ์ C4 (Colossal Clean Crawled Corpus) และ T5 ยังเผยแพร่สู่สาธารณะในหลายขนาด (ถึง 11 พันล้านพารามิเตอร์)
- **Meena (2020)**: โมเดลสนทนาเฉพาะทางตัวแรกของ Google ที่มี 2.6 พันล้านพารามิเตอร์ แสดงให้เห็นคุณภาพสูงในการสนทนาแบบเปิด
- **LaMDA (Language Model for Dialogue Applications, 2021)**: ตระกูลโมเดลสนทนา (ถึง 137 พันล้านพารามิเตอร์) ที่ฝึกบน corpus บทสนทนาขนาดใหญ่ (1.56 ล้านล้านคำ) LaMDA มุ่งเน้นสร้างการสนทนาที่เป็นธรรมชาติและมีความหมายมากขึ้น และกลายเป็นที่รู้จักในวงกว้างหลังจากวิศวกร Google อ้างว่ามัน «มีจิตสำนึก»
- **Gopher และ Chinchilla (DeepMind, 2021–2022)**: ในขณะเดียวกัน DeepMind ศึกษากฎการขยายขนาด (scaling laws) โมเดล **Gopher** (280 พันล้านพารามิเตอร์) แสดงให้เห็นว่าขนาดส่งผลต่อคุณภาพอย่างไร ส่วนโมเดล **Chinchilla** (70 พันล้านพารามิเตอร์) พิสูจน์ว่าเพื่อประสิทธิภาพสูงสุดนั้น ไม่ใช่จำนวนพารามิเตอร์สูงสุดที่สำคัญ แต่เป็นสมดุลที่เหมาะสมระหว่างขนาดโมเดลกับปริมาณข้อมูลการฝึก ข้อสรุปนี้เป็นที่รู้จักในชื่อ «กฎ Chinchilla» และส่งผลต่อกลยุทธ์การฝึก LLM ทั่วทั้งอุตสาหกรรม

### ยุคของโมเดลขนาดใหญ่พิเศษและมัลติโมดัล (2022–ปัจจุบัน)

- **PaLM (Pathways Language Model, 2022)**: ณ เวลาที่ประกาศ เป็นโมเดล dense ที่ใหญ่ที่สุดของ Google ด้วย **540 พันล้านพารามิเตอร์** ฝึกบนโครงสร้างพื้นฐานแบบกระจาย Pathways ใหม่ PaLM แสดงให้เห็นความสามารถในการอนุมานเชิงตรรกะที่ก้าวหน้า โดยเฉพาะเมื่อใช้เทคนิค **Chain-of-Thought (CoT) prompting** โดยอาศัยโมเดลนี้เป็นพื้นฐาน ได้มีการสร้างเวอร์ชันเฉพาะทาง เช่น **Med-PaLM** สำหรับการแพทย์ ในปี 2023 มีการเผยแพร่เวอร์ชันปรับปรุง **PaLM 2** (~340 พันล้านพารามิเตอร์) ซึ่งเป็นพื้นฐานของ chatbot Bard ที่ปรับปรุงใหม่
- **Gemini (2023–ปัจจุบัน)**: โมเดลรุ่นใหม่ที่สร้างโดยทีม Google DeepMind รวมกัน Gemini ถูกออกแบบตั้งแต่ต้นให้เป็นระบบ **มัลติโมดัลพื้นฐาน (natively multimodal)** ที่สามารถประมวลผลข้อความ โค้ด รูปภาพ เสียง และวิดีโอ เผยแพร่ในหลายเวอร์ชัน:
  - **Gemini Ultra**: โมเดลที่ทรงพลังที่สุดสำหรับงานที่ซับซ้อน
  - **Gemini Pro**: โมเดลอเนกประสงค์สำหรับงานหลากหลาย
  - **Gemini Nano**: โมเดลขนาดกะทัดรัดสำหรับใช้งานบนอุปกรณ์มือถือ

ในช่วงปี 2024–2025 ตระกูลโมเดลได้รับการขยายด้วยเวอร์ชัน **Gemini 1.5** (ที่มีหน้าต่างบริบทถึง 1 ล้าน token) และ **Gemini 2.0** ที่ได้รับความสามารถ Agentic

## สถาปัตยกรรมและลักษณะทางเทคนิค

### รากฐาน: Encoder, Decoder และแบบผสม

Google ใช้สถาปัตยกรรม Transformer ในรูปแบบต่าง ๆ ขึ้นอยู่กับงาน:

- **Encoder-only**: โมเดลแบบ **BERT** ประมวลผลข้อความทั้งหมดพร้อมกันและสร้างการแทนค่าเชิงบริบทที่สมบูรณ์ เหมาะสำหรับงานวิเคราะห์และทำความเข้าใจข้อความ (การจำแนกประเภท การสกัดเอนทิตี) แต่ไม่เหมาะสำหรับการสร้างข้อความ
- **Decoder-only**: โมเดลแบบ **LaMDA** และ **PaLM** (คล้ายกับ GPT) เป็นแบบ autoregressive คือทำนายข้อความทีละ token เป็นตัวสร้างข้อความโดยธรรมชาติ เหมาะอย่างยิ่งสำหรับการต่อเติมข้อความ บทสนทนา และการตอบคำถาม
- **Encoder-Decoder**: โมเดลแบบ **T5** และ **GNMT** มีทั้งสองส่วน: encoder ประมวลผลลำดับอินพุต และ decoder สร้างลำดับเอาต์พุต เป็นสถาปัตยกรรมอเนกประสงค์สำหรับงานแปลงรูป เช่น การแปลหรือการสรุปความ

### ขนาด: พารามิเตอร์ ข้อมูล และโครงสร้างพื้นฐาน

ความสำเร็จของ Google ใน LLM เกิดจากปัจจัยสามประการ:

1.  **ขนาดของโมเดล:** การเพิ่มจำนวนพารามิเตอร์อย่างเป็นระบบจากหลักล้าน (BERT) ไปจนถึงหลักแสนล้าน (PaLM, Gemini)
2.  **ขนาดของข้อมูล:** การเข้าถึง corpus ข้อมูลขนาดใหญ่ที่สุดแห่งหนึ่งของโลก (ดัชนีเว็บ Google, YouTube, Google Books) ซึ่งช่วยให้ฝึกโมเดลบนหลักล้านล้าน token ได้
3.  **โครงสร้างพื้นฐาน:** การใช้ชิปเฉพาะทางของตนเอง — **Tensor Processing Unit (TPU)** — และระบบกระจาย **Pathways** ซึ่งช่วยให้ฝึกโมเดลขนาดใหญ่พิเศษได้อย่างมีประสิทธิภาพและเสถียร

### มัลติโมดัลและ Agentic

โมเดลล่าสุดของ Google โดยเฉพาะ **Gemini** กำลังมุ่งสู่ความเป็นมัลติโมดัลเชิงลึกและ Agentic

- **มัลติโมดัลพื้นฐาน (Native multimodality)** หมายความว่าโมเดลเดียวได้รับการฝึกให้เข้าใจและผสมผสานข้อมูลประเภทต่าง ๆ (ข้อความ รูปภาพ เสียง) ตั้งแต่ต้น แทนที่จะเป็นแค่การเชื่อมโมดูลแยกกัน
- **Agentic AI** คือความสามารถของโมเดลในการไม่เพียงแค่ตอบคำถาม แต่วางแผนและดำเนินการลำดับขั้นตอนอย่างอิสระเพื่อบรรลุเป้าหมาย (เช่น เรียกใช้เครื่องมือภายนอก เช่น การค้นหาหรือเครื่องคิดเลข)

## ตารางสรุปโมเดลสำคัญ

| โมเดล          | ปีที่เผยแพร่ | พารามิเตอร์ (ประมาณ)   | สถาปัตยกรรม         | คุณสมบัติหลัก                                                          |
|----------------|----------|----------------------|--------------------|--------------------------------------------------------------------|
| **BERT**       | 2018     | 110–340 ล้าน          | Encoder            | การทำความเข้าใจบริบทแบบสองทิศทาง, SOTA บนงาน NLP                      |
| **T5**         | 2019     | 60 ล้าน – 11 พันล้าน    | Encoder-Decoder    | แนวทางรวม «ข้อความเป็นข้อความ» สำหรับทุกงาน                             |
| **LaMDA**      | 2021     | 137 พันล้าน            | Decoder            | เชี่ยวชาญในบทสนทนาแบบเปิดที่มีความหมาย                                   |
| **PaLM**       | 2022     | 540 พันล้าน            | Decoder            | ความก้าวหน้าด้านการอนุมานเชิงตรรกะ (Chain-of-Thought), การฝึกขนาดใหญ่     |
| **Chinchilla** | 2022     | 70 พันล้าน             | Decoder            | โมเดล «Compute-optimal» ที่พิสูจน์ความสำคัญของสมดุลระหว่างข้อมูลและพารามิเตอร์ |
| **Gemini 1.0** | 2023     | ถึง ~1 ล้านล้าน (Ultra) | มัลติโมดัล (น่าจะ MoE) | มัลติโมดัลพื้นฐาน, SOTA บน benchmark หลายรายการ (MMLU)                  |
| **Gemini 1.5** | 2024     | ไม่เปิดเผย             | มัลติโมดัล (MoE)      | หน้าต่างบริบทถึง 1-2 ล้าน token, ประสิทธิภาพสูง                            |
| **Gemini 2.0** | 2024     | ไม่เปิดเผย             | มัลติโมดัล + Tools    | ความสามารถ Agentic ในตัว, การสร้างรูปภาพ/เสียง                         |

การเปรียบเทียบโมเดลภาษาหลักของ Google

## การประยุกต์ใช้ในผลิตภัณฑ์และระบบนิเวศ

Google ผสานรวม LLM ของตนเข้ากับสายผลิตภัณฑ์ทั้งหมดอย่างเข้มแข็ง:

- **Google Search**: BERT, MUM และ Gemini ถูกใช้เพื่อทำความเข้าใจคำค้นหาที่ซับซ้อนได้ดียิ่งขึ้น และให้คำตอบโดยตรงในรูปแบบ **AI Overviews** (เดิมคือ SGE)
- **Google Assistant และ Bard (ปัจจุบันคือ Gemini)**: การเปลี่ยนผ่านจากคำสั่งเสียงธรรมดาไปสู่ผู้ช่วยสนทนาเต็มรูปแบบบนพื้นฐาน LaMDA, PaLM 2 และ Gemini
- **Google Workspace**: ฟีเจอร์ **Duet AI** (ปัจจุบันคือ Gemini for Workspace) ช่วยเขียนอีเมลใน Gmail สร้างเนื้อหาใน Docs และสร้างงานนำเสนอใน Slides
- **Android**: Gemini Nano รองรับฟีเจอร์ AI ในเครื่องบนอุปกรณ์ เช่น Pixel เพื่อเพิ่มความเป็นส่วนตัวและความเร็ว
- **Google Cloud AI**: แพลตฟอร์ม **Vertex AI** ให้ภาคธุรกิจเข้าถึงโมเดล PaLM และ Gemini ผ่าน API เพื่อสร้างแอปพลิเคชันของตนเอง

## บทบาทในสภาพแวดล้อมการแข่งขัน

Google เป็นหนึ่งในผู้เล่นหลักใน «การแข่งขัน AI» ซึ่งคู่แข่งหลักคือ OpenAI (ด้วยการสนับสนุนของ Microsoft) และ Meta

- **การแข่งขันกับ OpenAI:** แม้ Google จะเป็นผู้บุกเบิกในหลายเทคโนโลยีพื้นฐาน (รวมถึง Transformer) การเปิดตัว ChatGPT ในปลายปี 2022 ทำให้ Google เร่งนำผลิตภัณฑ์ออกสู่ตลาด (เช่น Bard) การแข่งขันเกิดขึ้นในด้านคุณภาพโมเดล (Gemini Ultra เทียบกับ GPT-4) ขนาดหน้าต่างบริบท และความสะดวกในการใช้ API
- **ความแตกต่างกับ Meta:** Meta เลือกเส้นทาง **open source** (โมเดล LLaMA) สร้างทางเลือกที่แข็งแกร่งให้กับโมเดลปิดของ Google และ OpenAI เพื่อตอบสนองต่อสิ่งนี้ Google ยังเริ่มเผยแพร่โมเดลเปิด เช่น **Gemma** เพื่อสนับสนุนชุมชนนักพัฒนาและไม่ยอมเสียระบบนิเวศให้กับ Meta
- **พันธมิตรเชิงกลยุทธ์:** Google ลงทุนในผู้เล่นอื่น ๆ เช่น สตาร์ทอัพ Anthropic (ผู้สร้างโมเดล Claude) เพื่อกระจายแนวทางและเสริมความแข็งแกร่งในการแข่งขันด้านคลาวด์

## เอกสารอ้างอิง

- Vaswani, A. et al. (2017). *Attention Is All You Need*. NIPS.
- Devlin, J. et al. (2019). *BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding*. NAACL.
- Raffel, C. et al. (2020). *Exploring the Limits of Transfer Learning with a Unified Text-to-Text Transformer*. JMLR.
- Thoppilan, R. et al. (2022). *LaMDA: Language Models for Dialog Applications*. arXiv:2201.08239.
- Hoffmann, R. et al. (2022). *Training Compute-Optimal Large Language Models*. arXiv:2203.15556.
- Chowdhery, A. et al. (2022). *PaLM: Scaling Language Modeling with Pathways*. JMLR.
- Gemini Team, Google (2023). *Gemini: A Family of Highly Capable Multimodal Models*. arXiv:2312.11805.

## ลิงก์ภายนอก

- พอร์ทัลอย่างเป็นทางการของ Google AI
- เว็บไซต์อย่างเป็นทางการของ Google DeepMind