---
title: "LLM error mitigation — การลดข้อผิดพลาดใน LLM"
source: "https://systems-analysis.info/int/LLM_error_mitigation_%E2%80%94_%E0%B8%81%E0%B8%B2%E0%B8%A3%E0%B8%A5%E0%B8%94%E0%B8%82%E0%B9%89%E0%B8%AD%E0%B8%9C%E0%B8%B4%E0%B8%94%E0%B8%9E%E0%B8%A5%E0%B8%B2%E0%B8%94%E0%B9%83%E0%B8%99_LLM"
wiki: "systems-analysis.info/int"
article: "LLM_error_mitigation_—_การลดข้อผิดพลาดใน_LLM"
language: "th"
categories:
  - "Category:Large language models"
  - "Category:Machine learning"
  - "Category:Thai"
revision_id: 3615
wiki_created_at: 2026-09-06T23:23:27Z
wiki_modified_at: 2026-09-06T23:23:27Z
downloaded_at: 2026-09-07T22:57:53Z
---

# LLM error mitigation — การลดข้อผิดพลาดใน LLM

**การลดข้อผิดพลาดในโมเดลภาษาขนาดใหญ่** (LLM) คือชุดของวิธีการและเทคโนโลยีที่มุ่งเพิ่มความแม่นยำ ความน่าเชื่อถือ และความปลอดภัยของระบบปัญญาประดิษฐ์ที่อาศัยสถาปัตยกรรม transformer ปัญหาข้อผิดพลาด โดยเฉพาะอย่างยิ่งการ hallucination ถือเป็นอุปสรรคสำคัญประการหนึ่งต่อการนำ LLM ไปใช้งานอย่างแพร่หลายในพื้นที่ที่มีความสำคัญสูง จากข้อมูลการวิจัยในปี 2024–2025 อัตราการเกิด hallucination ใน LLM ที่เปิดให้สาธารณชนเข้าถึงได้อยู่ระหว่าง 3% ถึง 16%<sup>[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/LLM_error_mitigation_%E2%80%94_%E0%B8%81%E0%B8%B2%E0%B8%A3%E0%B8%A5%E0%B8%94%E0%B8%82%E0%B9%89%E0%B8%AD%E0%B8%9C%E0%B8%B4%E0%B8%94%E0%B8%9E%E0%B8%A5%E0%B8%B2%E0%B8%94%E0%B9%83%E0%B8%99_LLM#cite_note-vectara2024-1)</sup>

## ประเภทของข้อผิดพลาด

การจำแนกประเภทข้อผิดพลาดของ LLM ในปัจจุบันครอบคลุมหลายหมวดหมู่หลัก โดยแต่ละหมวดหมู่ต้องการแนวทางการบรรเทาผลกระทบที่เฉพาะเจาะจง

### Hallucination

**Hallucination** คือการสร้างเนื้อหาที่ฟังดูสมเหตุสมผลแต่ผิดจากความเป็นจริง ตามการศึกษาของ Huang และคณะ (2023) แบ่งออกเป็นสองประเภทหลัก<sup>[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/LLM_error_mitigation_%E2%80%94_%E0%B8%81%E0%B8%B2%E0%B8%A3%E0%B8%A5%E0%B8%94%E0%B8%82%E0%B9%89%E0%B8%AD%E0%B8%9C%E0%B8%B4%E0%B8%94%E0%B8%9E%E0%B8%A5%E0%B8%B2%E0%B8%94%E0%B9%83%E0%B8%99_LLM#cite_note-huang2023survey-2)</sup>:

- **Hallucination เชิงข้อเท็จจริง** — ความขัดแย้งกับข้อเท็จจริงที่ตรวจสอบได้ รวมถึงการสร้างข้อเท็จจริงที่ไม่มีอยู่จริง (fabrication) การศึกษาในปี 2024 โดยมหาวิทยาลัย Stanford พบว่า LLM สร้างคดีความที่ไม่มีอยู่จริงมากกว่า 120 คดี<sup>[\[3\]](https://systems-analysis.info/int/LLM_error_mitigation_%E2%80%94_%E0%B8%81%E0%B8%B2%E0%B8%A3%E0%B8%A5%E0%B8%94%E0%B8%82%E0%B9%89%E0%B8%AD%E0%B8%9C%E0%B8%B4%E0%B8%94%E0%B8%9E%E0%B8%A5%E0%B8%B2%E0%B8%94%E0%B9%83%E0%B8%99_LLM#cite_note-ai_index2024-3)</sup>
- **Hallucination เชิงตรรกะ** — การละเมิดลำดับตรรกะในกระบวนการให้เหตุผล

สถิติปี 2024 แสดงว่าแชทบอทเกิด hallucination ใน 27% ของกรณี โดย 46% ของข้อความที่สร้างขึ้นมีข้อผิดพลาดเชิงข้อเท็จจริง<sup>[\[3\]](https://systems-analysis.info/int/LLM_error_mitigation_%E2%80%94_%E0%B8%81%E0%B8%B2%E0%B8%A3%E0%B8%A5%E0%B8%94%E0%B8%82%E0%B9%89%E0%B8%AD%E0%B8%9C%E0%B8%B4%E0%B8%94%E0%B8%9E%E0%B8%A5%E0%B8%B2%E0%B8%94%E0%B9%83%E0%B8%99_LLM#cite_note-ai_index2024-3)</sup>

### Bias - ความเอนเอียงเชิงระบบ

ความเอนเอียงใน LLM แสดงออกมาในรูปแบบของอคติทางสังคม (เช่น การเชื่อมโยงอาชีพกับเพศใดเพศหนึ่ง) และความแตกต่างในประสิทธิภาพตามกลุ่มประชากร การวิจัยในปี 2024 แสดงให้เห็นว่าในบรรดาโมเดล 10 รุ่นที่ทดสอบ ความแตกต่างของคะแนนระหว่างกลุ่มประชากรต่างๆ อาจสูงถึง 4 คะแนนจาก 10 คะแนน

### ความเป็นพิษ (Toxicity)

ความเป็นพิษหมายถึงการสร้างเนื้อหาที่ดูหมิ่น เป็นอันตราย หรือเลือกปฏิบัติ ค่าเมตริกความเป็นพิษมีความแตกต่างกันในช่วงกว้างขึ้นอยู่กับโมเดลและบริบทการใช้งาน

## วิธีการลดข้อผิดพลาด

กลยุทธ์ในการจัดการกับข้อผิดพลาดสามารถแบ่งออกเป็นสองกลุ่มใหญ่ ได้แก่ วิธีการที่ปรับเปลี่ยนโมเดลและกระบวนการฝึก และวิธีการที่ใช้ในขั้นตอนการ inference

### การปรับเปลี่ยนโมเดลและกระบวนการฝึก

#### Fine-tuning และ Instruction Tuning

**Supervised Fine-Tuning (SFT)** ช่วยให้สามารถปรับโมเดลที่ผ่านการ pretrain มาแล้วให้เหมาะสมกับงานเฉพาะทางได้ เพื่อลดค่าใช้จ่ายในการคำนวณ จึงมีการใช้วิธี **Parameter-Efficient Fine-Tuning (PEFT)** เช่น LoRA และ QLoRA ซึ่งสามารถลดค่าใช้จ่ายในการ fine-tuning ได้ถึง 99% โดยยังคงประสิทธิภาพไว้

#### การเรียนรู้แบบ Reinforcement Learning จาก Human Feedback (RLHF)

RLHF เป็นกระบวนการสองขั้นตอน ซึ่งเริ่มจากการฝึก reward model บนพื้นฐานความชอบของมนุษย์ จากนั้นจึงปรับให้ LLM หลักสร้างคำตอบที่ทำให้ได้รับรางวัลสูงสุด วิธีการนี้แสดงให้เห็นถึงประสิทธิภาพในโมเดล InstructGPT และ GPT-4 โดยเพิ่มความสอดคล้องกับความคาดหวังของผู้ใช้งานได้อย่างมีนัยสำคัญ<sup>[\[4\]](https://systems-analysis.info/int/LLM_error_mitigation_%E2%80%94_%E0%B8%81%E0%B8%B2%E0%B8%A3%E0%B8%A5%E0%B8%94%E0%B8%82%E0%B9%89%E0%B8%AD%E0%B8%9C%E0%B8%B4%E0%B8%94%E0%B8%9E%E0%B8%A5%E0%B8%B2%E0%B8%94%E0%B9%83%E0%B8%99_LLM#cite_note-openai2024-4)</sup>

#### Constitutional AI

วิธีการ **Constitutional AI** ที่พัฒนาโดย Anthropic เป็นทางเลือกแทน RLHF แทนที่จะใช้ข้อมูลป้อนกลับจากมนุษย์โดยตรง โมเดลจะถูกฝึกให้ปฏิบัติตามชุดหลักการ ("รัฐธรรมนูญ") สิ่งนี้ช่วยลดความต้องการในการดูแลโดยมนุษย์ลง 80–90% และป้องกันการสร้างเนื้อหาที่เป็นอันตรายได้อย่างมีประสิทธิภาพ<sup>[\[5\]](https://systems-analysis.info/int/LLM_error_mitigation_%E2%80%94_%E0%B8%81%E0%B8%B2%E0%B8%A3%E0%B8%A5%E0%B8%94%E0%B8%82%E0%B9%89%E0%B8%AD%E0%B8%9C%E0%B8%B4%E0%B8%94%E0%B8%9E%E0%B8%A5%E0%B8%B2%E0%B8%94%E0%B9%83%E0%B8%99_LLM#cite_note-anthropic_cai-5)</sup>

#### แนวทางเชิงสถาปัตยกรรม

- **Mixture of Experts (MoE)**: สถาปัตยกรรมแบบ sparse activation ที่ช่วยให้เพิ่มขีดความสามารถของโมเดลได้อย่างมีนัยสำคัญโดยไม่ต้องเพิ่มค่าใช้จ่ายในการคำนวณแบบสัดส่วน มีการประมาณว่า GPT-4 ใช้ผู้เชี่ยวชาญ 8 ราย โดยแต่ละรายมีพารามิเตอร์ 220 พันล้านตัว
- **การปรับเปลี่ยน attention mechanism**: เทคนิคต่างๆ เช่น **Grouped Query Attention (GQA)** (ในโมเดล Llama 3) และ **Sparse Attention** ช่วยลดความซับซ้อนในการคำนวณและความต้องการหน่วยความจำ ทำให้สามารถประมวลผล context ที่ยาวกว่าได้

### วิธีการในขั้นตอนการ inference

#### Retrieval-Augmented Generation (RAG)

RAG เป็นหนึ่งในวิธีที่มีประสิทธิภาพสูงสุดในการลดข้อผิดพลาดเชิงข้อเท็จจริง ก่อนที่จะสร้างคำตอบ ระบบจะเข้าถึงฐานความรู้ภายนอก (เช่น Wikipedia เอกสารขององค์กร บทความทางวิทยาศาสตร์) ดึงข้อมูลที่เกี่ยวข้องและส่งต่อให้โมเดลพร้อมกับคำถามเดิม ซึ่งช่วย \\ยึดโยง\\ คำตอบไว้กับข้อเท็จจริงที่ตรวจสอบแล้ว ระบบ RAG บรรลุค่า *exact match* ที่ 56.8% บน benchmark **TriviaQA** และเหนือกว่าโมเดลแบบดั้งเดิม 60–80% ในการลดข้อผิดพลาดเชิงข้อเท็จจริง

#### เทคนิคการ prompt ขั้นสูง

- **Chain-of-Thought (CoT)**: การ prompt ที่กระตุ้นให้โมเดลสร้างห่วงโซ่การให้เหตุผลทีละขั้นตอนก่อนที่จะให้คำตอบสุดท้าย ซึ่งช่วยปรับปรุงผลลัพธ์ในงานที่ต้องการการคำนวณเชิงตรรกะและคณิตศาสตร์ได้อย่างมีนัยสำคัญ
- **Chain of Draft (CoD)**: วิวัฒนาการของ CoT ซึ่งโมเดลจะแก้ไขร่างคำตอบซ้ำๆ แบบ iterative ทำให้บรรลุความแม่นยำที่เทียบเคียงได้กับ CoT โดยใช้ token จำนวนน้อยกว่าอย่างมีนัยสำคัญ

#### Intrinsic Self-Correction - การแก้ไขตนเองภายใน

การวิจัยของ TACL ปี 2024 แสดงให้เห็นว่าความสามารถในการแก้ไขตนเองของ LLM โดยปราศจากข้อมูลภายนอกนั้นมีข้อจำกัด การแก้ไขตนเองที่มีประสิทธิภาพโดยทั่วไปต้องใช้เครื่องมือภายนอก เช่น ตัวแปลโค้ดสำหรับตรวจสอบการคำนวณ หรือเครื่องมือค้นหาสำหรับตรวจสอบความถูกต้องของข้อเท็จจริง<sup>[\[6\]](https://systems-analysis.info/int/LLM_error_mitigation_%E2%80%94_%E0%B8%81%E0%B8%B2%E0%B8%A3%E0%B8%A5%E0%B8%94%E0%B8%82%E0%B9%89%E0%B8%AD%E0%B8%9C%E0%B8%B4%E0%B8%94%E0%B8%9E%E0%B8%A5%E0%B8%B2%E0%B8%94%E0%B9%83%E0%B8%99_LLM#cite_note-tacl2024-6)</sup>

## วิธีการประเมินข้อผิดพลาด

เพื่อวัดความก้าวหน้าในการลดข้อผิดพลาด จึงมีการใช้เมตริกและ benchmark เฉพาะทาง

- **เมตริกแบบดั้งเดิม**: Perplexity, BLEU และ ROUGE มีประโยชน์ในการประเมินความคล่องแคล่วและการจับคู่ n-gram แต่ไม่เหมาะสำหรับการประเมินความแม่นยำเชิงข้อเท็จจริง
- **แนวทางสมัยใหม่**:
  - **FactScore** แยกข้อความยาวออกเป็นข้อเท็จจริงย่อย และประเมินสัดส่วนของข้อเท็จจริงที่ได้รับการยืนยันจากฐานความรู้
  - **SAFE (Search-Augmented Factuality Evaluator)** เป็นวิธีการจาก Google ที่ใช้การค้นหาเพื่อตรวจสอบข้อเท็จจริง บรรลุความสอดคล้อง 72% กับการประเมินของมนุษย์ โดยมีค่าใช้จ่ายถูกกว่าถึง 20 เท่า
  - **TruthfulQA** เป็น benchmark ที่เน้นความสามารถของโมเดลในการหลีกเลี่ยงการสร้างความเข้าใจผิดที่พบบ่อย

## บรรณานุกรม

- Huang, L. et al. (2023). *A Survey on Hallucination in Large Language Models: Principles, Taxonomy, Challenges, and Open Questions*. arXiv:2311.05232.
- Min, S. et al. (2023). *FActScore: Fine-Grained Atomic Evaluation of Factual Precision in Long-Form Text Generation*. arXiv:2305.14251.
- Wei, J. et al. (2024). *Long-Form Factuality in Large Language Models (SAFE)*. arXiv:2403.18802.
- Lewis, P. et al. (2020). *Retrieval-Augmented Generation for Knowledge-Intensive NLP Tasks*. arXiv:2005.11401.
- Hu, E. et al. (2021). *LoRA: Low-Rank Adaptation of Large Language Models*. arXiv:2106.09685.
- Ouyang, L. et al. (2022). *Training Language Models to Follow Instructions with Human Feedback*. arXiv:2203.02155.
- Madaan, A. et al. (2023). *Self-Refine: Iterative Refinement with Self-Feedback*. arXiv:2303.17651.
- Wang, X. et al. (2022). *Self-Consistency Improves Chain-of-Thought Reasoning in Language Models*. arXiv:2203.11171.
- Anthropic (2024). *Constitutional AI: Harmlessness from AI Feedback*. arXiv:2212.08073.
- Maslej, N. et al. (2024). *Artificial Intelligence Index Report 2024*. arXiv:2405.19522.

## หมายเหตุ

1.  <span id="cite_note-vectara2024-1">[↑](https://systems-analysis.info/int/LLM_error_mitigation_%E2%80%94_%E0%B8%81%E0%B8%B2%E0%B8%A3%E0%B8%A5%E0%B8%94%E0%B8%82%E0%B9%89%E0%B8%AD%E0%B8%9C%E0%B8%B4%E0%B8%94%E0%B8%9E%E0%B8%A5%E0%B8%B2%E0%B8%94%E0%B9%83%E0%B8%99_LLM#cite_ref-vectara2024_1-0) «Hallucination Leaderboard». *Vectara*. (2024-2025). Проверено 4 июля 2025.</span>
2.  <span id="cite_note-huang2023survey-2">[↑](https://systems-analysis.info/int/LLM_error_mitigation_%E2%80%94_%E0%B8%81%E0%B8%B2%E0%B8%A3%E0%B8%A5%E0%B8%94%E0%B8%82%E0%B9%89%E0%B8%AD%E0%B8%9C%E0%B8%B4%E0%B8%94%E0%B8%9E%E0%B8%A5%E0%B8%B2%E0%B8%94%E0%B9%83%E0%B8%99_LLM#cite_ref-huang2023survey_2-0) Huang, L., et al. (2023). «A Survey on Hallucination in Large Language Models: Principles, Taxonomy, Challenges, and Open Questions». *arXiv:2311.05232*.</span>
3.  <span id="cite_note-ai_index2024-3">↑ <sup>[3.0](https://systems-analysis.info/int/LLM_error_mitigation_%E2%80%94_%E0%B8%81%E0%B8%B2%E0%B8%A3%E0%B8%A5%E0%B8%94%E0%B8%82%E0%B9%89%E0%B8%AD%E0%B8%9C%E0%B8%B4%E0%B8%94%E0%B8%9E%E0%B8%A5%E0%B8%B2%E0%B8%94%E0%B9%83%E0%B8%99_LLM#cite_ref-ai_index2024_3-0)</sup> <sup>[3.1](https://systems-analysis.info/int/LLM_error_mitigation_%E2%80%94_%E0%B8%81%E0%B8%B2%E0%B8%A3%E0%B8%A5%E0%B8%94%E0%B8%82%E0%B9%89%E0%B8%AD%E0%B8%9C%E0%B8%B4%E0%B8%94%E0%B8%9E%E0%B8%A5%E0%B8%B2%E0%B8%94%E0%B9%83%E0%B8%99_LLM#cite_ref-ai_index2024_3-1)</sup> Stanford Human-Centered AI (2024). «AI Index Report 2024».</span>
4.  <span id="cite_note-openai2024-4">[↑](https://systems-analysis.info/int/LLM_error_mitigation_%E2%80%94_%E0%B8%81%E0%B8%B2%E0%B8%A3%E0%B8%A5%E0%B8%94%E0%B8%82%E0%B9%89%E0%B8%AD%E0%B8%9C%E0%B8%B4%E0%B8%94%E0%B8%9E%E0%B8%A5%E0%B8%B2%E0%B8%94%E0%B9%83%E0%B8%99_LLM#cite_ref-openai2024_4-0) OpenAI (2024). «Learning to Reason with LLMs». *Technical Blog*.</span>
5.  <span id="cite_note-anthropic_cai-5">[↑](https://systems-analysis.info/int/LLM_error_mitigation_%E2%80%94_%E0%B8%81%E0%B8%B2%E0%B8%A3%E0%B8%A5%E0%B8%94%E0%B8%82%E0%B9%89%E0%B8%AD%E0%B8%9C%E0%B8%B4%E0%B8%94%E0%B8%9E%E0%B8%A5%E0%B8%B2%E0%B8%94%E0%B9%83%E0%B8%99_LLM#cite_ref-anthropic_cai_5-0) Anthropic (2024). «Constitutional AI: Harmlessness from AI Feedback». *Research Paper*.</span>
6.  <span id="cite_note-tacl2024-6">[↑](https://systems-analysis.info/int/LLM_error_mitigation_%E2%80%94_%E0%B8%81%E0%B8%B2%E0%B8%A3%E0%B8%A5%E0%B8%94%E0%B8%82%E0%B9%89%E0%B8%AD%E0%B8%9C%E0%B8%B4%E0%B8%94%E0%B8%9E%E0%B8%A5%E0%B8%B2%E0%B8%94%E0%B9%83%E0%B8%99_LLM#cite_ref-tacl2024_6-0) «When Can LLMs Actually Correct Their Own Mistakes?». *Transactions of the Association for Computational Linguistics*. (2024).</span>