--- title: "LLM evaluation — การประเมิน LLM" source: "https://systems-analysis.info/int/LLM_evaluation_%E2%80%94_%E0%B8%81%E0%B8%B2%E0%B8%A3%E0%B8%9B%E0%B8%A3%E0%B8%B0%E0%B9%80%E0%B8%A1%E0%B8%B4%E0%B8%99_LLM" wiki: "systems-analysis.info/int" article: "LLM_evaluation_—_การประเมิน_LLM" language: "th" categories: - "Category:Large language models" - "Category:LLM benchmarks" - "Category:LLM evaluation" - "Category:Machine learning" - "Category:Thai" revision_id: 3626 wiki_created_at: 2026-09-06T23:23:36Z wiki_modified_at: 2026-09-06T23:23:36Z downloaded_at: 2026-09-07T22:57:57Z --- # LLM evaluation — การประเมิน LLM **การประเมินโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM)** — เป็นสาขาวิชาในด้านปัญญาประดิษฐ์ที่ให้วิธีการมาตรฐานสำหรับการวัดความสามารถ ข้อจำกัด และความเสี่ยงของโมเดลภาษา[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/LLM_evaluation_%E2%80%94_%E0%B8%81%E0%B8%B2%E0%B8%A3%E0%B8%9B%E0%B8%A3%E0%B8%B0%E0%B9%80%E0%B8%A1%E0%B8%B4%E0%B8%99_LLM#cite_note-chang2023-1) เมื่อ LLM ได้รับการผสานรวมเข้ากับภาคส่วนสำคัญ เช่น การดูแลสุขภาพและการเงิน การประเมินผลอย่างเป็นกลางจึงมีความจำเป็นเพื่อรับประกันความปลอดภัย ความน่าเชื่อถือ และความเป็นธรรม[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/LLM_evaluation_%E2%80%94_%E0%B8%81%E0%B8%B2%E0%B8%A3%E0%B8%9B%E0%B8%A3%E0%B8%B0%E0%B9%80%E0%B8%A1%E0%B8%B4%E0%B8%99_LLM#cite_note-ccl-survey-2) การประเมิน LLM ทำหน้าที่พื้นฐานหลายประการ: - การวัดความสามารถ: การเปรียบเทียบประสิทธิภาพของโมเดลต่าง ๆ อย่างเป็นกลางบนงานที่เป็นมาตรฐาน - การติดตามความก้าวหน้า: การบันทึกความสำเร็จและการระบุพื้นที่ที่ต้องการการพัฒนาเพิ่มเติม - การลดความเสี่ยง: การระบุผลลัพธ์ที่อาจเป็นอันตราย เช่น อคติ การเกิด hallucination และปัญหาด้านความปลอดภัย - การให้ข้อมูลแก่นักพัฒนาและผู้ใช้: การจัดเตรียมข้อมูลที่โปร่งใสสำหรับการเลือกโมเดลที่เหมาะสมที่สุดสำหรับแอปพลิเคชันเฉพาะ ## แนวทางและวิธีการหลัก การประเมิน LLM สมัยใหม่เริ่มต้นด้วยการปรากฏของ benchmark ที่ครอบคลุม เช่น **GLUE** (General Language Understanding Evaluation) ซึ่งกำหนดมาตรฐานสำหรับการประเมินความเข้าใจภาษาโดยทั่วไป[\[3\]](https://systems-analysis.info/int/LLM_evaluation_%E2%80%94_%E0%B8%81%E0%B8%B2%E0%B8%A3%E0%B8%9B%E0%B8%A3%E0%B8%B0%E0%B9%80%E0%B8%A1%E0%B8%B4%E0%B8%99_LLM#cite_note-wang2018-3) เมื่อโมเดลเริ่มแสดงประสิทธิภาพเกินกว่าผลลัพธ์ของมนุษย์บน GLUE จึงได้มีการพัฒนาตัวสืบทอดที่ซับซ้อนยิ่งขึ้น เช่น **SuperGLUE**[\[4\]](https://systems-analysis.info/int/LLM_evaluation_%E2%80%94_%E0%B8%81%E0%B8%B2%E0%B8%A3%E0%B8%9B%E0%B8%A3%E0%B8%B0%E0%B9%80%E0%B8%A1%E0%B8%B4%E0%B8%99_LLM#cite_note-understanding-benchmarks-4) การเปลี่ยนแปลงขั้นพื้นฐานเกิดขึ้นพร้อมกับการนำ benchmark แบบหลายงานมาใช้ เช่น **MMLU** และ **BIG-bench** ซึ่งทดสอบโมเดลในขอบเขตความรู้และความสามารถในการใช้เหตุผลที่กว้างขวาง โดยก้าวข้ามกรอบของงานทางภาษาศาสตร์อย่างเดียว[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/LLM_evaluation_%E2%80%94_%E0%B8%81%E0%B8%B2%E0%B8%A3%E0%B8%9B%E0%B8%A3%E0%B8%B0%E0%B9%80%E0%B8%A1%E0%B8%B4%E0%B8%99_LLM#cite_note-chang2023-1) ### เมตริกและ benchmark หลัก #### เมตริกอัตโนมัติ - **Perplexity (ค่าความสับสน)**: เมตริกพื้นฐานที่วัดว่าโมเดลทำนายข้อความได้ดีเพียงใด ค่า Perplexity ที่ต่ำกว่าแสดงถึงความมั่นใจของโมเดลในการทำนายที่สูงกว่า - **BLEU** และ **ROUGE**: เมตริกที่อิงบน n-gram ที่วัดความตรงกันของคำระหว่างข้อความที่สร้างขึ้นและข้อความอ้างอิง BLEU มุ่งเน้นที่ความแม่นยำ ส่วน ROUGE มุ่งเน้นที่ความครบถ้วน[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/LLM_evaluation_%E2%80%94_%E0%B8%81%E0%B8%B2%E0%B8%A3%E0%B8%9B%E0%B8%A3%E0%B8%B0%E0%B9%80%E0%B8%A1%E0%B8%B4%E0%B8%99_LLM#cite_note-ccl-survey-2) - **BERTScore**: เมตริกเชิงความหมายที่ใช้ embedding จาก BERT เพื่อคำนวณความคล้ายคลึงทางความหมาย สามารถตรวจจับการใช้คำพ้องความหมายและการถอดความ ทำให้มีความแม่นยำมากกว่าเมตริกที่อิงบน n-gram[\[5\]](https://systems-analysis.info/int/LLM_evaluation_%E2%80%94_%E0%B8%81%E0%B8%B2%E0%B8%A3%E0%B8%9B%E0%B8%A3%E0%B8%B0%E0%B9%80%E0%B8%A1%E0%B8%B4%E0%B8%99_LLM#cite_note-zhang2019-bertscore-5) #### Benchmark เฉพาะทาง สำหรับการประเมินความสามารถเฉพาะ ได้มีการพัฒนา benchmark เป้าหมาย: - **การสร้างโค้ด**: **HumanEval** ประเมินความสามารถของโมเดลในการสร้างโค้ดโปรแกรมที่ถูกต้องจากคำอธิบายข้อความ โดยตรวจสอบฟังก์ชันการทำงานด้วย unit test[\[6\]](https://systems-analysis.info/int/LLM_evaluation_%E2%80%94_%E0%B8%81%E0%B8%B2%E0%B8%A3%E0%B8%9B%E0%B8%A3%E0%B8%B0%E0%B9%80%E0%B8%A1%E0%B8%B4%E0%B8%99_LLM#cite_note-chen2021-humaneval-6) - **สามัญสำนึก**: **HellaSwag** ทดสอบความเข้าใจของโมเดลเกี่ยวกับโลกทางกายภาพและความสัมพันธ์เชิงเหตุและผล ผ่านการทำนายตอนจบที่เป็นไปได้มากที่สุดของสถานการณ์ในชีวิตประจำวัน[\[7\]](https://systems-analysis.info/int/LLM_evaluation_%E2%80%94_%E0%B8%81%E0%B8%B2%E0%B8%A3%E0%B8%9B%E0%B8%A3%E0%B8%B0%E0%B9%80%E0%B8%A1%E0%B8%B4%E0%B8%99_LLM#cite_note-zellers2019-hellaswag-7) - **ความรู้ทางวิชาการ**: **MMLU** (Massive Multitask Language Understanding) ครอบคลุม 57 วิชา ตั้งแต่คณิตศาสตร์ขั้นพื้นฐานไปจนถึงกฎหมายและการแพทย์ เพื่อทดสอบความกว้างของความรู้ของโมเดล[\[8\]](https://systems-analysis.info/int/LLM_evaluation_%E2%80%94_%E0%B8%81%E0%B8%B2%E0%B8%A3%E0%B8%9B%E0%B8%A3%E0%B8%B0%E0%B9%80%E0%B8%A1%E0%B8%B4%E0%B8%99_LLM#cite_note-hendrycks2020-mmlu-8) - **ขีดจำกัดความสามารถ**: **BIG-bench** (Beyond the Imitation Game) เป็นโครงการความร่วมมือที่รวบรวม 204 งาน ซึ่งออกแบบมาเพื่อค้นหาความสามารถเชิง emergent — ทักษะที่ปรากฏขึ้นอย่างฉับพลันเมื่อโมเดลถึงขนาดที่วิกฤต[\[9\]](https://systems-analysis.info/int/LLM_evaluation_%E2%80%94_%E0%B8%81%E0%B8%B2%E0%B8%A3%E0%B8%9B%E0%B8%A3%E0%B8%B0%E0%B9%80%E0%B8%A1%E0%B8%B4%E0%B8%99_LLM#cite_note-srivastava2022-bigbench-9) ### การประเมินด้านความปลอดภัยและจริยธรรม - **อคติ**: สำหรับการประเมินอคติทางสังคมและประชากรศาสตร์ จะใช้ dataset เช่น **BBQ** (Bias Benchmark for Question Answering) และ **BOLD** (Bias in Open-ended Language generation Dataset) - **ความเป็นพิษ**: Benchmark เช่น **RealToxicityPrompts** ให้คำถามที่กระตุ้นให้เกิดการสร้างเนื้อหาที่เป็นพิษ เพื่อประเมินความทนทานของโมเดล - **ความทนทาน (Robustness)**: ประเมินด้วยการโจมตีแบบ adversarial Framework **PromptRobust** ให้ชุดคำถามที่ครอบคลุมสำหรับทดสอบความทนทานของโมเดลในระดับอักขระ คำ และประโยค ### มาตรฐานและ framework สมัยใหม่ - **HELM** (Holistic Evaluation of Language Models): โครงการริเริ่มของมหาวิทยาลัย Stanford ที่เสนอวิธีการ "องค์รวม" HELM ประเมินโมเดลในหลายมิติ ได้แก่ ความแม่นยำ ความทนทาน ความเป็นธรรม อคติ ความเป็นพิษ และประสิทธิภาพ[\[10\]](https://systems-analysis.info/int/LLM_evaluation_%E2%80%94_%E0%B8%81%E0%B8%B2%E0%B8%A3%E0%B8%9B%E0%B8%A3%E0%B8%B0%E0%B9%80%E0%B8%A1%E0%B8%B4%E0%B8%99_LLM#cite_note-bommasani2022-helm-10) - **ISO/IEC 42001:2023**: มาตรฐานสากลฉบับแรกสำหรับระบบการจัดการ AI ซึ่งกำหนดข้อกำหนดสำหรับการกำกับดูแล AI ตลอดวงจรชีวิตทั้งหมด - **EU AI Act (ระเบียบ EU 2024/1689)**: กฎระเบียบ AI ที่ครอบคลุมฉบับแรก ซึ่งกำหนดให้มีการประเมินมาตรฐานสำหรับโมเดลวัตถุประสงค์ทั่วไปที่มีความเสี่ยงเชิงระบบ - **NIST AI Risk Management Framework 1.0**: Framework ภาคสมัครใจสำหรับการพัฒนาและการนำ AI ที่น่าเชื่อถือไปใช้ พัฒนาโดยสถาบันมาตรฐานและเทคโนโลยีแห่งชาติของสหรัฐอเมริกา ## ปัญหาและข้อจำกัดของวิธีการที่มีอยู่ - **การอิ่มตัวของ benchmark**: โมเดลจำนวนมากบรรลุคะแนนใกล้เคียงสมบูรณ์แบบบน benchmark ยอดนิยม ส่งผลให้เกิดปรากฏการณ์ "การไล่ตาม benchmark" เมื่อโมเดลได้รับการปรับให้เหมาะสมสำหรับการทดสอบเฉพาะแทนที่จะเป็นความสามารถโดยทั่วไป - **การปนเปื้อนของข้อมูล**: ปัญหาสำคัญที่ข้อมูลทดสอบของ benchmark หลุดเข้าไปในชุดข้อมูลการฝึกโดยไม่ตั้งใจ ส่งผลให้ผลการประเมินสูงเกินจริงและไม่ยุติธรรม - **ความสัมพันธ์ต่ำกับการตัดสินของมนุษย์**: เมตริกอัตโนมัติ เช่น BLEU และ ROUGE มักมีความสัมพันธ์ต่ำกับการประเมินคุณภาพโดยมนุษย์ โดยเฉพาะในงานสร้างสรรค์และงานปลายเปิด ## การวิจัยและแนวโน้มปัจจุบัน - **กระบวนทัศน์ LLM-as-a-Judge**: การใช้ LLM ที่มีประสิทธิภาพสูง (เช่น GPT-4) เป็น "ผู้ตัดสิน" เพื่อประเมินการตอบสนองของโมเดลอื่น วิธีการนี้ให้ทางเลือกที่ขยายขนาดได้แทนการประเมินโดยมนุษย์ที่มีค่าใช้จ่ายสูง - **การประเมินแบบไดนามิกและปรับตัว**: แพลตฟอร์มเช่น **LMArena** นำเสนอระบบ crowdsourcing พร้อมการจัดอันดับ Elo สำหรับการประเมินโมเดลในสภาพแวดล้อมจริงจากการโต้ตอบกับผู้ใช้ที่มีชีวิต - **แนวทางผสมผสาน**: การรวมเมตริกอัตโนมัติเข้ากับการตัดสินของมนุษย์และการประเมินด้วย LLM เพื่อให้ได้ภาพที่ครอบคลุมและน่าเชื่อถือมากขึ้นของประสิทธิภาพโมเดล ภูมิทัศน์การประเมิน LLM ยังคงพัฒนาต่อเนื่อง โดยมุ่งไปสู่การสร้าง framework ที่มีหลายมิติ เป็นมาตรฐาน และทำซ้ำได้ ซึ่งคำนึงถึงไม่เพียงแค่ความแม่นยำ แต่ยังรวมถึงแง่มุมทางสังคมและจริยธรรมของการประยุกต์ใช้เทคโนโลยี AI[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/LLM_evaluation_%E2%80%94_%E0%B8%81%E0%B8%B2%E0%B8%A3%E0%B8%9B%E0%B8%A3%E0%B8%B0%E0%B9%80%E0%B8%A1%E0%B8%B4%E0%B8%99_LLM#cite_note-chang2023-1) ## ลิงก์อ้างอิง - Stanford HELM — เว็บไซต์ทางการของโครงการ Holistic Evaluation of Language Models - Chatbot Arena — แพลตฟอร์มสำหรับการประเมินเปรียบเทียบ chatbot โดยอิงจากความต้องการของมนุษย์ ## วรรณกรรม - Wang, A. et al. (2018). *GLUE: A Multi-Task Benchmark and Analysis Platform for Natural Language Understanding*. arXiv:1804.07461. - Zhang, T. et al. (2019). *BERTScore: Evaluating Text Generation with BERT*. arXiv:1904.09675. - Wang, A. et al. (2019). *SuperGLUE: A Stickier Benchmark for General-Purpose Language Understanding Systems*. arXiv:1905.00537. - Zellers, R. et al. (2019). *HellaSwag: Can a Machine Really Finish Your Sentence?*. arXiv:1905.07830. - Hendrycks, D. et al. (2020). *Measuring Massive Multitask Language Understanding*. arXiv:2009.03300. - Gehman, S. et al. (2020). *RealToxicityPrompts: Evaluating Neural Toxic Degeneration in Language Models*. arXiv:2009.11462. - Chen, M. et al. (2021). *Evaluating Large Language Models Trained on Code*. arXiv:2107.03374. - Parrish, A. et al. (2021). *BBQ: A Hand-Built Bias Benchmark for Question Answering*. arXiv:2110.08193. - Dhamala, J. et al. (2021). *BOLD: Dataset and Metrics for Measuring Biases in Open-Ended Language Generation*. arXiv:2101.11718. - Srivastava, A. et al. (2022). *Beyond the Imitation Game: Quantifying and Extrapolating the Capabilities of Language Models*. arXiv:2206.04615. - Bommasani, R. et al. (2022). *Holistic Evaluation of Language Models*. arXiv:2211.09110. - Chang, Y. et al. (2023). *A Survey on Evaluation of Large Language Models*. arXiv:2307.03109. - Zhuang, Y. et al. (2023). *Through the Lens of Core Competency: Survey on Evaluation of Large Language Models*. ACL Anthology:2023.ccl-2.8. - Zhu, K. et al. (2023). *PromptRobust: Towards Evaluating the Robustness of Large Language Models on Adversarial Prompts*. arXiv:2306.04528. ## หมายเหตุ 1. ↑ [1.0](https://systems-analysis.info/int/LLM_evaluation_%E2%80%94_%E0%B8%81%E0%B8%B2%E0%B8%A3%E0%B8%9B%E0%B8%A3%E0%B8%B0%E0%B9%80%E0%B8%A1%E0%B8%B4%E0%B8%99_LLM#cite_ref-chang2023_1-0) [1.1](https://systems-analysis.info/int/LLM_evaluation_%E2%80%94_%E0%B8%81%E0%B8%B2%E0%B8%A3%E0%B8%9B%E0%B8%A3%E0%B8%B0%E0%B9%80%E0%B8%A1%E0%B8%B4%E0%B8%99_LLM#cite_ref-chang2023_1-1) [1.2](https://systems-analysis.info/int/LLM_evaluation_%E2%80%94_%E0%B8%81%E0%B8%B2%E0%B8%A3%E0%B8%9B%E0%B8%A3%E0%B8%B0%E0%B9%80%E0%B8%A1%E0%B8%B4%E0%B8%99_LLM#cite_ref-chang2023_1-2) Chang, Y., et al. (2023). «A Survey on Evaluation of Large Language Models». *arXiv*. [1] 2. ↑ [2.0](https://systems-analysis.info/int/LLM_evaluation_%E2%80%94_%E0%B8%81%E0%B8%B2%E0%B8%A3%E0%B8%9B%E0%B8%A3%E0%B8%B0%E0%B9%80%E0%B8%A1%E0%B8%B4%E0%B8%99_LLM#cite_ref-ccl-survey_2-0) [2.1](https://systems-analysis.info/int/LLM_evaluation_%E2%80%94_%E0%B8%81%E0%B8%B2%E0%B8%A3%E0%B8%9B%E0%B8%A3%E0%B8%B0%E0%B9%80%E0%B8%A1%E0%B8%B4%E0%B8%99_LLM#cite_ref-ccl-survey_2-1) Zhuang, Y., et al. (2023). «Through the Lens of Core Competency: Survey on Evaluation of Large Language Models». *ACL Anthology*. [2] 3. [↑](https://systems-analysis.info/int/LLM_evaluation_%E2%80%94_%E0%B8%81%E0%B8%B2%E0%B8%A3%E0%B8%9B%E0%B8%A3%E0%B8%B0%E0%B9%80%E0%B8%A1%E0%B8%B4%E0%B8%99_LLM#cite_ref-wang2018_3-0) Wang, A., et al. (2018). «GLUE: A Multi-Task Benchmark and Analysis Platform for Natural Language Understanding». *arXiv*.[3] 4. [↑](https://systems-analysis.info/int/LLM_evaluation_%E2%80%94_%E0%B8%81%E0%B8%B2%E0%B8%A3%E0%B8%9B%E0%B8%A3%E0%B8%B0%E0%B9%80%E0%B8%A1%E0%B8%B4%E0%B8%99_LLM#cite_ref-understanding-benchmarks_4-0) Kumar, Pradosh. «Understanding Benchmarking in NLP: GLUE, SuperGLUE, HELM, MMLU, and BIG-Bench». *Medium*. 5. [↑](https://systems-analysis.info/int/LLM_evaluation_%E2%80%94_%E0%B8%81%E0%B8%B2%E0%B8%A3%E0%B8%9B%E0%B8%A3%E0%B8%B0%E0%B9%80%E0%B8%A1%E0%B8%B4%E0%B8%99_LLM#cite_ref-zhang2019-bertscore_5-0) Zhang, T., et al. (2019). «BERTScore: Evaluating Text Generation with BERT». *arXiv*. 6. [↑](https://systems-analysis.info/int/LLM_evaluation_%E2%80%94_%E0%B8%81%E0%B8%B2%E0%B8%A3%E0%B8%9B%E0%B8%A3%E0%B8%B0%E0%B9%80%E0%B8%A1%E0%B8%B4%E0%B8%99_LLM#cite_ref-chen2021-humaneval_6-0) Chen, M., et al. (2021). «Evaluating Large Language Models Trained on Code». *arXiv*. 7. [↑](https://systems-analysis.info/int/LLM_evaluation_%E2%80%94_%E0%B8%81%E0%B8%B2%E0%B8%A3%E0%B8%9B%E0%B8%A3%E0%B8%B0%E0%B9%80%E0%B8%A1%E0%B8%B4%E0%B8%99_LLM#cite_ref-zellers2019-hellaswag_7-0) Zellers, R., et al. (2019). «HellaSwag: Can a Machine Really Finish Your Sentence?». *arXiv*. 8. [↑](https://systems-analysis.info/int/LLM_evaluation_%E2%80%94_%E0%B8%81%E0%B8%B2%E0%B8%A3%E0%B8%9B%E0%B8%A3%E0%B8%B0%E0%B9%80%E0%B8%A1%E0%B8%B4%E0%B8%99_LLM#cite_ref-hendrycks2020-mmlu_8-0) Hendrycks, D., et al. (2020). «Measuring Massive Multitask Language Understanding». *arXiv*. 9. [↑](https://systems-analysis.info/int/LLM_evaluation_%E2%80%94_%E0%B8%81%E0%B8%B2%E0%B8%A3%E0%B8%9B%E0%B8%A3%E0%B8%B0%E0%B9%80%E0%B8%A1%E0%B8%B4%E0%B8%99_LLM#cite_ref-srivastava2022-bigbench_9-0) Srivastava, A., et al. (2022). «Beyond the Imitation Game: Quantifying and extrapolating the capabilities of language models». *arXiv*. 10. [↑](https://systems-analysis.info/int/LLM_evaluation_%E2%80%94_%E0%B8%81%E0%B8%B2%E0%B8%A3%E0%B8%9B%E0%B8%A3%E0%B8%B0%E0%B9%80%E0%B8%A1%E0%B8%B4%E0%B8%99_LLM#cite_ref-bommasani2022-helm_10-0) Bommasani, R., et al. (2022). «Holistic Evaluation of Language Models». *arXiv*. [4]