---
title: "OpenAI's large language models — โมเดลภาษาขนาดใหญ่ของ OpenAI"
source: "https://systems-analysis.info/int/OpenAI'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_OpenAI"
wiki: "systems-analysis.info/int"
article: "OpenAI's_large_language_models_—_โมเดลภาษาขนาดใหญ่ของ_OpenAI"
language: "th"
categories:
  - "Category:Large language models"
  - "Category:LLM families"
  - "Category:Machine learning"
  - "Category:OpenAI"
  - "Category:Thai"
revision_id: 5074
wiki_created_at: 2026-09-06T23:44:09Z
wiki_modified_at: 2026-09-06T23:44:09Z
downloaded_at: 2026-09-07T23:06:40Z
---

# OpenAI's large language models — โมเดลภาษาขนาดใหญ่ของ OpenAI

**โมเดลภาษาขนาดใหญ่ของ OpenAI** — คือชุดของโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) ที่พัฒนาโดยห้องปฏิบัติการวิจัย OpenAI โมเดลเหล่านี้สร้างขึ้นบนสถาปัตยกรรม Transformer และกลายเป็นปัจจัยสำคัญในการพัฒนา Generative AI นับตั้งแต่โมเดล GPT-1 ที่เปิดตัวในปี 2018 แต่ละรุ่นที่ตามมา ไม่ว่าจะเป็น GPT-2, GPT-3, GPT-4 และระบบมัลติโมดัลที่ใหม่กว่า เช่น GPT-4o และตระกูล O-series ต่างแสดงให้เห็นการเติบโตแบบทวีคูณในด้านความสามารถ ขนาด และอิทธิพล

## ประวัติของ OpenAI และปรัชญาการพัฒนา

### การก่อตั้งและพันธกิจในช่วงแรก

บริษัท OpenAI ก่อตั้งขึ้นเมื่อวันที่ 11 ธันวาคม 2015 ในฐานะห้องปฏิบัติการวิจัยไม่แสวงหากำไร ในบรรดาผู้ก่อตั้งมีบุคคลสำคัญ เช่น Sam Altman, Elon Musk, Ilya Sutskever และ Greg Brockman พันธกิจดั้งเดิมคือการสร้าง AI ทั่วไป (AGI) ที่ «ปลอดภัยและเป็นประโยชน์» เพื่อประโยชน์ของมนุษยชาติทั้งหมด ปรัชญายุคแรกของบริษัทเน้นความเปิดกว้างและความร่วมมือ โดยวางแผนที่จะเผยแพร่ผลงานทั้งหมดในแหล่งเก็บข้อมูลแบบเปิด

### การเปลี่ยนผ่านสู่โมเดลเชิงพาณิชย์

เมื่อขนาดของโมเดลขยายตัวขึ้นและค่าใช้จ่ายในการคำนวณที่ตามมาเพิ่มสูงขึ้น ในปี 2019 OpenAI จึงถูกบังคับให้ทบทวนโครงสร้างองค์กร มีการจัดตั้งบริษัทในเครือเชิงพาณิชย์ **OpenAI LP** (Limited Partnership) โดยใช้โมเดล «กำไรจำกัด» ก้าวนี้ทำให้สามารถดึงดูดการลงทุนขนาดใหญ่ได้ โดยที่สำคัญที่สุดคือความร่วมมือกับ Microsoft ซึ่งลงทุนใน OpenAI หลายพันล้านดอลลาร์และให้การเข้าถึงโครงสร้างพื้นฐานคลาวด์ Microsoft Azure การเปลี่ยนผ่านนี้หมายถึงการเคลื่อนออกจากการวิจัยแบบเปิดอย่างสมบูรณ์สู่การพัฒนาเชิงพาณิชย์ที่ปิดกว้างมากขึ้น ซึ่งจำเป็นสำหรับการจัดหาเงินทุนเพื่อการฝึกโมเดลรุ่นต่อไป

## เทคโนโลยีหลักและสถาปัตยกรรม

### สถาปัตยกรรม Transformer

โมเดลทั้งหมดในตระกูล GPT ถูกสร้างขึ้นบนสถาปัตยกรรม **Transformer** ที่ Google เปิดตัวในปี 2017 สถาปัตยกรรมนี้ปฏิวัติการประมวลผลภาษาธรรมชาติด้วยกลไก **self-attention** ซึ่งช่วยให้โมเดลสามารถถ่วงน้ำหนักความสำคัญของคำต่าง ๆ ในประโยคและประมวลผลลำดับแบบขนานแทนที่จะเป็นแบบต่อเนื่องเหมือนใน Recurrent Neural Network (RNN) สิ่งนี้เปิดโอกาสให้ฝึกโมเดลได้อย่างมีประสิทธิภาพบนข้อมูลจำนวนมหาศาล

### แนวทาง Decoder-only ของ GPT

ต่างจากสถาปัตยกรรม Transformer แบบเต็มรูปแบบที่ประกอบด้วย encoder และ decoder โมเดล GPT ใช้เฉพาะ **ส่วน decoder** เท่านั้น สถาปัตยกรรมนี้เหมาะอย่างยิ่งสำหรับงานเชิงสร้างสรรค์ เนื่องจากมีลักษณะ autoregressive โดยธรรมชาติ — กล่าวคือ ทำนาย token ถัดไปโดยอาศัย token ก่อนหน้าทั้งหมดในลำดับ แนวทางนี้กลายเป็นเอกลักษณ์ของโมเดล GPT

### วิธีการฝึก

วิวัฒนาการของโมเดล GPT มีความเชื่อมโยงอย่างใกล้ชิดกับการพัฒนาวิธีการฝึก:

- **Self-supervised Pre-training**: นี่คือขั้นตอนพื้นฐานที่โมเดลเรียนรู้จากข้อความที่ไม่มีป้ายกำกับจำนวนมหาศาล (เช่น เนื้อหาทั้งหมดบนอินเทอร์เน็ต หนังสือ) เพื่อแก้ปัญหาง่าย ๆ — ทำนายคำถัดไป สิ่งนี้ช่วยให้โมเดลเรียนรู้ไวยากรณ์ วากยสัมพันธ์ ข้อเท็จจริงเกี่ยวกับโลก และรูปแบบภาษาทั่วไป
- **Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF)**: เริ่มตั้งแต่ InstructGPT และ GPT-3.5 วิธีนี้กลายเป็นกุญแจสำคัญ โดยมีหลายขั้นตอน:

1.  ผู้ใส่คำอธิบายประกอบที่เป็นมนุษย์เขียนคำตอบอ้างอิงสำหรับคำขอต่าง ๆ
2.  โมเดลสร้างคำตอบหลายรายการ และผู้ใส่คำอธิบายประกอบจัดอันดับจากดีที่สุดไปแย่ที่สุด
3.  จากการจัดอันดับเหล่านี้จะฝึก «reward model» ซึ่งเรียนรู้ที่จะทำนายว่ามนุษย์จะชอบคำตอบใด
4.  โมเดลหลักได้รับการ fine-tuning ด้วยอัลกอริทึม Reinforcement Learning โดยใช้ reward model เป็นแหล่งข้อมูลป้อนกลับ เพื่อสร้างคำตอบที่มีประโยชน์ ซื่อสัตย์ และปลอดภัยมากขึ้น

## วิวัฒนาการของโมเดล GPT

### GPT-1 (2018)

โมเดลแรกในชุด เปิดตัวในปี 2018

- **พารามิเตอร์:** 117 ล้าน
- **สถาปัตยกรรม:** Transformer-decoder 12 ชั้น
- **การฝึก:** ฝึกบน corpus **BookCorpus** (หนังสือที่ยังไม่ได้ตีพิมพ์ประมาณ 7,000 เล่ม)
- **นวัตกรรมหลัก:** แสดงให้เห็นถึงประสิทธิผลของแนวทางสองขั้นตอน (pre-training + fine-tuning) วางรากฐานสำหรับโมเดลทั้งหมดที่ตามมา พิสูจน์ว่าโมเดลเดียวสามารถปรับใช้กับงาน NLP หลายอย่างได้โดยไม่ต้องเปลี่ยนสถาปัตยกรรม

### GPT-2 (2019)

การขยายขนาดอย่างมีนัยสำคัญเมื่อเทียบกับ GPT-1

- **พารามิเตอร์:** 1.5 พันล้าน (มากกว่า GPT-1 ประมาณ 10 เท่า)
- **สถาปัตยกรรม:** Transformer-decoder 48 ชั้น
- **การฝึก:** ฝึกบน corpus **WebText** (ข้อความคุณภาพสูง 40 GB ที่กรองมาจากอินเทอร์เน็ต)
- **นวัตกรรมหลัก:** แสดงให้เห็นความสามารถที่น่าประทับใจในการเรียนรู้แบบ **zero-shot** นั่นคือ การแก้ปัญหาโดยไม่ต้องมีการ fine-tuning พิเศษ สามารถสร้างข้อความที่ยาวและสอดคล้องกัน การเปิดตัวของโมเดลนี้มาพร้อมกับการถกเถียงในสาธารณะเกี่ยวกับความเสี่ยงของการนำไปใช้ในทางที่ผิด ทำให้ OpenAI เผยแพร่เฉพาะเวอร์ชันที่ตัดทอนในตอนแรก

### GPT-3 (2020)

โมเดลที่สร้างความก้าวหน้าครั้งสำคัญในด้านความสามารถและการรับรู้ของสาธารณชนต่อ LLM

- **พารามิเตอร์:** 175 พันล้าน (มากกว่า GPT-2 ประมาณ 100 เท่า)
- **สถาปัตยกรรม:** Transformer-decoder 96 ชั้น
- **การฝึก:** ฝึกบน corpus ผสมขนาดประมาณ 570 GB รวมถึง Common Crawl, หนังสือ และ Wikipedia
- **นวัตกรรมหลัก:** การเกิดขึ้นของความสามารถในการเรียนรู้แบบ **few-shot** ที่แข็งแกร่ง — โมเดลสามารถแก้ปัญหาได้โดยรับตัวอย่างเพียงไม่กี่รายการในคำขอ GPT-3 เป็นโมเดลแรกที่ OpenAI เปิดให้ใช้งานผ่าน API เชิงพาณิชย์ ซึ่งจุดประกายการเติบโตของ startup ที่ใช้ Generative AI

### InstructGPT และ GPT-3.5 (2022)

ตระกูลโมเดลที่มุ่งเน้นการปรับปรุงความสามารถในการควบคุมและประโยชน์ใช้สอย

- **พารามิเตอร์:** เทียบเคียงได้กับ GPT-3 (ประมาณ 175 พันล้าน)
- **การฝึก:** ใช้วิธี **RLHF** เป็นครั้งแรกในวงกว้าง เพื่อสอนให้โมเดลปฏิบัติตามคำสั่งได้ดีขึ้น มีความน่าเชื่อถือมากขึ้น และมีความเป็นพิษน้อยลง
- **นวัตกรรมหลัก:** การเพิ่มขึ้นอย่างมากของ «ความเชื่อฟัง» และความปลอดภัยของโมเดล โมเดล **gpt-3.5-turbo** เป็นรากฐานของการเปิดตัว **ChatGPT** ครั้งแรก ซึ่งเปิดให้บริการเมื่อวันที่ 30 พฤศจิกายน 2022 และกลายเป็นปรากฏการณ์ระดับโลก

### GPT-4 (2023)

โมเดลเรือธงใหม่ที่เป็นสัญลักษณ์ของการเปลี่ยนผ่านสู่ความเป็น Multimodal

- **พารามิเตอร์:** ไม่เปิดเผยอย่างเป็นทางการ (ประมาณการณ์ที่ประมาณ 1.7 ล้านล้าน อาจใช้สถาปัตยกรรม Mixture-of-Experts)
- **สถาปัตยกรรม:** Multimodal Transformer
- **การฝึก:** ฝึกบน corpus ข้อความและรูปภาพขนาดใหญ่
- **นวัตกรรมหลัก:** **ความเป็น Multimodal** — ความสามารถในการรับ input ไม่เพียงแค่ข้อความ แต่รวมถึงรูปภาพด้วย แสดงประสิทธิภาพในระดับมนุษย์ (และสูงกว่า) ในการทดสอบวิชาชีพและวิชาการหลายรายการ (เช่น การสอบทนายความ)

### GPT-4 Turbo (2023)

เวอร์ชันที่ได้รับการปรับปรุงและเข้าถึงได้ง่ายขึ้นของ GPT-4

- **พารามิเตอร์:** เทียบเคียงได้กับ GPT-4
- **Context Window:** ขยายเป็น **128,000 token** (ประมาณ 300 หน้าข้อความ)
- **การฝึก:** ความรู้ที่อัปเดต (ถึงเดือนเมษายน 2023)
- **นวัตกรรมหลัก:** การลดต้นทุนการเรียก API อย่างมีนัยสำคัญ การปฏิบัติตามคำสั่งที่ดีขึ้น และความรู้ที่ทันสมัยกว่า ทำให้ประสิทธิภาพของ GPT-4 เข้าถึงได้สำหรับแอปพลิเคชันในวงกว้างมากขึ้น

### GPT-4o (2024)

«Omni-model» ที่ประมวลผลหลายโหมดแบบ native

- **นวัตกรรมหลัก:** การประมวลผล **Multimodal** แบบ native สำหรับข้อความ เสียง และรูปภาพแบบเรียลไทม์ภายในโมเดลเดียว สิ่งนี้ให้การตอบสนองที่รวดเร็วและเป็นธรรมชาติมาก เทียบได้กับความเร็วของการสนทนาของมนุษย์ GPT-4o ทำให้ความสามารถระดับ GPT-4 พร้อมใช้งานสำหรับผู้ใช้ ChatGPT ฟรี

### ตระกูล O-series: o1 และ o3 (2024-2025)

โมเดลรุ่นใหม่ที่มุ่งเน้นการพัฒนาความสามารถในการ **reasoning**

- **โมเดล o1** (กันยายน 2024): นำเสนอในฐานะก้าวสำคัญในด้านการทำงานทางปัญญา ช่วยให้สามารถแก้ปัญหาที่ซับซ้อนยิ่งขึ้นซึ่งต้องการการวิเคราะห์เชิงลึกและการ reasoning หลายขั้นตอน
- **โมเดล o3** (มกราคม 2025): การพัฒนาต่อยอดแนวคิดของ o1 โดยมีคะแนนที่สูงขึ้นในการทดสอบตรรกะและคณิตศาสตร์ที่ซับซ้อน (เช่น 96.7% ในการสอบ AIME 2024)
- **นวัตกรรมหลัก:** เน้นไม่เพียงแค่การสร้างข้อความ แต่การสร้างลำดับตรรกะ (Chain-of-Thought) และการแก้ปัญหาที่ซับซ้อน ซึ่งทำให้ AI เข้าใกล้การคิดเชิงนามธรรมมากขึ้น

## โมเดลเฉพาะทาง

นอกจากกลุ่มผลิตภัณฑ์หลัก GPT แล้ว OpenAI ยังได้พัฒนาโมเดลหลายรายการสำหรับงานเฉพาะ:

- **DALL-E:** ชุดโมเดล (2021-ปัจจุบัน) สำหรับการสร้างรูปภาพจากคำอธิบายข้อความ ใช้การรวมกันของ Transformer และ diffusion model เพื่อสร้างภาพที่สมจริงและมีสไตล์
- **Codex และ GitHub Copilot:** เวอร์ชันของ GPT-3 ที่ได้รับการ fine-tuning บนโค้ดหลายพันล้านบรรทัด เป็นรากฐานของ **GitHub Copilot** (2021) — เครื่องมือเติมโค้ดอัตโนมัติที่เปลี่ยนแปลงกระบวนการพัฒนาซอฟต์แวร์อย่างพื้นฐาน
- **Whisper:** โมเดลความแม่นยำสูงสำหรับการรู้จำเสียงพูดและถอดเสียง (2022) ฝึกบนข้อมูลเสียง 680,000 ชั่วโมง ทำให้ทำงานได้กับหลายภาษา สำเนียง และในสภาวะที่มีเสียงรบกวน
- **Sora:** โมเดลสำหรับการสร้างวิดีโอจากคำอธิบายข้อความ (ประกาศในปี 2024) สามารถสร้างวิดีโอคุณภาพสูงที่มีสไตล์สอดคล้องและลำดับเหตุการณ์สมเหตุสมผล ความยาวสูงสุดหนึ่งนาที

## ตารางสรุปโมเดล

| โมเดล       | ปีที่เปิดตัว   | พารามิเตอร์ (ประมาณ) | ขนาด Context Window  | นวัตกรรมหลัก                                                     |
|-------------|-----------|--------------------|----------------------|----------------------------------------------------------------|
| **GPT-1**   | 2018      | 117 ล้าน            | 512 token            | กระบวนทัศน์ «pre-training + fine-tuning» ประสิทธิผลของ Transformer |
| **GPT-2**   | 2019      | 1.5 พันล้าน          | 1024 token           | Zero-shot learning การสร้างข้อความยาวที่สอดคล้องกัน                  |
| **GPT-3**   | 2020      | 175 พันล้าน          | 2048 token           | Few-shot learning ความเป็นสากล API เชิงพาณิชย์                     |
| **GPT-3.5** | 2022      | ≈175 พันล้าน         | 4096 / 16,000 token  | การฝึกด้วย RLHF การปฏิบัติตามคำสั่งที่ดีขึ้น รากฐานของ ChatGPT             |
| **GPT-4**   | 2023      | ≈1.7 ล้านล้าน        | 8,192 / 32,768 token | ความเป็น Multimodal (ข้อความ+รูปภาพ) ประสิทธิภาพระดับมนุษย์            |
| **GPT-4o**  | 2024      | ไม่เปิดเผย           | 128,000 token        | Multimodal แบบ native (ข้อความ เสียง รูปภาพ) การโต้ตอบแบบเรียลไทม์   |
| **o1 / o3** | 2024-2025 | ไม่เปิดเผย           | 128,000 token        | เน้นความสามารถ reasoning ขั้นสูงและการแก้ปัญหาที่ซับซ้อน                 |

การเปรียบเทียบโมเดล OpenAI GPT หลัก

## ประเด็นด้านจริยธรรม กฎหมาย และสังคม

การพัฒนาและการแพร่กระจายของโมเดล GPT ก่อให้เกิดการถกเถียงอย่างกว้างขวางในสังคม

- **ข้อมูลเท็จและเนื้อหาที่เป็นอันตราย:** ความสามารถของโมเดลในการสร้างข้อความที่น่าเชื่อถือก่อให้เกิดความเสี่ยงที่จะถูกนำไปใช้สร้างข่าวปลอม การโฆษณาชวนเชื่อ และ phishing OpenAI ใช้ตัวกรองความปลอดภัย แต่ปัญหาการหลบเลี่ยงข้อจำกัด (jailbreaking) ยังคงมีอยู่
- **ลิขสิทธิ์:** โมเดลได้รับการฝึกบนข้อมูลจากอินเทอร์เน็ต รวมถึงเนื้อหาที่ได้รับการคุ้มครองลิขสิทธิ์ สิ่งนี้นำไปสู่การฟ้องร้องจากนักเขียนและสำนักพิมพ์ (เช่น The New York Times) โดยกล่าวหาว่ามีการละเมิดลิขสิทธิ์ ผลลัพธ์ของคดีเหล่านี้จะกำหนดอนาคตของการฝึก LLM
- **ความเป็นส่วนตัวของข้อมูล:** มีความเสี่ยงที่โมเดลจะทำซ้ำข้อมูลส่วนบุคคลจาก corpus การฝึกโดยไม่ได้ตั้งใจ นอกจากนี้ข้อมูลที่ผู้ใช้ป้อนใน ChatGPT อาจถูกนำไปใช้สำหรับการฝึกเพิ่มเติม ซึ่งทำให้หน่วยงานกำกับดูแลกังวล (เช่น ในอิตาลีในปี 2023)
- **ผลกระทบต่อตลาดแรงงาน:** การทำให้งานที่เกี่ยวข้องกับการสร้างข้อความ โค้ด และการวิเคราะห์ข้อมูลเป็นอัตโนมัติ อาจเปลี่ยนแปลงอาชีพของนักเขียน นักพัฒนา นักวิเคราะห์ และอื่น ๆ ในระยะสั้น โมเดลทำหน้าที่เป็น «ผู้ช่วยนักบิน» เพิ่มประสิทธิภาพการทำงาน แต่ในระยะยาวอาจนำไปสู่การทำให้บทบาทบางอย่างเป็นอัตโนมัติอย่างสมบูรณ์
- **ความเสี่ยงเชิงอัตถิภาวนิยมและความปลอดภัยของ AI:** ภายใน OpenAI และในชุมชนวิทยาศาสตร์มีการถกเถียงเกี่ยวกับความเสี่ยงในระยะยาวที่เกี่ยวข้องกับการสร้าง superintelligence (AGI) บริษัทประกาศความมุ่งมั่นในการพัฒนาอย่างปลอดภัย โดยจัดตั้งทีมอย่าง *Superalignment* เพื่อแก้ปัญหาการควบคุมระบบที่มีความสามารถมากขึ้นในอนาคต

## เอกสารอ้างอิง

- Radford, A. et al. (2018). *Improving Language Understanding by Generative Pre-Training*. OpenAI.
- Radford, A. et al. (2019). *Language Models are Unsupervised Multitask Learners*. OpenAI.
- Brown, T. et al. (2020). *Language Models are Few-Shot Learners*. arXiv:2005.14165.
- OpenAI (2023). *GPT-4 Technical Report*. arXiv:2303.08774.
- Ouyang, L. et al. (2022). *Training language models to follow instructions with human feedback*. arXiv:2203.02155.

## ลิงก์ภายนอก

- เว็บไซต์ทางการของ OpenAI