---
title: "Pre-training of large language models — การเรียนรู้เบื้องต้น"
source: "https://systems-analysis.info/int/Pre-training_of_large_language_models_%E2%80%94_%E0%B8%81%E0%B8%B2%E0%B8%A3%E0%B9%80%E0%B8%A3%E0%B8%B5%E0%B8%A2%E0%B8%99%E0%B8%A3%E0%B8%B9%E0%B9%89%E0%B9%80%E0%B8%9A%E0%B8%B7%E0%B9%89%E0%B8%AD%E0%B8%87%E0%B8%95%E0%B9%89%E0%B8%99"
wiki: "systems-analysis.info/int"
article: "Pre-training_of_large_language_models_—_การเรียนรู้เบื้องต้น"
language: "th"
categories:
  - "Category:Large language models"
  - "Category:Machine learning"
  - "Category:Thai"
revision_id: 5718
wiki_created_at: 2026-09-06T23:53:09Z
wiki_modified_at: 2026-09-06T23:53:09Z
downloaded_at: 2026-09-07T23:09:59Z
---

# Pre-training of large language models — การเรียนรู้เบื้องต้น

**การเรียนรู้เบื้องต้นของโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM)** — คือขั้นตอนพื้นฐานในการสร้างโมเดลภาษาขนาดใหญ่สมัยใหม่ ซึ่งประกอบด้วยการฝึกโมเดลบนชุดข้อมูลข้อความที่ไม่มีการติดป้ายกำกับจำนวนมหาศาลและหลากหลาย กระบวนการนี้ช่วยให้โมเดลสามารถเรียนรู้รูปแบบทางภาษาทั่วไป ความรู้เกี่ยวกับโลก และความสัมพันธ์เชิงความหมาย จนก่อให้เกิดสิ่งที่เรียกว่า **โมเดลพื้นฐาน** (foundation model) ซึ่งสามารถนำไปปรับใช้กับงานเฉพาะต่าง ๆ ได้ในภายหลัง

## Pre-training คืออะไร?

การเรียนรู้เบื้องต้น (pre-training) คือระยะเริ่มต้นของการฝึก ซึ่ง LLM จะถูกฝึกบนชุดข้อมูลข้อความขนาดใหญ่โดยใช้วิธีการ **self-supervised learning** ซึ่งหมายความว่าสัญญาณการฝึก (ป้ายกำกับ) ถูกสร้างขึ้นจากข้อมูลนั้นเอง โดยไม่จำเป็นต้องให้มนุษย์ติดป้ายกำกับด้วยตนเอง

เป้าหมายหลักของขั้นตอนนี้คือการทำนายส่วนที่ซ่อนอยู่หรือส่วนที่ยังไม่มาถึงของข้อความ ขึ้นอยู่กับสถาปัตยกรรม จะใช้งานหลักสองประเภท:

- **Causal Language Modeling (CLM):** โมเดลเรียนรู้การทำนายคำ (token) ถัดไปในลำดับโดยอาศัยคำก่อนหน้าทั้งหมด แนวทางนี้เป็นรากฐานของโมเดลเชิงสร้าง (generative) เช่น GPT
- **Masked Language Modeling (MLM):** โมเดลเรียนรู้การกู้คืนคำที่ถูก "ปิดบัง" (ซ่อน) แบบสุ่มในข้อความ โดยใช้บริบทสองทิศทางรอบ ๆ คำเหล่านั้น (คำทางซ้ายและขวา) วิธีนี้ใช้ในโมเดลเช่น BERT

ด้วยงานเหล่านี้ โมเดลจึงถูกบังคับให้ศึกษาไวยากรณ์ ความหมาย และความรู้เชิงข้อเท็จจริงเกี่ยวกับโลก เพื่อให้การทำนายประสบความสำเร็จ

## ข้อมูลสำหรับการเรียนรู้เบื้องต้น

ประสิทธิผลของการเรียนรู้เบื้องต้นขึ้นอยู่กับคุณภาพและความหลากหลายของข้อมูลการฝึกเป็นอย่างมาก แหล่งข้อมูลหลักที่ใช้มีดังต่อไปนี้:

- **หน้าเว็บ:** ชุดข้อมูลเช่น Common Crawl และ C4 ให้หัวข้อ สไตล์ และภาษาที่หลากหลาย โดยเป็นตัวแทน "ภาพถ่าย" ของอินเทอร์เน็ต
- **หนังสือ:** คลังข้อมูลเช่น BookCorpus และ The Pile มอบข้อความที่มีโครงสร้างและเชื่อมโยงกัน ซึ่งเป็นประโยชน์ต่อการทำความเข้าใจการพึ่งพาระยะยาวและเรื่องเล่า
- **ข้อมูลการสนทนา:** ข้อมูลจากฟอรัม (เช่น Reddit) และโซเชียลมีเดีย ซึ่งช่วยให้โมเดลเรียนรู้ภาษาที่ไม่เป็นทางการและรูปแบบการโต้ตอบ
- **ข้อมูลเฉพาะทาง:** บทความทางวิทยาศาสตร์ (จาก arXiv) โค้ดโปรแกรม (จาก GitHub และ The Stack) หรือข้อความหลายภาษาเพื่อพัฒนาความสามารถเฉพาะของโมเดล

### ตัวอย่างการกระจายข้อมูล

โมเดลต่าง ๆ ใช้สัดส่วนของแหล่งข้อมูลที่แตกต่างกัน ซึ่งส่งผลต่อความสามารถขั้นสุดท้ายของแต่ละโมเดล:

- GPT-3 (175 พันล้านพารามิเตอร์):\*\* หนังสือ 16%, หน้าเว็บ 84%
- PaLM (540 พันล้านพารามิเตอร์):\*\* หนังสือ 5%, หน้าเว็บ 14%, ข้อมูลการสนทนา 50%, อื่น ๆ 31%
- LLaMA (65 พันล้านพารามิเตอร์):\*\* หนังสือ 5%, หน้าเว็บ 2%, ข้อมูลการสนทนา 87%

การกระจายเหล่านี้แสดงให้เห็นว่าการเลือกข้อมูลเป็นการตัดสินใจเชิงกลยุทธ์ที่แตกต่างกันไปตามเป้าหมายของโมเดล

### คลังข้อมูลที่ใช้บ่อย

| คลังข้อมูล      | ขนาด  | แหล่งที่มา      | อัปเดตล่าสุด  |
|--------------|-------|--------------|------------|
| BookCorpus   | 5GB   | หนังสือ        | ธ.ค.-2015  |
| Gutenberg    | \-    | หนังสือ        | ธ.ค.-2021  |
| C4           | 800GB | Common Crawl | เม.ย.-2019 |
| CC-Stories-R | 31GB  | Common Crawl | ก.ย.-2019  |
| CC-NEWS      | 78GB  | Common Crawl | ก.พ.-2019  |
| REALNEWS     | 120GB | Common Crawl | เม.ย.-2019 |
| OpenWebText  | 38GB  | ลิงก์ Reddit   | มี.ค.-2023  |
| Pushshift.io | 2TB   | ลิงก์ Reddit   | มี.ค.-2023  |
| Wikipedia    | 21GB  | วิกิพีเดีย       | มี.ค.-2023  |
| The Pile     | 800GB | อื่น ๆ         | ธ.ค.-2020  |
| ROOTS        | 1.6TB | อื่น ๆ         | มิ.ย.-2022  |

ชุดข้อมูลที่ใช้บ่อยสำหรับการเรียนรู้เบื้องต้นของ LLM

## เทคนิคการฝึก

การเรียนรู้เบื้องต้นของ LLM ต้องการทรัพยากรการคำนวณจำนวนมาก สำหรับการจัดการกระบวนการนี้ จะใช้เทคนิคต่อไปนี้:

- **การฝึกแบบกระจาย (Distributed Training):** การใช้ GPU หรือ TPU หลายตัวเพื่อประมวลผลแบบขนาน
- **Mixed Precision:** การใช้รูปแบบตัวเลขที่มีความแม่นยำต่ำกว่า (เช่น 16 บิตแทน 32 บิต) เพื่อเร่งการคำนวณและลดการใช้หน่วยความจำ
- **Gradient Checkpointing:** เทคนิคการประหยัดหน่วยความจำโดยการคำนวณใหม่แทนการจัดเก็บการกระตุ้นขั้นกลางบางส่วน
- **Model Parallelism:** การกระจายโมเดลเองไปยังหลายอุปกรณ์

การฝึกโมเดลอย่าง GPT-3 อาจใช้เวลาหลายเดือนบน GPU หลายพันตัว

## กฎการปรับขนาด

การวิจัย เช่น งานของ OpenAI (Kaplan et al., 2020) แสดงให้เห็นว่าประสิทธิภาพของโมเดลภาษาปรับปรุงขึ้นอย่างคาดเดาได้เมื่อปัจจัยสามประการเพิ่มขึ้น:

- ขนาดของโมเดล (จำนวนพารามิเตอร์)
- ปริมาณข้อมูล
- ทรัพยากรการคำนวณ

ความสัมพันธ์เชิงประจักษ์เหล่านี้ที่รู้จักกันในชื่อ **กฎการปรับขนาด** (scaling laws) ทำหน้าที่เป็นแนวทางสำหรับนักพัฒนาในการออกแบบและฝึกโมเดลที่มีขนาดใหญ่และทรงพลังยิ่งขึ้น ช่วยให้สามารถจัดสรรงบประมาณการคำนวณได้อย่างเหมาะสมที่สุด

## ความท้าทายและความสำเร็จ

- **การปรับขนาด:** ความสำเร็จหลักของการเรียนรู้เบื้องต้นคือความสามารถในการสร้างสมดุลระหว่างขนาดโมเดล ข้อมูล และการคำนวณเพื่อให้ได้ประสิทธิภาพที่เหมาะสมที่สุด
- **คุณภาพข้อมูล:** การรับประกันความสะอาด ความหลากหลาย และการปราศจากอคติในข้อมูลการฝึกเป็นความท้าทายสำคัญ
- **ประสิทธิภาพ:** การพัฒนาวิธีการลดต้นทุนการคำนวณ เช่น การเรียนรู้เบื้องต้นแบบต่อเนื่องหรือสถาปัตยกรรมที่มีประสิทธิภาพมากขึ้น
- **ความสามารถหลายภาษา:** การสร้างโมเดลที่สามารถประมวลผลหลายภาษาได้อย่างมีประสิทธิภาพต้องอาศัยการคัดเลือกและสร้างสมดุลข้อมูลอย่างรอบคอบ

## ดูเพิ่มเติม

- โมเดลภาษาขนาดใหญ่
- BERT
- GPT