---
title: "Synthetic data generation (TH)"
source: "https://systems-analysis.info/int/Synthetic_data_generation_(TH)"
wiki: "systems-analysis.info/int"
article: "Synthetic_data_generation_(TH)"
language: "th"
categories:
  - "Category:Large language models"
  - "Category:Machine learning"
  - "Category:Thai"
revision_id: 7028
wiki_created_at: 2026-09-07T00:14:47Z
wiki_modified_at: 2026-09-07T00:14:47Z
downloaded_at: 2026-09-07T23:17:02Z
---

# Synthetic data generation (TH)

**การสร้างข้อมูลสังเคราะห์ด้วย LLM** คือเทคโนโลยีการสร้างข้อมูลขึ้นมาโดยเทียม ซึ่งมีคุณลักษณะทางสถิติและโครงสร้างที่เลียนแบบข้อมูลจริง แต่ไม่มีข้อมูลส่วนบุคคลที่แท้จริง แนวทางนี้ใช้ศักยภาพของโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) และกลายเป็นเครื่องมือสำคัญใน Machine Learning สมัยใหม่เพื่อแก้ปัญหาการขาดแคลนข้อมูล ความเป็นส่วนตัว และต้นทุนสูงของการติดป้ายกำกับด้วยมือ<sup>[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/Synthetic_data_generation_(TH)#cite_note-advances_llm_gen-1)</sup>

## คำนิยามและที่มา

### ข้อมูลสังเคราะห์คืออะไร?

**ข้อมูลสังเคราะห์** คือข้อมูลที่ถูกสร้างขึ้นโดยเทียม ซึ่งจำลองคุณสมบัติทางสถิติและรูปแบบของชุดข้อมูลจริงต้นฉบับ สถาบันมาตรฐานและเทคโนโลยีแห่งชาติของสหรัฐอเมริกา (NIST) นิยามว่าเป็นข้อมูลที่รักษาคุณสมบัติทางสถิติของต้นฉบับไว้ แต่ไม่เปิดเผยรายละเอียดส่วนบุคคล<sup>[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/Synthetic_data_generation_(TH)#cite_note-fedscoop_nist-2)</sup> แตกต่างจากการทำให้ไม่ระบุตัวตนทั่วไป (anonymization) การสังเคราะห์ข้อมูลสร้างระเบียนใหม่ทั้งหมด ซึ่งให้การปกป้องความเป็นส่วนตัวในระดับที่สูงกว่า

### เหตุใดจึงเกิดความต้องการ?

ความสนใจที่เพิ่มขึ้นในการสร้างข้อมูลสังเคราะห์มีสาเหตุจากปัจจัยหลายประการ:

- **การขาดแคลนข้อมูล**: ในหลายสาขา โดยเฉพาะสาขาเฉพาะทาง ข้อมูลที่ติดป้ายกำกับและมีคุณภาพมีไม่เพียงพอสำหรับการฝึก robust โมเดล
- **ต้นทุนการติดป้ายกำกับสูง**: การติดป้ายกำกับข้อมูลด้วยมือเป็นกระบวนการที่ใช้แรงงานมากและมีค่าใช้จ่ายสูง
- **ข้อกำหนดด้านความเป็นส่วนตัว**: บรรทัดฐานทางกฎหมายและจริยธรรม (เช่น GDPR) จำกัดการใช้ข้อมูลจริงที่มีข้อมูลส่วนบุคคล ทางการแพทย์ หรือทางการเงิน
- **ความไม่สมดุลของคลาส**: ในข้อมูลจริง เหตุการณ์สำคัญบางอย่างที่หายาก (*edge cases*) อาจมีตัวแทนไม่เพียงพอ ทำให้โมเดลเรียนรู้ได้ไม่ดี

LLM ที่ฝึกบน corpus ขนาดใหญ่ของข้อความและโค้ดกลายเป็นเครื่องมือที่มีประสิทธิภาพในการแก้ปัญหาเหล่านี้ เนื่องจากสามารถสร้างเนื้อหาที่มีความสอดคล้องและหลากหลาย เลียนแบบรูปแบบและการกระจายของข้อมูลจริง

## วิธีการสร้างหลักด้วย LLM

มีแนวทางสำคัญหลายประการในการสร้างข้อมูลสังเคราะห์โดยใช้ LLM

### 1. การสร้างตาม prompt (Prompt-based)

นี่คือวิธีการตรงไปตรงมา ซึ่ง LLM สร้างข้อมูลจากคำขอเป็นข้อความ (prompt)

- **Zero-shot (จากศูนย์)**: โมเดลสร้างตัวอย่างโดยอาศัยเพียงคำอธิบายของงาน โดยไม่มีตัวอย่างประกอบ แนวทางนี้ส่งเสริมความหลากหลาย แต่อาจให้ผลลัพธ์ที่เกี่ยวข้องน้อยกว่า
- **Few-shot (มีตัวอย่างสองสามชิ้น)**: รวมตัวอย่างผลลัพธ์ที่ต้องการไว้ใน prompt สองสามชิ้น ซึ่งช่วยชี้นำโมเดลและเพิ่มความเกี่ยวข้องของข้อมูลที่สร้าง แต่มีความเสี่ยงต่อการซ้ำซ้อนและการสูญเสียความหลากหลาย เนื่องจากโมเดลมีแนวโน้มจะคัดลอกรูปแบบ<sup>[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/Synthetic_data_generation_(TH)#cite_note-advances_llm_gen-1)</sup>

### 2. การสร้างด้วยการเสริมข้อมูลภายนอก (Retrieval-Augmented)

วิธีนี้มีจุดมุ่งหมายเพื่อเพิ่มความถูกต้องตามข้อเท็จจริงของข้อมูลสังเคราะห์และลดความเสี่ยงของการ hallucination โมเดลไม่ได้พึ่งพาเฉพาะความรู้ภายในของตัวเอง แต่ใช้บริบทที่ได้รับจากแหล่งภายนอกที่เชื่อถือได้ ตัวอย่างเช่น เพื่อสร้างคู่ "คำถาม-คำตอบ" จะดึงย่อหน้าที่เกี่ยวข้องจาก Wikipedia ก่อน จากนั้นขอให้ LLM กำหนดคำถามและคำตอบที่อิงตามข้อความนั้นอย่างเคร่งครัด

### 3. การปรับปรุงแบบวนซ้ำและการเรียนรู้ด้วยตัวเอง (Self-Refinement)

กลุ่มวิธีนี้ใช้การป้อนกลับแบบวนเวียนเพื่อปรับปรุงคุณภาพของข้อมูล ตัวอย่างที่เป็นที่รู้จักมากที่สุดคือวิธี **Self-Instruct**<sup>[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/Synthetic_data_generation_(TH)#cite_note-advances_llm_gen-1)</sup>

1.  โมเดลสร้างชุดข้อมูลเบื้องต้น
2.  ข้อมูลเหล่านี้ถูกใช้เพื่อ fine-tuning โมเดลเดิม (หรือสำเนาของมัน)
3.  วิเคราะห์ข้อผิดพลาดและจุดอ่อนของโมเดลจากข้อมูลที่สร้างขึ้น
4.  ขอให้โมเดลสร้างตัวอย่างใหม่ที่ซับซ้อนกว่า คล้ายกับตัวอย่างที่โมเดลทำผิดพลาด

ตามแนวทางนี้ ชุดข้อมูลที่มีชื่อเสียง **Stanford Alpaca** ถูกสร้างขึ้น ซึ่งประกอบด้วยคู่ "คำสั่ง-การตอบสนอง" 52,000 คู่ ที่สร้างโดยโมเดล GPT-3 ทำให้สามารถ fine-tune โมเดลเปิด LLaMA จนถึงระดับ assistant ที่ปฏิบัติตามคำสั่ง

### 4. การประมวลผลหลังและการกรอง

หลังจากสร้างข้อมูลแล้ว จะมีการกรองเสมอเพื่อตัดตัวอย่างที่มีคุณภาพต่ำออก วิธีการมีตั้งแต่แบบง่าย (การลบข้อมูลซ้ำ การตรวจสอบรูปแบบ) ไปจนถึงแบบซับซ้อน เช่น:

- **การใช้โมเดลวิจารณ์**: ฝึก classifier แยกต่างหากที่แยกแยะข้อมูลจริงจากข้อมูลสังเคราะห์ และกรองตัวอย่างที่ดูไม่สมจริงออก
- **การกรองตามความมั่นใจ**: เก็บเฉพาะตัวอย่างที่ LLM ทำนายคำตอบ/ป้ายกำกับที่ถูกต้องด้วยความมั่นใจสูง
- **การถ่วงน้ำหนักข้อมูล**: ตัวอย่างที่สงสัยว่ามีข้อผิดพลาดหรือ hallucination จะได้รับน้ำหนักน้อยกว่าในฟังก์ชันการสูญเสียระหว่างการฝึก เพื่อลดผลกระทบเชิงลบ (วิธี *SunGen*)

### 5. การเรียนรู้ด้วยการป้อนกลับจากการรัน (Execution Feedback)

วิธีนี้มีประสิทธิภาพเป็นพิเศษสำหรับการสร้าง**โค้ดโปรแกรม** ต่างจากข้อความภาษาธรรมชาติ โค้ดมีเกณฑ์ความถูกต้องที่เป็นทางการ นั่นคือสามารถรันได้ วงจรมีลักษณะดังนี้:

1.  LLM สร้างโค้ดเพื่อแก้ปัญหา
2.  โค้ดถูกรันอัตโนมัติและตรวจสอบว่าผ่านการทดสอบหรือไม่
3.  โซลูชันที่ถูกต้องจะถูกรวมในชุดการฝึก โซลูชันที่ไม่ถูกต้องจะถูกทิ้ง หรือโมเดลจะได้รับสัญญาณ (reward) เพื่อแก้ไขข้อผิดพลาด

## การประยุกต์ใช้ข้อมูลสังเคราะห์

- **การปรับปรุงงานในสภาวะที่ขาดแคลนข้อมูล**: ข้อมูลสังเคราะห์มีประสิทธิภาพสูงสุดเมื่อข้อมูลจริงที่ติดป้ายกำกับมีน้อย การวิจัยแสดงให้เห็นว่าการเพิ่มตัวอย่างสังเคราะห์ 100 ชิ้นเข้ากับตัวอย่างจริง 100 ชิ้น สามารถเพิ่มความแม่นยำของ classifier ได้ 3–26%<sup>[\[3\]](https://systems-analysis.info/int/Synthetic_data_generation_(TH)#cite_note-acl_limitations-3)</sup>
- **การสร้างชุดคำสั่ง (Instruction Tuning)**: โครงการอย่าง **Alpaca** และ **Code Alpaca** แสดงให้เห็นว่าด้วย LLM สามารถสร้างชุดข้อมูลขนาดใหญ่และมีคุณภาพสำหรับฝึก assistant model ได้แทบจะจากศูนย์
- **การค้นหาข้อมูลและการตอบคำถาม (QA)**: วิธี *InPars* ใช้ LLM เพื่อสร้างคำค้นหาสำหรับเอกสารที่มีอยู่ ทำให้สามารถสร้างคู่ "คำถาม — เอกสารที่เกี่ยวข้อง" โดยอัตโนมัติสำหรับการฝึกระบบค้นหา
- **การปกป้องความเป็นส่วนตัว**: ในทางการแพทย์และการเงิน ข้อมูลสังเคราะห์ถูกใช้เพื่อฝึกโมเดลโดยไม่ต้องเข้าถึงข้อมูลส่วนบุคคลจริง ตัวอย่างเช่น กระทรวงกิจการทหารผ่านศึกสหรัฐอเมริกาสร้างข้อมูลทางการแพทย์สังเคราะห์ในช่วงการระบาดของ COVID-19 เพื่อการแลกเปลี่ยนข้อมูล<sup>[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/Synthetic_data_generation_(TH)#cite_note-fedscoop_nist-2)</sup>

## ข้อดีและความเสี่ยง

### ข้อดี

- **ลดต้นทุนและเร่งการพัฒนา**: การสร้างข้อมูลด้วยโมเดลถูกกว่าและเร็วกว่าการติดป้ายกำกับด้วยมืออย่างมาก
- **ความสามารถในการขยายขนาด**: สามารถสร้างข้อมูลสังเคราะห์ได้ในปริมาณที่แทบไม่จำกัด
- **การควบคุมได้**: นักพัฒนาสามารถปรับองค์ประกอบ รูปแบบ และความซับซ้อนของข้อมูลที่สร้างขึ้นได้อย่างยืดหยุ่น
- **การรักษาความเป็นส่วนตัว**: มอบทางเลือกที่ไม่ระบุตัวตนสำหรับการทำงานกับข้อมูลที่อ่อนไหว
- **ความแข็งแกร่งของโมเดล (Robustness)**: การฝึกบนตัวอย่างสังเคราะห์ที่หลากหลายและแม้แต่ "ยุ่งยาก" ทำให้โมเดลมีแนวโน้ม overfitting น้อยลงและทนต่อข้อมูลนำเข้าที่ผิดปกติได้ดีขึ้น

### ข้อจำกัดและความเสี่ยง

- **ความไม่ถูกต้องตามข้อเท็จจริง (hallucination)**: LLM อาจสร้างข้อเท็จจริงที่ผิดพลาด ซึ่งเมื่อถูกรวมไว้ในชุดการฝึกจะฝังตัวอยู่ในโมเดลใหม่
- **ความสมจริงไม่เพียงพอ**: ข้อความสังเคราะห์อาจมีรูปแบบตายตัวเกินไป เป็นทางการเกินไป หรือไม่สะท้อนความหลากหลายของภาษาธรรมชาติ ซึ่งลดความสามารถในการนำไปใช้ทั่วไปของโมเดล
- **การขยาย bias ของระบบ**: LLM สืบทอดและอาจขยายอคติทางสังคมและความเชื่อที่มีอยู่ในข้อมูลการฝึกของตน
- **ความเสี่ยงของ "การล่มสลายของโมเดล"**: ปรากฏการณ์ที่การฝึกโมเดลซ้ำบนข้อมูลที่สร้างโดยโมเดลเวอร์ชันก่อนหน้านำไปสู่การเสื่อมถอยของคุณภาพอย่างค่อยเป็นค่อยไปและ "การลืม" ปรากฏการณ์หายาก
- **ความเสี่ยงของการรั่วไหลของความเป็นส่วนตัว**: หากไม่มีมาตรการพิเศษ (เช่น differential privacy) LLM อาจสร้างส่วนหนึ่งของข้อมูลจริงจากชุดการฝึกโดยไม่ตั้งใจ ซึ่งเป็นความเสี่ยงต่อการระบุตัวตนอีกครั้ง<sup>[\[4\]](https://systems-analysis.info/int/Synthetic_data_generation_(TH)#cite_note-frontiers_clinical-4)</sup>

## แนวโน้มและทิศทางการวิจัย

- **การทำให้การเลือก prompt อัตโนมัติ**: การพัฒนาวิธีการที่ค้นหา prompt ที่เหมาะสมที่สุดโดยอัตโนมัติสำหรับการสร้างข้อมูลที่มีคุณภาพ
- **การสร้างสังเคราะห์หลายรูปแบบ (Multimodal)**: การขยายวิธีการไปสู่การสร้างข้อมูลแบบผสม (ข้อความ + ภาพ เสียง วิดีโอ)
- **การพัฒนาตัวชี้วัดคุณภาพ**: การสร้าง benchmark มาตรฐานสำหรับประเมินประโยชน์ ความหลากหลาย และความสมจริงของข้อมูลสังเคราะห์
- **การจัดการ bias**: การพัฒนาวิธีการควบคุมและลดความลำเอียงในข้อมูลที่สร้างขึ้น เช่น ผ่านการสร้างตัวอย่างที่ขัดแย้งกับข้อเท็จจริง (counterfactual)
- **การนำไปใช้อย่างปลอดภัยในอุตสาหกรรม**: การพัฒนามาตรฐานทางกฎหมายและจริยธรรมสำหรับการใช้ข้อมูลสังเคราะห์ในสาขาที่มีความสำคัญ

## ลิงก์

- บทความสำรวจ: Synthetic Data Generation Using Large Language Models (2025)
- บล็อก Google Research เกี่ยวกับการสร้างข้อมูลด้วย differential privacy

## เอกสารอ้างอิง

- Ye, J. et al. (2025). *Synthetic Data Generation Using Large Language Models: Advances in Text and Code*. arXiv:2503.14023.
- Wang, Y. et al. (2022). *Self-Instruct: Aligning Language Models with Self-Generated Instructions*. arXiv:2212.10560.
- Gao, J. et al. (2022). *Self-Guided Noise-Free Data Generation for Efficient Zero-Shot Learning*. arXiv:2205.12679.
- Jeronymo, V. et al. (2023). *InPars-v2: Large Language Models as Efficient Dataset Generators for Information Retrieval*. arXiv:2301.01820.
- Li, Z. et al. (2023). *Synthetic Data Generation with Large Language Models for Text Classification: Potential and Limitations*. ACL 2023.
- Shumailov, I. et al. (2023). *Nepotistically Trained Generative-AI Models Collapse*. arXiv:2311.12202.
- Long, L. et al. (2024). *On LLMs-Driven Synthetic Data Generation, Curation, and Evaluation: A Survey*. ACL Findings 2024.
- Gao, J. C. et al. (2024). *Not All LLM-Generated Data Are Equal: Rethinking Data Weighting in Synthetic Datasets*. OpenReview.
- Gehring, J. et al. (2025). *RLEF: Grounding Code LLMs in Execution Feedback with Reinforcement Learning*. arXiv:2410.02089.
- Barr, A. A. et al. (2025). *Large Language Models Generating Synthetic Clinical Datasets: A Feasibility and Comparative Analysis with Real-World Perioperative Data*. Frontiers in AI.
- Rao, H. et al. (2025). *A Scoping Review of Synthetic Data Generation for Biomedical Research and Applications*. arXiv:2506.16594.

## หมายเหตุ

1.  <span id="cite_note-advances_llm_gen-1">↑ <sup>[1.0](https://systems-analysis.info/int/Synthetic_data_generation_(TH)#cite_ref-advances_llm_gen_1-0)</sup> <sup>[1.1](https://systems-analysis.info/int/Synthetic_data_generation_(TH)#cite_ref-advances_llm_gen_1-1)</sup> <sup>[1.2](https://systems-analysis.info/int/Synthetic_data_generation_(TH)#cite_ref-advances_llm_gen_1-2)</sup> Ye, J., et al. «Synthetic Data Generation Using Large Language Models: Advances in Text and Code». *arXiv:2503.14023* \[cs.CL\], 20 марта 2025 г. <a href="https://ar5iv.org/html/2503.14023v1" class="external autonumber" rel="nofollow">[1]</a></span>
2.  <span id="cite_note-fedscoop_nist-2">↑ <sup>[2.0](https://systems-analysis.info/int/Synthetic_data_generation_(TH)#cite_ref-fedscoop_nist_2-0)</sup> <sup>[2.1](https://systems-analysis.info/int/Synthetic_data_generation_(TH)#cite_ref-fedscoop_nist_2-1)</sup> «Federal chief data officers seek information on synthetic data generation». *FedScoop*. <a href="https://fedscoop.com/cdo-council-seeks-synthetic-data-information/" class="external autonumber" rel="nofollow">[2]</a></span>
3.  <span id="cite_note-acl_limitations-3">[↑](https://systems-analysis.info/int/Synthetic_data_generation_(TH)#cite_ref-acl_limitations_3-0) Li, Zhuoyan, et al. «Synthetic Data Generation with Large Language Models for Text Classification: Potential and Limitations». *ACL Anthology*, 2023. <a href="https://aclanthology.org/2023.emnlp-main.647/" class="external autonumber" rel="nofollow">[3]</a></span>
4.  <span id="cite_note-frontiers_clinical-4">[↑](https://systems-analysis.info/int/Synthetic_data_generation_(TH)#cite_ref-frontiers_clinical_4-0) Schoen, F. P., et al. «Large language models generating synthetic clinical datasets: a feasibility and comparative analysis with real-world perioperative data». *Frontiers in Artificial Intelligence*, 2025. <a href="https://www.frontiersin.org/journals/artificial-intelligence/articles/10.3389/frai.2025.1533508/full" class="external autonumber" rel="nofollow">[4]</a></span>