---
title: "Token (LLM) (TH)"
source: "https://systems-analysis.info/int/Token_(LLM)_(TH)"
wiki: "systems-analysis.info/int"
article: "Token_(LLM)_(TH)"
language: "th"
categories:
  - "Category:Core LLM concepts"
  - "Category:Large language models"
  - "Category:LLM core concepts"
  - "Category:Machine learning"
  - "Category:Thai"
revision_id: 8111
wiki_created_at: 2026-09-07T01:12:30Z
wiki_modified_at: 2026-09-07T01:12:30Z
downloaded_at: 2026-09-07T23:23:25Z
---

# Token (LLM) (TH)

**โทเค็น (token)** — หน่วยข้อความที่เล็กที่สุดที่โมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) สามารถประมวลผลได้ ข้อความทุกชิ้นจะถูกแปลงเป็นลำดับของโทเค็นก่อนที่ LLM จะประมวลผล จากนั้นโทเค็นเหล่านั้นจะถูกแปลงเป็นตัวแทนเชิงตัวเลขที่เหมาะสมสำหรับการวิเคราะห์และการประมวลผลโดยโมเดล

ขึ้นอยู่กับกลยุทธ์การ tokenization ที่ใช้ โทเค็นอาจแทนได้ด้วย:

- คำทั้งคำ (เช่น "บ้าน")
- ส่วนของคำหรือรากศัพท์ (เช่น "บ้าน" ใน "บ้านเล็ก")

<!-- -->

- ตัวอักษรเดี่ยวหรือเครื่องหมายวรรคตอน (เช่น ",", "!")

การใช้โทเค็นช่วยให้โมเดลภาษาสามารถเรียนรู้และสร้างโครงสร้างข้อความได้อย่างมีประสิทธิภาพ ตรวจจับรูปแบบ รวมถึงทำความเข้าใจความหมายและไวยากรณ์ของข้อความ

## กระบวนการ Tokenization

**การ Tokenization** (tokenization) — คือกระบวนการแบ่งข้อความต้นฉบับออกเป็นโทเค็น แล้วแปลงโทเค็นเหล่านั้นเป็นตัวระบุเชิงตัวเลขที่โมเดลเข้าใจได้

ขั้นตอนนี้เป็นสิ่งที่ขาดไม่ได้และเป็นพื้นฐานสำหรับการทำงานของโมเดลภาษาขนาดใหญ่ ด้วยขั้นตอนนี้ LLM จึงสามารถ:

- วิเคราะห์ไวยากรณ์ — โครงสร้างของข้อความและตำแหน่งของส่วนประกอบ (คำและวลี);
- ดึงความหมาย — ความหมายเชิงลึกของข้อความและความสัมพันธ์ระหว่างองค์ประกอบต่าง ๆ

มีวิธีการ tokenization หลัก ๆ หลายวิธี ได้แก่:

- **Byte Pair Encoding (BPE)**: อัลกอริทึมที่ทำการแทนที่คู่ตัวอักษรที่พบบ่อยที่สุดซ้ำ ๆ ด้วยโทเค็นใหม่ ซึ่งช่วยให้ประมวลผลคำที่พบไม่บ่อยและรูปแปรทางสัณฐานวิทยาได้อย่างมีประสิทธิภาพ
- **WordPiece**: ใช้ในโมเดล BERT โดยแบ่งคำออกเป็นหน่วยย่อยระดับคำ ซึ่งช่วยในการประมวลผลคำที่ไม่รู้จัก
- **SentencePiece**: วิธีการที่มองข้อความเป็นลำดับของตัวอักษรและใช้โมเดลที่อิงจาก BPE หรือ Unigram สำหรับการ tokenization

การเลือกวิธี tokenization ส่งผลต่อประสิทธิภาพของโมเดล ความสามารถในการประมวลผลภาษาต่าง ๆ และประสิทธิภาพของการเรียนรู้

## โทเค็นพิเศษ

นอกจากโทเค็นหลักแล้ว โมเดลยังใช้โทเค็นพิเศษสำหรับระบุองค์ประกอบเชิงหน้าที่ของข้อความ เช่น:

- `[CLS]` (class) — โทเค็นเริ่มต้นของลำดับ มักใช้สำหรับงานการจัดประเภทข้อความ;
- `[SEP]` (separator) — แยกส่วนต่าง ๆ ของข้อความออกจากกัน (เช่น คำถามและคำตอบ ประโยคหรือย่อหน้า);
- `[MASK]` — โทเค็นพิเศษสำหรับระบุคำที่โมเดลต้องทำนาย (ใช้ใน BERT และโมเดล masked-language อื่น ๆ);
- `[PAD]` (padding) — ใช้สำหรับปรับข้อความให้มีความยาวเท่ากัน

โทเค็นพิเศษเหล่านี้ช่วยให้โมเดลรับรู้โครงสร้างและบริบทของข้อความที่ประมวลผลได้อย่างแม่นยำยิ่งขึ้น

## โทเค็นและ Context Window

**Context window** (context window) — คือจำนวนโทเค็นสูงสุดที่โมเดลสามารถพิจารณาและประมวลผลได้พร้อมกันในการสร้างข้อความ

ตัวอย่างเช่น โมเดล GPT-3 มี context window ขนาด 2048 โทเค็น ซึ่งหมายความว่าในการสร้างข้อความ โมเดลสามารถพิจารณาข้อมูลที่บรรจุอยู่ในโทเค็นต้นฉบับได้สูงสุด 2048 โทเค็นพร้อมกัน ขนาดของ context window ส่งผลต่อ:

- ปริมาณข้อมูลสูงสุดที่โมเดลเข้าถึงได้;
- คุณภาพและความสมเหตุสมผลของคำตอบที่สร้างขึ้น;
- ความสามารถของโมเดลในการประมวลผลข้อความยาวและรักษาบริบทในระยะห่างระหว่างโทเค็นที่มาก

## เอกสารอ้างอิง

- Sennrich, R.; Haddow, B.; Birch, A. (2016). *Neural Machine Translation of Rare Words with Subword Units*. arXiv:1508.07909.
- Kudo, T.; Richardson, J. (2018). *SentencePiece: A Simple and Language-Independent Subword Tokenizer and Detokenizer for Neural Text Processing*. arXiv:1808.06226.
- Kudo, T. (2018). *Subword Regularization: Improving Neural Network Translation Models with Multiple Subword Candidates*. arXiv:1804.10959.
- Devlin, J. et al. (2019). *BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding*. arXiv:1810.04805.
- Song, X. et al. (2021). *Fast WordPiece Tokenization*. \*EMNLP 2021\*. ACL Anthology.
- Mielke, S. J.; Dalmia, S.; Cotterell, R. (2021). *A Brief History of Open-Vocabulary Modeling and Tokenization in NLP*. arXiv:2112.10508.
- Xue, J. et al. (2022). *ByT5: Towards a Token-Free Future with Pre-trained Byte-to-Byte Models*. arXiv:2105.13626.
- Limisiewicz, T.; Balhar, J.; Mareček, D. (2023). *Tokenization Impacts Multilingual Language Modeling: Assessing Vocabulary Allocation and Overlap Across Languages*. arXiv:2305.17179.
- Pourmostafa Roshan Sharami, J.; Shterionov, D.; Spronck, P. (2023). *A Systematic Analysis of Vocabulary and BPE Settings for Optimal Fine-tuning of NMT*. arXiv:2303.00722.
- Batsuren, K. et al. (2024). *Evaluating Subword Tokenization: Alien Subword Composition and OOV Generalization Challenge*. arXiv:2404.13292.
- Chai, Y. et al. (2024). *Tokenization Falling Short: On Subword Robustness in Large Language Models*. arXiv:2406.11687.