---
title: "Training large language models — การฝึกอบรมโมเดลภาษาขนาดใหญ่"
source: "https://systems-analysis.info/int/Training_large_language_models_%E2%80%94_%E0%B8%81%E0%B8%B2%E0%B8%A3%E0%B8%9D%E0%B8%B6%E0%B8%81%E0%B8%AD%E0%B8%9A%E0%B8%A3%E0%B8%A1%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"
wiki: "systems-analysis.info/int"
article: "Training_large_language_models_—_การฝึกอบรมโมเดลภาษาขนาดใหญ่"
language: "th"
categories:
  - "Category:Large language models"
  - "Category:Machine learning"
  - "Category:Thai"
revision_id: 8240
wiki_created_at: 2026-09-07T01:14:25Z
wiki_modified_at: 2026-09-07T01:14:25Z
downloaded_at: 2026-09-07T23:24:15Z
---

# Training large language models — การฝึกอบรมโมเดลภาษาขนาดใหญ่

**การฝึกอบรมโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM)** คือกระบวนการที่ซับซ้อนและต้องใช้ทรัพยากรสูง ซึ่ง Neural Network ที่มีพารามิเตอร์หลายพันล้านตัวจะถูกฝึกอบรมบนชุดข้อมูลข้อความขนาดมหึมา เพื่อให้เข้าใจและสร้างภาษามนุษย์ได้ กระบวนการนี้ถือเป็นรากฐานสำคัญในการสร้าง LLM สมัยใหม่ เช่น GPT, BERT, Claude และ Gemini

## รากฐานทางทฤษฎีของการฝึกอบรม

### Transformer Architecture และ Attention Mechanism - สถาปัตยกรรม Transformer และกลไก Attention

LLM สมัยใหม่เกือบทั้งหมดอิงอยู่บนสถาปัตยกรรม **Transformer** ซึ่งช่วยให้ประมวลผลลำดับข้อความที่ยาวได้อย่างมีประสิทธิภาพ องค์ประกอบหลักคือ **กลไก self-attention** ที่ให้โมเดลสามารถกำหนดน้ำหนักความสำคัญของแต่ละคำในบริบทของลำดับทั้งหมดได้ ซึ่งช่วยให้จับความสัมพันธ์ระยะไกลและประมวลผลข้อมูลแบบขนานได้ ทำให้การฝึกอบรมเร็วกว่า Recurrent Neural Network (RNN) อย่างมีนัยสำคัญ

### ภารกิจหลัก: การทำนาย Token ถัดไป

ภารกิจพื้นฐานที่ LLM ส่วนใหญ่ได้รับการฝึกอบรม (โดยเฉพาะโมเดลเชิงสร้างสรรค์อย่าง GPT) คือ **การสร้างแบบจำลองภาษา** โมเดลจะเรียนรู้การทำนาย token ถัดไป (คำหรือส่วนของคำ) ในลำดับ โดยอาศัย token ก่อนหน้าทั้งหมด ในเชิงรูปแบบ โมเดลจะทำให้ความน่าจะเป็นของลำดับ $P(X)$ สูงสุด โดยการแยกย่อยตามกฎลูกโซ่:

$P(X) = \prod\limits_{t = 1}^{T}P(x_{t}|x_{1},\ldots,x_{t - 1})$

สำหรับการฝึกอบรม จะใช้ **ฟังก์ชันการสูญเสียแบบ cross-entropy** ซึ่งวัดความแตกต่างระหว่างการกระจายความน่าจะเป็นที่โมเดลทำนายกับ token ถัดไปที่แท้จริง

## ขั้นตอนการฝึกอบรม

กระบวนการฝึกอบรม LLM โดยทั่วไปประกอบด้วยสองขั้นตอนหลัก

### 1. Pre-training - การฝึกอบรมขั้นต้น

นี่คือขั้นตอนที่ใหญ่ที่สุดและต้องใช้การคำนวณมากที่สุด ซึ่งโมเดลจะได้รับความรู้พื้นฐานเกี่ยวกับภาษาและโลก

- **ข้อมูล:** โมเดลได้รับการฝึกอบรมบนคลังข้อความขนาดมหึมาที่ไม่มีการติดป้ายกำกับ ซึ่งอาจมีปริมาณสูงถึงหลายล้านล้าน token แหล่งข้อมูลได้แก่ หน้าเว็บ (เช่น Common Crawl) วิกิพีเดีย ห้องสมุดดิจิทัล (Google Books) และคลังโค้ด (GitHub)
- **เป้าหมาย:** สร้างการแสดงแทนภาษาแบบสากล โมเดลเรียนรู้ไวยากรณ์ วากยสัมพันธ์ ข้อเท็จจริง และแม้กระทั่งองค์ประกอบบางอย่างของการให้เหตุผลเชิงตรรกะ
- **กระบวนการ:** นี่คือการเรียนรู้แบบ self-supervised learning ซึ่งป้ายกำกับ (token ถัดไปที่ถูกต้อง) ถูกดึงออกมาจากข้อมูลนั้นเอง การฝึกอบรมอาจใช้เวลาหลายสัปดาห์หรือหลายเดือนบนคลัสเตอร์ที่มี GPU หรือ TPU หลายพันตัว

### 2. Fine-tuning และ Alignment - การปรับแต่งและการปรับให้สอดคล้อง

หลังจากการฝึกอบรมขั้นต้น โมเดล "ดิบ" จะต้องได้รับการปรับให้เหมาะกับงานเฉพาะและสอดคล้องกับความคาดหวังของมนุษย์

- **Supervised Fine-tuning - การปรับแต่งแบบมีผู้สอน:** โมเดลได้รับการ fine-tuning บนชุดข้อมูลที่มีการติดป้ายกำกับขนาดเล็กแต่มีคุณภาพสูง (เช่น คู่ "คำสั่ง-คำตอบ") เพื่อให้เรียนรู้การปฏิบัติตามคำสั่ง
- **Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) - การเรียนรู้แบบ Reinforcement Learning จากข้อมูลป้อนกลับของมนุษย์:** นี่คือวิธีหลักสำหรับ Alignment กระบวนการประกอบด้วยหลายขั้นตอน:

1.  1.  ผู้ติดป้ายกำกับที่เป็นมนุษย์จะจัดอันดับคำตอบหลายชุดของโมเดลสำหรับคำถามเดียวกัน จากดีที่สุดไปยังแย่ที่สุด
    2.  ข้อมูลเหล่านี้ถูกใช้ฝึก **reward model** ซึ่งเรียนรู้การทำนายว่ามนุษย์จะชอบคำตอบใด
    3.  LLM หลักได้รับการ fine-tuning ด้วยอัลกอริทึม Reinforcement Learning (เช่น PPO) โดยใช้ reward model เป็นแหล่งสัญญาณ เพื่อสร้างคำตอบที่มีประโยชน์ ซื่อสัตย์ และปลอดภัยมากขึ้น

แนวทางสองขั้นตอนนี้ (pre-training + fine-tuning/alignment) ได้กลายเป็นมาตรฐานในอุตสาหกรรม ช่วยให้สร้างโมเดลภาษาที่ทรงพลังและในขณะเดียวกันก็ควบคุมได้

## แง่มุมเชิงปฏิบัติ

### ข้อมูล: การรวบรวม ขนาด และการเตรียมการ

คุณภาพและขนาดของข้อมูลเป็นปัจจัยชี้ขาดความสำเร็จของ LLM

- **การรวบรวม:** ใช้แหล่งข้อมูลที่หลากหลายเพื่อให้ครอบคลุมหัวข้อ รูปแบบ และภาษาอย่างกว้างขวาง
- **การทำความสะอาดและกรอง:** ขั้นตอนที่สำคัญยิ่ง ประกอบด้วยการลบข้อมูลซ้ำ การกรองเนื้อหาที่มีคุณภาพต่ำหรือเป็นพิษ และการปรับสมดุลแหล่งข้อมูล เพื่อไม่ให้โมเดลเรียนรู้มากเกินไปจากภาษาอินเทอร์เน็ตเฉพาะกลุ่ม
- **การ tokenize:** ข้อความถูกแบ่งออกเป็น token (คำหรือส่วนของคำ) ด้วยอัลกอริทึมอย่าง BPE หรือ SentencePiece การเลือก tokenizer และขนาดของคลังคำศัพท์ส่งผลโดยตรงต่อประสิทธิภาพและคุณภาพของโมเดล

### การฝึกอบรมแบบกระจาย และทรัพยากรการคำนวณ

การฝึกอบรมโมเดลที่มีหลายร้อยพันล้านหรือหลายล้านล้านพารามิเตอร์ต้องการทรัพยากรการคำนวณมหาศาลและการใช้เทคนิคการฝึกอบรมแบบกระจาย

- **ฮาร์ดแวร์:** ใช้ซูเปอร์คอมพิวเตอร์ที่ประกอบด้วย GPU หลายพันตัว (เช่น NVIDIA A100/H100) หรือ TPU (Google) ที่เชื่อมต่อกันด้วยเครือข่ายความเร็วสูง (เช่น InfiniBand)
- **Parallelism - การทำงานขนาน:** ใช้รูปแบบ Parallelism ที่ซับซ้อนเพื่อกระจายการคำนวณ:
  - **Data Parallelism:** สำเนาโมเดลแต่ละชุดบน GPU แต่ละตัวจะประมวลผลข้อมูลส่วนของตัวเอง
  - **Model Parallelism:** โมเดลถูกแบ่งออกเป็นส่วน ๆ ที่วางบน GPU ต่าง ๆ ประกอบด้วย tensor parallelism (การแบ่งเมทริกซ์) และ pipeline parallelism (การแบ่งชั้น)
  - **ZeRO (Zero Redundancy Optimizer):** เทคโนโลยีที่พัฒนาโดย Microsoft DeepSpeed ซึ่งขจัดการซ้ำซ้อนของพารามิเตอร์ gradient และสถานะของ optimizer ช่วยให้ฝึกอบรมโมเดลขนาดใหญ่กว่าได้มาก

<!-- -->

- **Frameworks:** สำหรับการนำรูปแบบที่ซับซ้อนเหล่านี้ไปใช้ จะใช้ framework เฉพาะทาง เช่น **DeepSpeed**, **Megatron-LM** และ Hugging Face Accelerate

## วิวัฒนาการทางประวัติศาสตร์ของแนวทาง

- **ทศวรรษ 1980-1990:** โมเดลภาษาเชิงสถิติที่อิงบน n-gram
- **ปี 2001-2010:** การเกิดขึ้นของโมเดลภาษา Neural Network บนพื้นฐาน RNN และ LSTM ที่สามารถจับความสัมพันธ์ระยะยาวได้ดีกว่า
- **ปี 2017:** การตีพิมพ์บทความ «Attention Is All You Need» และการเกิดขึ้นของสถาปัตยกรรม Transformer ที่ทำให้การฝึกอบรมแบบขนานเป็นไปได้
- **ปี 2018-2019:** การเกิดขึ้นของ transformer ที่ผ่านการ pre-train ตัวแรก ได้แก่ GPT-1 และ BERT ซึ่งยืนยันกรอบแนวคิด «pre-training + fine-tuning»
- **ปี 2020:** การเปิดตัว GPT-3 ถือเป็นความก้าวหน้าในด้านขนาดและการปรากฏของความสามารถแบบ *few-shot* ที่เกิดขึ้นโดยฉับพลัน
- **ปี 2022:** การเปิดตัว ChatGPT และการเผยแพร่ RLHF ในฐานะวิธีหลักสำหรับการสร้าง AI assistant ที่มีประโยชน์และปลอดภัย
- **ปี 2023-ปัจจุบัน:** ยุคของโมเดลหลายโมดัล (GPT-4, Gemini) การแข่งขันเพื่อขยายหน้าต่างบริบท และการพัฒนาความสามารถเชิง agent

## เอกสารอ้างอิง

- Vaswani, A. et al. (2017). *Attention Is All You Need*. NIPS.
- Devlin, J. et al. (2019). *BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding*. NAACL.
- Brown, T. et al. (2020). *Language Models are Few-Shot Learners*. NIPS.
- Ouyang, L. et al. (2022). *Training language models to follow instructions with human feedback*. arXiv:2203.02155.

## ลิงก์

- บทนำสู่ LLM — หลักสูตรจาก Hugging Face