Large Language Model (LLM) คืออะไร? เจาะลึกเทคโนโลยีเบื้องหลัง AI อัจฉริยะ [2568]

ในยุคที่เทคโนโลยีก้าวหน้าอย่างรวดเร็ว องค์กรน่าจะคุ้นเคยกับการนำ AI หรือ Artificial Intelligence มากขึ้น เคยสงสัยไหมว่า อะไรคือ 'สมอง' ที่อยู่เบื้องหลังความสามารถอันน่าทึ่งของ ChatGPT หรือ Gemini ที่สามารถสนทนา, เขียนบทความ, หรือแม้กระทั่งแต่งโค้ดได้อย่างเป็นธรรมชาติ? คำตอบคือเทคโนโลยีที่เรียกว่า “Large Language Model” หรือ LLM 

โดยบทความนี้จะพาคุณไปทำความรู้จักกับ LLM ตั้งแต่พื้นฐาน, หลักการทำงาน, ไปจนถึงตัวอย่างการใช้งานจริงและผลกระทบต่อโลกธุรกิจ ด้วยภาษาที่เข้าใจง่ายที่สุด" แม้ไม่มีพื้นฐาน

H2: Large Language Model (LLM) คืออะไร?

H3: นิยามฉบับเข้าใจง่าย: "แบบจำลองทางภาษาขนาดมหึมา"

LLM ย่อมาจาก Large Language Model คือ โมเดลภาษาขนาดใหญ่ ซึ่งเป็นพื้นฐานของ Generative AI ที่ถูกฝึกด้วยข้อมูลมหาศาลซึ่งเปรียบเสมือนนักเรียนที่อ่านหนังสือ (ข้อมูล) มาแล้วหลายล้านล้านหน้า จนสามารถ “ทำนาย” คำต่อไปที่เหมาะสมที่สุดได้อย่างแม่นยำ และกลายเป็นหนึ่งในเครื่องมือทรงพลังและเปลี่ยนแปลงวิธีการทำงานในหลากหลายด้านเช่น เขียน สรุป แปลภาษา หรือสร้างไอเดียใหม่ ๆ 

H2: LLM ทำงานอย่างไร? เบื้องหลังความฉลาดของ AI

H2: รู้จัก LLM รุ่นเด่น ๆ ที่ขับเคลื่อนโลกในปัจจุบัน (อัปเดต 2568)

H3: ตระกูล GPT (Generative Pre-trained Transformer) จาก OpenAI

ตระกูลดัง GPT จาก OpenAI ที่นาทีนี้คงไม่มีใครไม่รู้จัก GPT สุดยอดที่ปรึกษาอัจฉริยะ ใช้งานได้ทั้งแบบฟรีและแบบชำระเงิน พร้อมขีดความสามารถที่กว้างขวาง โดยเฉพาะตัวอัปเดตล่าสุด GPT-5 ที่ชูจุดเด่นของ AI Model ให้ความรู้สึกเสมือนได้สนทนากับ “ผู้เชี่ยวชาญระดับปริญญาเอก” และยังสามารถสร้างแอปพลิเคชันที่ซับซ้อนได้ง่าย ๆ เพียงบอกไอเดียไม่กี่ประโยคก็ตอบสนองคำสั่ง (Prompt) ได้ทันที   

H3: ตระกูล Gemini จาก Google

Gemini AI แบบ Multimodal Transformer จาก Google ที่มาพร้อมความสามารถในการทำความเข้าใจข้อมูลได้หลากหลายประเภท ไม่ว่าจะข้อความ รูปภาพ เสียง วิดีโอ หรือโค้ดก็สามารถทำงานที่ซับซ้อนได้มีประสิทธิภาพและตัว Gemini 2.5 Pro ก็ถือเป็นรุ่นที่ดีในตอนนี้ด้วยจุดเด่นในการเปิดใช้งาน Deep Research ที่ตอบสนองด้วยเหตุผล และสรุปการตัดสินใจด้วยตรรกะที่ชัดเจน ซึ่งถือว่าเป็น “Thinking Model” ที่พัฒนาให้มีการคิดวิเคราะห์ก่อนตอบคำถามได้มีประสิทธิภาพมากยิ่งขึ้น 

H3: ตระกูล Llama จาก Meta และโมเดล Open-Source อื่นๆ

Llama พัฒนาโดย Meta AI ซึ่งมีการอัปเดตรุ่นล่าสุดของ LLM AI คือ Llama 4 ซึ่งมี 3 รุ่นใหม่ภายใน ได้แก่ Scout, Maverick และ Behemoth มาพร้อมความสามารถของ Multimodal แบบ Mixture of Experts (MoE) ซึ่งเพิ่มประสิทธิภาพในการประมวลผลและตอบคำถาม โดยแบ่งงานประมวลผลย่อย ๆ ให้  “expert” ซึ่งมีความเชี่ยวชาญเฉพาะด้านให้เข้าใจข้อมูลได้ทั้งรูปภาพ ตัวเลข วิดีโอ และข้อความ นอกจากนี้ยังสามารถจัดการคำถามที่มีความอ่อนไหว พร้อมให้คำตอบเชิงข้อเท็จจริงได้แม่นยำยิ่งขึ้น 

H2: ประโยชน์และการประยุกต์ใช้ LLM ในโลกธุรกิจ

H3: 1. การสร้างคอนเทนต์และการตลาด (Content Creation & Marketing)

LLM ได้รับการฝึกฝนให้เรียนรู้ข้อมูลที่มีอยู่มากมายบนอินเทอร์เน็ตทำให้มีคลังข้อมูลมหาศาลที่สามารถนำมาประมวลผลเพื่อสร้างคอนเทนต์ใหม่ ๆ ไม่ว่าจะเป็นการเขียนบทความ เขียนคำโฆษณา หาไอเดียออกแบบสื่อ เขียนอีเมล หรือแปลภาษาได้อย่างรวดเร็วทำให้ช่วยประหยัดเวลาและยังสามารถนำไอเดียที่ได้ไปต่อยอดสร้างสรรค์เนื้อหาที่มีคุณภาพและสอดคล้องกับความต้องการของกลุ่มเป้าหมายได้ดียิ่งขึ้น

H3: 2. การบริการลูกค้า (Customer Service): Chatbot และระบบตอบกลับอัจฉริยะ 

LLM จะช่วยยกระดับการบริการลูกค้าให้ดีมากยิ่งขึ้นเมื่อนำมาเชื่อมต่อกับ AI Chatbot ที่ทำให้ธุรกิจสามารถตอบคำถามและให้บริการลูกค้าได้ตลอด 24 ชั่วโมงและยังสามารถพูดคุยกับลูกค้าอย่างเป็นธรรมชาติ มีความเข้าใจในบริบทสนทนาซึ่งเสมือนได้พูดคุยกับพนักงานจริง ๆ 

H3: 3. การวิเคราะห์ข้อมูลและสรุปผล (Data Analysis & Summarization)  

LLM สามารถวิเคราะห์ข้อมูลและสรุปผลแบบเรียลไทม์ อาทิ ข้อมูลคำสั่งซื้อ ยอดขาย รีวิว หรือคำติชมต่าง ๆ ที่ทำให้ทราบถึงแนวโน้มการตลาดและพฤติกรรมผู้บริโภคซึ่งช่วยตอบสนองต่อความต้องการได้อย่างตรงจุดและรายเฉพาะบุคคลมากยิ่งขึ้น หรือใช้ในการพัฒนา ปรับปรุงผลิตภัณฑ์ รวมถึงวางแผนกลยุทธ์ได้อย่างมีประสิทธิภาพให้ได้เปรียบคู่แข่งมากยิ่งขึ้น 

H3: 4. การเขียนและพัฒนาซอฟต์แวร์ (Software Development)

LLM ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพให้องค์กร ลดภาระงานแบบแมนนวล หรืองานประจำบางอย่างให้กับพนักงาน เช่น การเขียนอีเมล การสรุปข้อมูล การคิดคอนเทนต์การตลาด การเขียนโค้ด การประมวลผลเอกสารจำนวนมาก ๆ ที่ทำได้อย่างสะดวก รวดเร็วและแม่นยำมากขึ้น เช่น การใช้ AI-OCR ร่วมกับ LLM เพื่อป้อนข้อมูลจากเอกสารลงสู่ระบบได้เลยทันที โดยไม่ต้องให้พนักงานเป็นผู้พิมพ์ซึ่งช่วยลดขั้นตอนการทำงานและมีเวลาไปโฟกัสงานส่วนสำคัญอื่น ๆ มากขึ้น 

H2: ข้อจำกัดและความท้าทายของ Large Language Model

H3: ปัญหาการให้ข้อมูลที่ผิดพลาด (Hallucination)

สภาวะภาพลวงที่ LLM สร้างขึ้น หรือ Hallucination ซึ่งเป็นปัญหาที่พบบ่อยเมื่อโมเดลมีการสร้างคำตอบที่ดูเหมือนจะถูกต้องแต่ไม่สอดคล้องกับข้อมูลจริง เช่น การสร้างเนื้อหาที่มีข้อมูลไม่ถูกต้อง หรืออ้างอิงข้อมูลที่ไม่มีอยู่จริงที่อาจส่งผลทำให้เกิดการตัดสินใจผิดพลาด โดยเฉพาะในกลุ่มธุรกิจที่ต้องการความแม่นยำสูง เช่น ทางการแพทย์ การคำนวณทางคณิตศาสตร์ หรือกฎหมายจึงควรตรวจสอบคำตอบจาก LLM ว่ามีแหล่งอ้างอิงที่น่าเชื่อถือและควรหลีกเลี่ยงการใช้ข้อมูลจาก LLM โดยตรงในงานที่ต้องการความแม่นยำสูง 

H3: อคติที่แฝงมากับข้อมูล (Bias in Data)

Large Language Model (LLM) ถูกฝึกฝนและเรียนรู้ข้อมูลมหาศาลจากอินเทอร์เน็ตซึ่งแน่นอนว่าข้อมูลซึ่งอาจมีความลำเอียง หรืออคติปะปน เช่น การเหยียดเพศ เหยียดเชื้อชาติ หรือการสร้างปัญหาอื่น ๆ และ LLM อาจจะเลือกแหล่งข้อมูลเหล่านั้นมาส่งต่อโดยนำมาประมวลผลร่วมกับข้อมูลอื่น ๆ และเผยแพร่เป็นข้อมูลใหม่ที่สร้างขึ้นซึ่งอาจจะมีอคติแฝงอยู่กับข้อมูล ผู้ใช้งานจึงต้องมีการตรวจสอบแหล่งข้อมูลที่มาทุกครั้งว่ามีความน่าเชื่อถือก่อนนำมาใช้งาน

H3: ต้นทุนในการพัฒนาและใช้งาน (Cost of Development & Operation)

LLM ยังคงมีข้อจำกัดในด้านค่าใช้จ่ายการประมวลผลที่สูงมากเพราะการประมวลผลข้อความเพียงหน้าเดียว ต้องใช้การคำนวณร่วมกับพารามิเตอร์นับพัน ส่งผลให้ใช้เวลาตอบสนองสูง โดยเฉพาะการประมวลผลเอกสารที่มีความยาวหลาย ๆ หน้า หรือการแยกข้อมูลที่ซับซ้อนอาจใช้เวลาหลายสิบวินาทีและยังมาพร้อมต้นทุนที่สูง แม้จะมีการพัฒนาในการลดต้นทุนต่าง ๆ ลงอย่างต่อเนื่อง 

แต่การใช้ GPU หรือเครื่องจักรขนาดใหญ่ในการประมวลผลสำหรับงานเฉพาะทางบางอย่าง อาทิ งานสรรหาบุคคลในการการแยกวิเคราะห์ CV ยังไม่ใช่ทางเลือกที่คุ้มค่าที่สุด รวมถึงข้อจำกัดในการใช้งานที่ยังคงประมวลผลออกมาได้แค่ข้อความ (Text) เท่านั้น 

H2: คำถามที่พบบ่อย (FAQ)

H3: LLM กับ Generative AI เหมือนหรือต่างกันอย่างไร?

LLM คือ Generative AI ประเภทหนึ่งที่ฝึกฝนและเรียนรู้ข้อมูลจำนวนมหาศาลเพื่อประมวลผลลัพธ์ออกมาเป็นข้อความที่ต่างจาก Generative AI ซึ่งเป็นภาพรวมของ AI ที่สามารถสร้างผลลัพธ์ใหม่ ๆ ที่ไม่ได้จำกัดแค่ข้อความ แต่ยังรวมถึงรูปภาพ โค้ด วิดีโอ ได้อีกด้วย 

H3: เราจะเริ่มต้นใช้ LLM ในธุรกิจของเราได้อย่างไร?

LLM อาจจะไม่ใช่เครื่องมือที่นำมาใช้ในธุรกิจได้ทันทีเนื่องจากการฝึกฝนจากข้อมูลที่มีอยู่หลากหลายบนอินเทอร์เน็ตที่ถ้าจะนำมาเริ่มต้นใช้ในธุรกิจจำเป็นต้องมีการปรับแต่งโดยการป้อนข้อมูล เช่น คำศัพท์เฉพาะ ข้อมูลเชิงลึกของธุรกิจ เพื่อให้ตอบโจทย์กับความต้องการของธุรกิจ

โดยหลายองค์กรนำ LLM มาเชื่อมต่อเข้าระบบซอฟต์แวร์ของบริษัทฯ ที่มีอยู่เดิม เช่น Chatbot หรือระบบค้นหาข้อมูลภายในบริษัท แต่อย่างไรก็ต้องถึงคำนึงต้นทุนและค่าใช้จ่ายที่ตามมาว่าคุ้มค่ากับสิ่งที่จะได้รับหรือไม่ รวมถึงมาตรการที่ต้องมี หากนำ LLM มาใช้ จะลดความเสี่ยงการรั่วไหลของข้อมูลได้อย่างไร เป็นสิ่งที่องค์กรอาจจะต้องคิดเพิ่มเติม หากอยากเริ่มต้นนำ LLM มาใช้งาน  

H3: อนาคตของ LLM จะเป็นอย่างไรต่อไป?

LLM ในอนาคตอาจจะไม่ใช่แค่การสร้างโมเดลที่ใหญ่ขึ้นเท่านั้น แต่จะฉลาดและมีประสิทธิภาพมากขึ้นด้วยเช่นกัน โดยการเปลี่ยนบทบาทจาก “เครื่องมือ” ไปสู่ “ผู้ช่วยอัจฉริยะ” ที่สามารถทำงานแทนมนุษย์ได้หลากหลายด้าน มีความเป็นธรรมชาติ ลดความอคติและมีความแม่นยำมากขึ้น 

H2: บทสรุป: LLM ไม่ใช่แค่เทคโนโลยี แต่คือรากฐานใหม่ของการสื่อสาร

LLM model คือ การเรียนรู้ข้อมูลขนาดใหญ่อันทรงพลังที่ฝึกฝนจนมีความเชี่ยวชาญเฉพาะด้าน ตอบโจทย์ความซับซ้อนที่ช่วยสร้างผลลัพธ์ใหม่ ๆ สามารถนำไปประยุกต์ใช้ประโยชน์ในการทำงานได้หลากหลายด้าน แม้ในปัจจุบันจะยังมีข้อจำกัดอยู่บ้าง แต่ LLM จะเป็นเทคโนโลยีพื้นฐานที่จะเปลี่ยนวิธีที่เราโต้ตอบกับข้อมูลและคอมพิวเตอร์ไปตลอดกาล  

อ้างอิง

1. สรุป LLM (Large Language Model) โมเดลภาษาคืออะไร ฉบับเข้าใจง่าย สืบค้นเมื่อวันที่ 12 กันยายน 2568 จาก https://www.datawow.co.th/th/blogs/what-is-large-language-model?hl=th-TH 

2. Large Language Model (LLM) คืออะไร สืบค้นเมื่อวันที่ 12 กันยายน 2568 จาก https://www.thailand.intel.com/content/www/th/th/learn/large-language-models.html?hl=th-TH 

3. 10 โมเดลภาษาขนาดใหญ่ที่ดีที่สุด ( LLMs ) ในปี 2568 สืบค้นเมื่อวันที่ 12 กันยายน 2568 จาก https://botpress.com/th/blog/best-large-language-models 

4. 3 กลยุทธ์สำคัญในการนำ LLM มาใช้งานกับธุรกิจ สืบค้นเมื่อวันที่ 13 กันยายน 2568 จากhttps://aigencorp.com/llm-strategy-for-business/ 

5. เข้าใจ Large Language Model หรือ LLM ฉบับคนไม่มีพื้นฐาน สืบค้นเมื่อวันที่ 13 กันยายน 2568 จากhttps://www.disruptignite.com/blog/llm-large-language-models 

6. LLM คืออะไร ต่างกับ Generative AI อย่างไร สืบค้นเมื่อวันที่ 13 กันยายน 2568 จากhttps://www.coraline.co.th/single-post/

7.  Large Language Model (LLM) คืออะไร ? สำคัญกับธุรกิจอย่างไร สืบค้นเมื่อวันที่ 14 กันยายน 2568 จาก https://aigencorp.com/understanding-large-language-models-importance-for-business/ 

8. 5 คำถามที่พบบ่อยกับการนำ LLM ไปใช้งานกับธุรกิจ สืบค้นเมื่อวันที่ 14 กันยายน 2568 จากhttps://aigencorp.com/large-language-model-faq-summary/#1_LLM_