---
title: "LLM คืออะไร: เจาะลึกสถาปัตยกรรม วิธีเลือกใช้ และรัน Local"
slug: "what-is-an-llm-architecture-apis-and-local-run-guide"
locale: "th"
canonical: "https://ireadcustomer.com/th/blog/what-is-an-llm-architecture-apis-and-local-run-guide"
markdown_url: "https://ireadcustomer.com/th/blog/what-is-an-llm-architecture-apis-and-local-run-guide.md"
published: "2026-10-17"
updated: "2026-10-17"
author: "Naruebet Aungsirikulthumrong"
description: "ทำความเข้าใจว่า LLM คืออะไร หลักการทำงาน สถาปัตยกรรม Transformer ตารางเปรียบเทียบ Cloud API กับ Open Weights และเช็กลิสต์รัน Llama 3.1 บนเครื่องด้วย Ollama"
quick_answer: "LLM คือโมเดลภาษาขนาดใหญ่ที่ประมวลผลและสร้างข้อความโดยอาศัยสถาปัตยกรรม Transformer และการทำนายคำถัดไป สามารถเลือกใช้งานได้ทั้งแบบ Cloud API ที่สะดวก หรือรันโมเดล Open Weights บนเครื่องเพื่อความเป็นส่วนตัวของข้อมูล"
categories: []
tags: 
  - "LLM"
  - "Llama 3.1"
  - "Ollama"
  - "Open Weights"
  - "Artificial Intelligence"
  - "Local AI"
source_urls: 
  - "https://huggingface.co/meta-llama/Llama-3.1-8B-Instruct"
  - "https://ollama.com/library/llama3.1"
faq:
  - question: "LL.M. ย่อมาจากอะไร?"
    answer: "ในบริบทของเทคโนโลยี AI ย่อมาจาก Large Language Model (โมเดลภาษาขนาดใหญ่) ส่วนในทางกฎหมายอาจหมายถึง Master of Laws (นิติศาสตรมหาบัณฑิต) ขึ้นอยู่กับบริบทการใช้งาน"
  - question: "ML กับ AI ต่างกันอย่างไร?"
    answer: "AI (Artificial Intelligence) คือภาพรวมของระบบคอมพิวเตอร์ที่เลียนแบบความฉลาดของมนุษย์ ส่วน ML (Machine Learning) คือแขนงหนึ่งของ AI ที่เน้นการให้ระบบเรียนรู้รูปแบบจากข้อมูลด้วยอัลกอริทึมโดยไม่ต้องเขียนโค้ดกำหนดกฎเกณฑ์ทั้งหมด"
  - question: "กระบวนการใดช่วยให้ Large Language Models (LLM) สามารถสื่อสารกับมนุษย์ได้เข้าใจมากขึ้น?"
    answer: "กระบวนการปรับแต่งคำสั่ง (Instruction Fine-Tuning) และการปรับจูนตามผลตอบรับของมนุษย์ เช่น RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback) ซึ่งเปลี่ยนโมเดลจากการเดาคำถัดไปธรรมดา ให้กลายเป็นผู้ช่วยสนทนาที่ตอบคำถามได้ตรงประเด็น"
  - question: "Machine Learning Model มีอะไรบ้าง?"
    answer: "แบ่งได้เป็นกลุ่มตามลักษณะการเรียนรู้ ได้แก่ Supervised Learning (เช่น Linear Regression, Random Forest), Unsupervised Learning (เช่น K-Means, PCA) และ Deep Learning/Transformers ซึ่งเป็นรากฐานของ LLM ในปัจจุบัน"
robots: "noindex, follow"
---

# LLM คืออะไร: เจาะลึกสถาปัตยกรรม วิธีเลือกใช้ และรัน Local

ทำความเข้าใจว่า LLM คืออะไร หลักการทำงาน สถาปัตยกรรม Transformer ตารางเปรียบเทียบ Cloud API กับ Open Weights และเช็กลิสต์รัน Llama 3.1 บนเครื่องด้วย Ollama

**llm คือ** โมเดลภาษาขนาดใหญ่ (Large Language Model) ซึ่งเป็นแขนงหนึ่งของเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ (AI) ในกลุ่ม Generative AI ที่ถูกฝึกฝนด้วยชุดข้อมูลข้อความมหาศาล เพื่อทำความเข้าใจ โครงสร้างภาษา และทำนายคำถัดไป (Next-Token Prediction) ได้อย่างเป็นธรรมชาติ ต่างจาก AI แบบดั้งเดิมที่เน้นการจำแนกประเภทข้อมูลตามกฎตายตัว

สำหรับนักพัฒนา ผู้เริ่มต้น และผู้ที่สนใจเทคโนโลยีในไทยที่ต้องการเริ่มใช้งาน คำถามสำคัญไม่ใช่เพียงแค่ LLM คืออะไร แต่คือการเลือกว่าจะเชื่อมต่อผ่านระบบ Cloud API ของผู้ให้บริการ หรือจะนำโมเดลแบบเปิด (Open Weights) มารันประมวลผลบนคอมพิวเตอร์ของตนเอง (Local) เพื่อความเป็นส่วนตัวของข้อมูล

## สถาปัตยกรรมและกลไกหลัก: LLM ทำงานอย่างไร

รากฐานของ LLM สมัยใหม่ส่วนใหญ่สร้างขึ้นบนสถาปัตยกรรม **Transformer** (เปิดตัวในงานวิจัยปี 2017) โดยมีกลไกสำคัญที่เรียกว่า **Self-Attention Mechanism** ซึ่งช่วยให้โมเดลสามารถคำนวณความสัมพันธ์ระหว่างคำทุกคำในประโยคได้พร้อมกัน ไม่ว่าจะอยู่ห่างกันเพียงใด

เพื่อให้เข้าใจการทำงานของ LLM ลึกซึ้งยิ่งขึ้น มีศัพท์เทคนิคพื้นฐาน 4 ประการที่ควรรู้:

1. **Tokenization (การตัดคำและแปลงเป็นโทเคน):** คอมพิวเตอร์ไม่เข้าใจตัวอักษรโดยตรง ข้อความจะถูกตัดแบ่งเป็นหน่วยย่อยเรียกว่า "Token" สำหรับภาษาอังกฤษ 1 Token มักเท่ากับคำสั้นๆ หรือประมาณ 4 ตัวอักษร ส่วนภาษาไทยด้วยลักษณะคำติดต่อกันโดยไม่มีเว้นวรรค โมเดลยุคใหม่อย่างตระกูล Llama 3.1 มีการปรับปรุงตัวตัดคำ (Tokenizer) ให้รองรับหลายภาษารวมถึงภาษาไทยได้มีประสิทธิภาพขึ้น
2. **Parameters (พารามิเตอร์):** คือค่าน้ำหนัก (Weights) ภายในโครงข่ายประสาทเทียมที่ได้จากการเรียนรู้ ยิ่งโมเดลมีพารามิเตอร์มาก เช่น 8 พันล้านพารามิเตอร์ (8B) หรือ 70 พันล้านพารามิเตอร์ (70B) ความสามารถในการให้เหตุผลเชิงซ้อนก็จะสูงขึ้นตามไปด้วย
3. **Context Window (ขอบเขตบริบท):** ปริมาณข้อมูลสูงสุดที่โมเดลสามารถรับเข้ามาวิเคราะห์พร้อมกันในหนึ่งรอบการประมวลผล เช่น โมเดล Llama 3.1 8B Instruct ที่เปิดตัวเมื่อวันที่ 23 กรกฎาคม 2024 รองรับ Context Window ได้สูงสุดถึง 128,000 โทเคน ทำให้สามารถอ่านเอกสารขนาดยาวหรือโค้ดทั้งไฟล์ได้ในคราวเดียว
4. **Quantization (การบีบอัดขนาดโมเดล):** เทคนิคการลดทอนความละเอียดของค่าน้ำหนักจากเลขทศนิยม 16-bit (FP16) ลงมาเป็น 4-bit (Q4) หรือ 8-bit (Q8) ซึ่งช่วยลดการใช้หน่วยความจำลงได้มากกว่าครึ่ง โดยที่ความแม่นยำลดลงเพียงเล็กน้อย

![1 8B/70B | | :--- | :--- | :--- | | การคุ้มครองข้อมูล Data Privacy |…](https://land-admin.ireadcustomer.com/api/images/6ad32cf32dfb673746f132b6)

## Cloud API vs. Open Weights: เปรียบเทียบ 5 มิติเพื่อการตัดสินใจ

ก่อนที่จะเริ่มเขียนโค้ดหรือจัดสรร[งบประมาณ](/th/pricing) ควรประเมินข้อแตกต่างระหว่างบริการ Cloud API (เช่น OpenAI, Anthropic) และการรันโมเดล Open Weights (เช่น Llama 3.1, Mistral) บนโครงสร้างพื้นฐานของตนเอง:

| มิติการพิจารณา | Cloud API (เช่น GPT-4o, Claude) | Open Weights (เช่น Llama 3.1 8B/70B) |
| :--- | :--- | :--- |
| **การคุ้มครองข้อมูล (Data Privacy)** | ข้อมูลถูกส่งไปประมวลผลภายนอก ต้องพิจารณาเงื่อนไข PDPA และนโยบายเก็บ Log | ประมวลผลภายในเครื่องหรือเซิร์ฟเวอร์ส่วนตัว 100% ข้อมูลไม่รั่วไหล |
| **ความยากในการติดตั้ง** | ง่ายมาก เพียงเรียกใช้ API Key ผ่านอินเทอร์เน็ต | ต้องเตรียมฮาร์ดแวร์ จัดการ Environment และติดตั้งโปรแกรมรันโมเดล |
| **ความเร็วและความหน่วง (Latency)** | ขึ้นอยู่กับเครือข่ายอินเทอร์เน็ตและคิวประมวลผลของผู้ให้บริการ | มีความหน่วงสม่ำเสมอ สามารถควบคุม throughput ได้ตามกำลังเครื่อง |
| **โครงสร้างต้นทุน** | คิดตามปริมาณการใช้งานจริง (Pay-per-token) เหมาะกับช่วงทดสอบ | ลงทุนค่าฮาร์ดแวร์หรือเซิร์ฟเวอร์ล่วงหน้า แต่ไม่มีค่า Token รายครั้ง |
| **ความสามารถเชิงตรรกะขั้นสูง** | โมเดลขนาดใหญ่มาก (ระดับแสนล้านพารามิเตอร์) ให้ผลลัพธ์ซับซ้อนได้ดี | รุ่น 8B เหมาะกับงานเฉพาะทาง ส่วนรุ่น 70B ต้องใช้เครื่องสเปกสูงมาก |

หากคุณกำลังศึกษาทางเลือกด้านต้นทุนระหว่างการรันบนเครื่องกับการใช้บริการคลาวด์ สามารถศึกษาเพิ่มเติมได้ที่ [Google Antigravity 2.0 vs Cursor: Local AI Development Costs](/th/blog/google-antigravity-20-vs-cursor-the-end-of-expensive-cloud-ai-prototyping)

![เปิดตัวในงานวิจัยปี 2017 โดยมีกลไกสำคัญที่เรียกว่า](https://land-admin.ireadcustomer.com/api/images/6ad32cf32dfb673746f132bc)

## เช็กลิสต์ฮาร์ดแวร์สำหรับรันโมเดลในเครื่อง (Local)

การรันโมเดล LLM ในเครื่องจำเป็นต้องมีหน่วยความจำที่เพียงพอสำหรับเก็บค่าน้ำหนักของโมเดลขณะทำงาน เกณฑ์เบื้องต้นสำหรับโมเดลยอดนิยมระดับ 8B มีดังนี้:

- **โมเดลระดับ 8B (ขนาดบีบอัด Q4 เช่น llama3.1:8b):**
  - พื้นที่จัดเก็บข้อมูลบนดิสก์: อย่างน้อย 5 GB (ตัวไฟล์โมเดลขนาดประมาณ 4.7 GB)
  - หน่วยความจำระบบ (RAM): แนะนำ 16 GB ขึ้นไป สำหรับเครื่องที่ไม่มีการ์ดจอแยก
  - หน่วยความจำการ์ดจอ (VRAM): 6 GB ถึง 8 GB ขึ้นไป (เช่น NVIDIA RTX 3060 หรือชิป Apple Silicon ตระกูล M1/M2/M3/M4 ที่มี Unified Memory 16 GB)
- **โมเดลระดับ 70B (ขนาดบีบอัด Q4):**
  - ต้องการ VRAM หรือ RAM ความเร็วสูงไม่น้อยกว่า 40 GB ถึง 48 GB ซึ่งเหมาะกับเวิร์กสเตชันเฉพาะทาง

สำหรับผู้ที่ต้องการนำโมเดลไปใช้งานในกระบวนการ[ทำงานอัตโนมัติ](/th/services/ai-development) การตั้งค่าสถาปัตยกรรมแบบเปิดในองค์กรสามารถดูตัวอย่างได้จากบทความ [What Is n8n? Workflow Guide: Cloud vs Self-Hosted](/th/blog/what-is-n8n-workflow-guide-cloud-vs-self-hosted)

## เช็กลิสต์ 4 ขั้นตอน: ทดลองรัน Llama 3.1 8B บนคอมพิวเตอร์ผ่าน Ollama

แพลตฟอร์ม Ollama เป็นหนึ่งในเครื่องมือยอดนิยมที่ช่วยแปลงโมเดลภาษาซับซ้อนให้กลายเป็นบริการที่ติดตั้งและเรียกใช้งานได้ง่าย โดยมีขั้นตอนดังต่อไปนี้:

### ขั้นตอนที่ 1: ดาวน์โหลดและติดตั้ง Ollama
เข้าไปที่เว็บไซต์ทางการของ [Ollama](https://ollama.com/library/llama3.1) แล้วดาวน์โหลดตัวติดตั้งตามระบบปฏิบัติการที่ใช้งาน (รองรับทั้ง macOS, Windows และ Linux) ติดตั้งให้เสร็จสมบูรณ์

### ขั้นตอนที่ 2: ดาวน์โหลดและเริ่มรันโมเดล
เปิดโปรแกรม Command Prompt, Terminal หรือ PowerShell แล้วพิมพ์คำสั่งเพื่อดึงโมเดลและเปิดหน้าต่างสนทนา:

```bash
ollama run llama3.1:8b
```

ระบบจะทำการดาวน์โหลดไฟล์โมเดลขนาดประมาณ 4.7 GB มาไว้ในเครื่อง และเริ่มต้นกระบวนการอนุมาน (Inference) อัตโนมัติ

### ขั้นตอนที่ 3: ทดสอบการตอบกลับภาษาไทยเบื้องต้น
เมื่อหน้าต่างพร้อมรับคำสั่งขึ้นมา ให้ทดสอบส่งข้อความ เช่น:

```text
>>> อธิบายเรื่องระบบสุริยะสั้นๆ 3 บรรทัด เป็นภาษาไทย
```

สังเกตความเร็วในการประมวลผล (Token per second) และการตัดคำภาษาไทยของโมเดล ซึ่งเป็นคุณสมบัติที่พัฒนาขึ้นใน Llama 3.1

### ขั้นตอนที่ 4: เชื่อมต่อผ่าน REST API Endpoint
Ollama จะสร้าง Local Server รอรับคำสั่งผ่านพอร์ต 11434 โดยอัตโนมัติ ซึ่งมีรูปแบบที่เข้ากันได้กับมาตรฐาน OpenAI API คุณสามารถใช้คำสั่ง `curl` หรือเขียนสคริปต์ภาษา Python เพื่อเรียกใช้งานโมเดลได้ทันที:

```bash
curl http://localhost:11434/api/generate -d '{
  "model": "llama3.1:8b",
  "prompt": "สวัสดี คุณคือใคร",
  "stream": false
}'
```

หากต้องการนำเทคนิคการประมวลผลบนเครื่องไปประยุกต์ใช้เพื่อลดภาระงาน สามารถอ่านแนวทางต่อยอดได้ใน [Build a Local LLM Grading Pipeline to Save 17 Hours Weekly](/th/blog/how-to-build-a-local-llm-grading-pipeline-to-save-17-hours-every-weekend)

## ข้อจำกัดและความโปร่งใสในการใช้งาน

แม้ LLM จะมีความยืดหยุ่นสูง แต่ยังมีข้อจำกัดที่ผู้ใช้งานต้องตระหนักถึงเสมอ ได้แก่ ปรากฏการณ์ภาพหลอน (Hallucination) หรือการสร้างคำตอบที่ไม่ตรงกับข้อเท็จจริงด้วยน้ำเสียงที่มั่นใจ, ความจำเป็นในการตรวจสอบสิทธิ์การใช้งาน (License) ของแต่ละโมเดลก่อนนำไปใช้ในเชิงพาณิชย์ และข้อจำกัดด้านฮาร์ดแวร์หากต้องการรันงานที่มีปริมาณพร้อมกันหลายคน

เริ่มต้นทดสอบด้วยโมเดลขนาดเล็กในเครื่องของคุณเองเพื่อทำความเข้าใจพฤติกรรมของระบบ ก่อนที่จะขยายขนาดไปสู่โปรดักชันหรือสถาปัตยกรรมคลาวด์ในอนาคต