Distillation: ถ่ายทอดจาก Teacher สู่ Student พร้อมวัดสิ่งที่หาย
เรียนรู้ Distillation: ถ่ายทอดจาก Teacher สู่ Student พร้อมวัดสิ่งที่หาย เพื่อเลือกและดูแลโมเดลในประเทศไทย
เป้าหมาย: ประเมินสิทธิ์ ความเหมาะสม ฮาร์ดแวร์ ความปลอดภัย และการดูแล open/local model · ใช้เวลาประมาณ 17 นาที
Rights → Fit → Operate → Re-evaluate
local และ open ลด dependency บางส่วน แต่เพิ่มความรับผิดชอบให้ทีม
Rights
ตรวจ license, data rights, acceptable use และการแจกจ่าย
Fit
distillation ฝึก student จาก logits หรือ output ของ teacher เพื่อให้เล็กและเร็วขึ้น แต่คุณภาพ ภาษา ความหลากหลาย calibration และ safety อาจหายหรือเลียน bias จึงต้องมีสิทธิ์ข้อมูลและ eval แยก
Operate
กำหนด source/version, hardware, access, logging, patch, backup และ incident owner
Re-evaluate
ทดสอบภาษาไทย คุณภาพ safety latency cost และ exit เมื่อรุ่นหรือเงื่อนไขเปลี่ยน
หลักฐานก่อนอนุมัติโมเดล
distillation
บันทึก distillation พร้อม source/version, observed evidence, risk และ owner
ห้ามใช้ชื่อ open หรือ local แทนการตรวจหลักฐาน
teacher
บันทึก teacher พร้อม source/version, observed evidence, risk และ owner
ห้ามใช้ชื่อ open หรือ local แทนการตรวจหลักฐาน
student
บันทึก student พร้อม source/version, observed evidence, risk และ owner
ห้ามใช้ชื่อ open หรือ local แทนการตรวจหลักฐาน
calibration
บันทึก calibration พร้อม source/version, observed evidence, risk และ owner
ห้ามใช้ชื่อ open หรือ local แทนการตรวจหลักฐาน
ความเข้าใจผิดเกี่ยวกับ Open และ Local
มี weights จึงเป็น open source
อาจขาดสิทธิ์ code/data/modify/redistribute
อ่าน license และ artifact ที่เปิดจริง
local จึง private อัตโนมัติ
app, logs, plugins หรือ network ยังรั่วได้
ตรวจ data flow, bind, access และ telemetry
โมเดลเล็กกว่าแต่เหมือน teacher
capability และ bias เปลี่ยน
eval ภาษาไทยแยกตาม task/risk
ทำ Local Model Decision Record
ทีมอยาก distill คำตอบ customer service ไทยเพื่อลดค่า inference
ระบุ use case, license, model provenance, hardware math, eval, security, operation, cost และ exit
ดูคำตอบตัวอย่าง
ระบุงานและข้อมูลในประเทศไทย เก็บ model ID/hash/model card/license และให้ผู้เชี่ยวชาญตรวจสิทธิ์ คำนวณ weights จาก parameter×bits พร้อม KV cache/overhead เลือก quantization แล้ว benchmark latency/tokens per second/quality ภาษาไทยบนเครื่องจริง bind API ที่ localhost จำกัด file/network/tool permission เก็บ version/log เท่าที่จำเป็น ทำ update/rollback/delete และเปรียบเทียบ hosted option
- license/data rights
- model provenance/hash
- RAM/VRAM math
- Thai task eval
- network/file controls
- update/rollback/exit
บันทึกช่วยจำ
- ไม่ใช่คำแนะนำกฎหมาย ให้ผู้เชี่ยวชาญตรวจ license สัญญา และกฎหมายประเทศไทย
- local processing ไม่ยกเว้น PDPA, security, backup หรือ access control
สรุปบทเรียนนี้
- open ต้องดูสิทธิ์
- local ต้องดู data flow
- วัดภาษาไทยบน hardware จริง