ข้ามไปยังเนื้อหาบทเรียน
เมนู
เข้าสู่ระบบ — เร็ว ๆ นี้
สารบัญบทที่ 314/8

พื้นฐานการใช้ AIการเขียน Prompt

ประเมิน Emergent Capability โดยไม่หลง Threshold

เรียนรู้ ประเมิน Emergent Capability โดยไม่หลง Threshold 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

emergent อาจมาจากความสามารถเพิ่มจริง การวัดแบบผ่าน/ตก หรือ prompt/evaluation เปลี่ยน ต้องดู curve, uncertainty และหลาย benchmark แล้วทดสอบงานภาษาไทยเอง

Operate

กำหนด source/version, hardware, access, logging, patch, backup และ incident owner

Re-evaluate

ทดสอบภาษาไทย คุณภาพ safety latency cost และ exit เมื่อรุ่นหรือเงื่อนไขเปลี่ยน

หลักฐานก่อนอนุมัติโมเดล

emergent

บันทึก emergent พร้อม source/version, observed evidence, risk และ owner

ห้ามใช้ชื่อ open หรือ local แทนการตรวจหลักฐาน

threshold

บันทึก threshold พร้อม source/version, observed evidence, risk และ owner

ห้ามใช้ชื่อ open หรือ local แทนการตรวจหลักฐาน

benchmark

บันทึก benchmark พร้อม source/version, observed evidence, risk และ owner

ห้ามใช้ชื่อ open หรือ local แทนการตรวจหลักฐาน

evaluation

บันทึก evaluation 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

โมเดลรุ่นใหญ่ผ่านโจทย์หนึ่งทันที แต่โจทย์ไทยใกล้เคียงยังไม่สม่ำเสมอ

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