LLM vs SLM vs FM คืออะไร? เปรียบเทียบโมเดล AI พร้อม Use Case จริงสำหรับ Developer
Big Model LLM ในโลกของ AI ไม่ได้มีแค่ “โมเดลใหญ่ที่สุดชนะเสมอไป” แต่อีกต่อไปในปี 2026 เป็นต้นไป มาถึง ยุคของ โมเดลที่เหมาะสม Right Model, ขนาดพอดี Right Size,ต้นทุนต่ำ Right Cost เราเห็นองค์กรจำนวนมากเริ่มตั้งคำถามว่า ทำไมต้อง
- ต้องใช้ GPT-4/Claude ทุกงานจริงไหม มีตัวอื่นๆ แทนได้ไหม
- ทำไมค่า API แพงขึ้นเรื่อย ๆ? ยิ่งใช้ API เยอะ มาพร้อมกับสิ่งที่ต้องจ่าย
- จะรัน AI บน Edge หรือ Local ได้ไหม? อยากได้ความเป็นส่วนตัว ความปลอดภัยข้อมูล
- มีโมเดลเล็กที่เร็วกว่าและถูกกว่าหรือเปล่า? ถ้ามีน่าจะดีกว่าในเรื่องการใช้ทรัพยากร และต้นทุนอื่นๆ
คำตอบคือ มี และกำลังเป็นเทรนด์หลักของอุตสาหกรรม AI ตอบได้เลยว่า วันนี้ AI ไม่ได้มีแค่ LLM อีกต่อไป
เรากำลังก้าวเข้าสู่ยุคที่ภาษาโมเดลสำหรับ AI จัดมาให้ 3 กลุ่มโมเดลหลัก: ณ ตอนนี้ อนาคตน่าจะมีเพิ่ม
- LLM (Large Language Models) โมเดลภาษาขนาดใหญ่ มีพารามิเตอร์ 10B–100B+ ตัวอย่าง GPT-4 / GPT-4o Claude 3 Gemini Llama 3 70B+ จุดแข็งของ LLM ที่น่าสนใจ คือ เข้าใจภาษาเชิงลึก Reasoning ซับซ้อน เขียนโค้ด/วิเคราะห์/วางแผนได้ รองรับ Agent workflow ส่วนจุดอ่อนมีดังนี้ ค่าใช้จ่ายสูง Latency สูง ต้อง Cloud GPU ไม่เหมาะกับ Edge/Offline เหมาะกับงานเช่น AI Assistant Chatbot อัจฉริยะ Code generation Research / Analysis Multi-step reasoning AI Agent orchestration
- SLM (Small Language Models) โมเดลภาษาขนาดเล็ก พารามิเตอร์ 1B–7B ได้แก่ ตัวอย่าง Phi-3 mini Gemma 2B Mistral 7B Llama 3 8B TinyLlama จุดแข็ง ตอบเร็วมาก (<100ms) รันบน CPU ได้ใช้ RAM ต่ำ ใช้ Offline ได้ค่าใช้จ่ายเกือบศูนย์ จุดอ่อน Reasoning ลึก ๆ ไม่เก่ง ความรู้กว้างน้อยกว่า Context สั้นกว่า เหมาะกับงานที่เป็น Edge AI Mobile app AI IoT / Device Chatbot ภายในองค์กร Intent classification RAG แบบ lightweight Auto-tag / summarization
- FML (Foundation Langquage Models) โมเดลที่เทรนด้วยข้อมูลขนาดมหาศาลเพื่อเป็น “ฐาน” ให้ fine-tune ต่อไม่จำกัดแค่ภาษา แต่รวมถึง Vision Speech ImageVideo Multi-modal ตัวอย่าง CLIP SAM Whisper Stable Diffusion Gemini multimodal GPT-4o จุดแข็งได้แก่ ใช้ได้หลาย modality ต่อ fine-tune ได้ใช้สร้าง product ได้หลากหลาย จุดอ่อนมี ไม่ใหญ่ ใช้ทรัพยากรสูง ต้อง infra ดี เหมาะกับงานแบบไหน?Image generation Speech-to-text Vision AI OCRMulti-modal assistant AI Video/Audio
บทความนี้จะช่วยคุณเข้าใจความแตกต่างเชิงสถาปัตยกรรม + การใช้งานจริง + แนวทางเลือกให้เหมาะกับระบบของคุณ
ความคิดเห็น
แสดงความคิดเห็น