Update 2024-09-12-khanomtanllm.md

Author: wannaphong

_posts/2024-09-12-khanomtanllm.md

@@ -71,7 +71,7 @@ Thank you [TPU Research Cloud](https://sites.research.google/trc/about/) and [Ea
 
 ## บทส่งท้าย
 
-หากคุณนำโมเดลไป eval จะพบว่าโมเดลมีประสิทธิภาพค่อนข้างต่ำในหลายชุดทดสอบ เพราะด้วยขนาดโมเดลที่มีแค่ 1B กับ 3B และเราไม่มีทรัพยากรมากเพียงพอที่จะนำชุดข้อมูลขนาดใหญ่จากภาษาอังกฤษมาเทรนร่วมด้วย เช่น [FineWeb](https://huggingface.co/datasets/HuggingFaceFW/fineweb), [Dolma](allenai/dolma), [The Pile](EleutherAI/the_pile_deduplicated) เป็นต้น เราได้เทรน LLM ตัวนี้ด้วยชุดข้อมูลข้อความเพียง 53B tokens หากได้รับการเทรนขนาด >1T tokens น่าจะมีประสิทธิภาพมากยิ่งขึ้น นอกจากนี้ชุดข้อมูลภาษาไทยยังมีขนาดเล็กเกินไปสำหรับการเทรน LLM ให้มีที่มีประสิทธิภาพดี ทางแก้ที่ดีที่สุด คือ การปล่อยชุดข้อมูลออกสู่สาธารณะให้มากยิ่งขึ้น, ขอความร่วมมือชุนชนในไทยในการสนับสนุนชุดข้อมูลเปิด และแนวทางการสังเคราะห์ชุดข้อมูลอาจเป็นหนึ่งในแนวทางแก้ไขปัญหาได้
+หากคุณนำโมเดลไป eval จะพบว่าโมเดลมีประสิทธิภาพค่อนข้างต่ำในหลายชุดทดสอบ เพราะด้วยขนาดโมเดลที่มีแค่ 1B กับ 3B และเราไม่มีทรัพยากรมากเพียงพอที่จะนำชุดข้อมูลขนาดใหญ่จากภาษาอังกฤษมาเทรนร่วมด้วย เช่น [FineWeb](https://huggingface.co/datasets/HuggingFaceFW/fineweb), [Dolma](allenai/dolma), [The Pile](EleutherAI/the_pile_deduplicated) เป็นต้น เราได้เทรน LLM ตัวนี้ด้วยชุดข้อมูลข้อความเพียง 53B tokens หากได้รับการเทรนขนาด >1T tokens น่าจะมีประสิทธิภาพมากยิ่งขึ้น นอกจากนี้ชุดข้อมูลภาษาไทยยังมีขนาดเล็กเกินไปสำหรับการเทรน LLM ให้มีประสิทธิภาพดีที่สุด (12B) ทางแก้ที่ดีที่สุด คือ การปล่อยชุดข้อมูลออกสู่สาธารณะให้มากยิ่งขึ้น, ขอความร่วมมือชุนชนในไทยในการสนับสนุนชุดข้อมูลเปิด และแนวทางการสังเคราะห์ชุดข้อมูลอาจเป็นหนึ่งในแนวทางแก้ไขปัญหาได้
 
 สุดท้ายนี้ เราหวังว่า ชุดข้อมูล pretrained, pipeline, และโมเดลที่เราปล่อยออกสู่สาธารณะจะเป็นประโยชน์ต่อผู้ที่สนใจทำ pretrained Thai LLM และช่วยส่งเสริมวงการ Open Source AI ในประเทศไทยมากยิ่งขึ้น