---
title: บริษัทต่างๆ เริ่มฝึกอบรมโมเดลขนาดเล็กสำหรับงานเฉพาะทาง
url: https://www.elseif.net/th/story-13
published: 2026-10-12T07:59:29+00:00
language: th
section: โมเดล
source: https://habr.com/ru/companies/speshu_ai/articles/1092304/?utm_campaign=1092304&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss
organizations: Checkr, NVIDIA, Predibase
publisher: elseif
---

# บริษัทต่างๆ เริ่มฝึกอบรมโมเดลขนาดเล็กสำหรับงานเฉพาะทาง

บริษัทต่างๆ กำลังหันมาใช้โมเดลขนาดเล็กในการดำเนินงานเพื่อจัดการกับงานเฉพาะทาง โดยยกตัวอย่างเคสของ Checkr ซึ่งเป็นแพลตฟอร์มตรวจสอบผู้สมัครงาน โดยมีการรายงานว่าโมเดลที่ผ่านการฝึกอบรมใหม่แสดงความแม่นยำมากกว่า 90% สำหรับกรณีที่ซับซ้อนที่สุด 2% และลดค่าใช้จ่ายลงได้ถึง 5 เท่าเมื่อเปรียบเทียบกับการใช้ GPT-4

การจำแนกประเภทของโมเดลขนาดเล็กนั้นยังไม่มีมาตรฐานที่ชัดเจน แต่ตามการนิยามของ NVIDIA โมเดลขนาดเล็กหมายถึงโมเดลที่สามารถทำงานบนอุปกรณ์ทั่วไปและตอบสนองต่อคำขอของผู้ใช้คนเดียวได้ภายในเวลาที่เหมาะสม โดยในปี 2025 มีโมเดลที่มีจำนวนพารามิเตอร์ไม่เกิน 10 พันล้านที่จะถูกจัดอยู่ในหมวดนี้

ในปี 2026 มีโมเดลขนาดเล็กที่เป็นที่นิยม เช่น Gemma 4, Phi-4 และ Qwen3 โดยการฝึกอบรมโมเดลจะใช้วิธีการต่างๆ เช่น การฝึกอบรมเพิ่มเติมผ่าน LoRA และการกลั่นความรู้จากโมเดลขนาดใหญ่ ซึ่งช่วยให้การเรียนรู้เกิดขึ้นได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น

บริษัทต่างๆ เลือกใช้โมเดลขนาดเล็กเพื่อควบคุมค่าใช้จ่ายและเพิ่มความเร็วในการทำงาน โดยในกรณีของ Checkr การใช้โมเดลที่ผ่านการฝึกอบรมใหม่ช่วยลดค่าใช้จ่ายลงเหลือประมาณ 1,400 ดอลลาร์ต่อเดือน สำหรับการใช้งานที่มีประสิทธิภาพในการประมวลผลข้อมูลที่ซ้ำซาก