ในอดีต GPT-2 ที่มีพารามิเตอร์ประมาณ 1.5 พันล้านตัว ในมุมมองปัจจุบันถือเป็น “โมเดลเล็ก” แล้ว ส่วนขนาดพารามิเตอร์ของ GPT-4 ตามการประมาณการในอุตสาหกรรมนั้นสูงถึงระดับล้านล้าน (trillion) แล้ว และขนาดของโมเดลรุ่นต่อๆ ไปอย่าง GPT-5 นั้นยิ่งประเมินได้ยาก โมเดลโอเพ่นซอร์สเองก็กำลังก้าวสู่พารามิเตอร์ขนาดมหาศาลเช่นกัน โมเดลที่มีพารามิเตอร์เกิน 6 แสนล้านตัวไม่ใช่เรื่องแปลกใหม่อีกต่อไป
เมื่อมองย้อนกลับไปที่โมเดลน้ำหนักเปิด (open-weight) ที่เปิดตัวในสองเดือนแรกของปี 2026 ทั้ง Kimi K2.5 และ Ling 2.5 ต่างก็มีขนาดพารามิเตอร์ถึงระดับล้านล้านแล้ว และโครงสร้างโมเดลก็ซับซ้อนขึ้นเรื่อยๆ ในทางตรงกันข้าม โมเดลขนาดเล็กกลับพบเห็นได้น้อยลง
โมเดลน้ำหนักเปิด 10 รุ่นที่เปิดตัวในเดือนมกราคมและกุมภาพันธ์ 2026 ที่มา: Sebastian Raschka
อย่างไรก็ตาม โมเดลที่ใหญ่กว่าจะต้องดีกว่าจริงหรือ? กฎที่ว่าขนาดพารามิเตอร์สัมพันธ์เชิงบวกกับความสามารถของโมเดลนั้น พื้นฐานของมันเริ่มสั่นคลอนมานานแล้ว
เมื่อไม่นานมานี้ ปัญหาเหตุผลเชิงตรรกะเรื่อง “ล้างรถที่ระยะ 50 เมตร ควรเดินไปหรือขับรถไป” ได้ก่อให้เกิดการอภิปรายอย่างกว้างขวางบนอินเทอร์เน็ต และทำให้โมเดลใหญ่หลายรุ่นสะดุด รวมถึง GPT-5.3 Thinking ที่มีพารามิเตอร์จำนวนมหาศาล
แต่ที่น่าประหลาดใจคือ โมเดลเล็กที่มีพารามิเตอร์เพียง 3 พันล้านตัวกลับโดดเด่นในปัญหานี้ ในสถานการณ์ที่โมเดลพารามิเตอร์ระดับล้านล้านเหล่านี้ไม่สามารถให้เหตุผลได้อย่างถูกต้อง โมเดลเล็กนี้กลับจับจุดตรรกะสำคัญที่ว่า “การล้างรถต้องขับรถไป” ได้อย่างแม่นยำ
ที่มา: Victor Mustar หัวหน้าฝ่ายผลิตภัณฑ์ HuggingFace
แหล่งที่มาวิดีโอ: Victor Mustar หัวหน้าฝ่ายผลิตภัณฑ์ HuggingFace
ในด้านประสิทธิภาพและต้นทุน โมเดลเล็กมีข้อได้เปรียบที่ทดแทนไม่ได้ ดังนั้น เป็นไปได้หรือไม่ที่จะให้โมเดลเล็กท้าทาย “ข้ามระดับ” ทำภารกิจซับซ้อน เช่น การให้เหตุผล การเขียนโปรแกรม การค้นหา ซึ่งปกติต้องใช้พารามิเตอร์จำนวนมากจึงจะทำได้ แม้กระทั่งแสดงสมรรถนะเหนือกว่าโมเดลใหญ่ในบางด้าน?
โมเดล Nanbeige4.1-3B จากห้องปฏิบัติการ Nanbeige ได้ให้คำตอบที่น่าตื่นเต้น มันมีเป้าหมายเพื่อบรรลุความสามารถรอบด้าน เช่น การตอบคำถามทั่วไป การให้เหตุผลซับซ้อน การเขียนโค้ด และการค้นหาเชิงลึก ด้วยพารามิเตอร์เพียง 3 พันล้านตัว
จากผลการประเมิน Nanbeige4.1-3B ไม่เพียงแต่ทำได้ดีกว่าโมเดลเล็กโอเพ่นซอร์สขนาดใกล้เคียง (เช่น Qwen3-4B, Qwen3-8B) อย่างเห็นได้ชัด แต่ดัชนีรวมของมันยังดีกว่า Qwen3-32B และ Qwen3-30B-A3B ที่มีพารามิเตอร์มากกว่า 10 เท่าอีกด้วย
ที่น่าสนใจคือ ชุดโมเดลเล็ก Qwen 3.5 ที่ทีม Qwen เปิดตัวล่าสุดได้รับเสียงชื่นชมอย่างกว้างขวาง ในการเปรียบเทียบกับโมเดล Qwen3.5-4B ที่มีขนาดพารามิเตอร์ใกล้เคียง Nanbeige4.1-3B ยังคงนำหน้าอย่างสมบูรณ์ในหกดัชนีหลัก แสดงให้เห็นถึงความได้เปรียบทางเทคนิคที่มั่นคง
หลังจากเปิดตัว โมเดลนี้ได้ขึ้นสู่อันดับต้นๆ ของเทรนด์ชาร์ตบน HuggingFace อย่างรวดเร็ว เคยติดอันดับ 1 ในเทรนด์ชาร์ตโมเดลข้อความ และเคยทะลุเข้าสู่อันดับ 3 ของชาร์ตโมเดลรวมทั่วโลก ก่อให้เกิดความสนใจอย่างกว้างขวางในสนามโมเดลเล็ก
อันดับ 1 เทรนด์ชาร์ตโมเดลข้อความบน HuggingFace
โมเดลที่มีพารามิเตอร์น้อย ความเร็วในการอนุมานสูง ต้นทุนการปรับใช้ต่ำ แต่กลับมีความสามารถหลักเทียบเคียงได้กับโมเดลใหญ่ สิ่งนี้ไม่ต้องสงสัยเลยว่าช่วยเพิ่มความมั่นใจให้กับนักพัฒนาแอปพลิเคชัน AI และเปิดจินตนาการมากขึ้นสำหรับการนำโมเดล AI ไปใช้อย่างแพร่หลายในอนาคต
การวิเคราะห์ทางเทคนิค: เมื่อ 3B ท้าทาย 32B ทำอย่างไรให้ “เล็กแต่ครบ”?
เรามักมีภาพจำบางอย่างเกี่ยวกับโมเดลเล็ก เนื่องจากมีพารามิเตอร์จำกัด จุดแข็งและจุดอ่อนของโมเดลเล็กส่วนใหญ่จึงเห็นได้ชัดเจน และยากที่จะบรรลุความสามารถ “อเนกประสงค์” ที่แท้จริง โมเดลที่เน้นการแก้ปัญหามักไม่ถนัดในการโต้ตอบระยะยาว (เช่น การค้นหาเชิงลึก) ในขณะที่โมเดลที่เชี่ยวชาญงานโค้ดหรือเอเจนต์ อาจขาดความสามารถในการให้เหตุผลทั่วไปที่แข็งแกร่ง หรือความสามารถในการจัดแนวกับความชอบของมนุษย์
นี่คือเหตุผลที่ทำให้ Nanbeige4.1-3B โดดเด่นเป็นพิเศษในแวดวงโมเดลเล็ก มันเป็นโมเดลอเนกประสงค์แบบรวมศูนย์ที่ “เล็กแต่ครบ” การก้าวข้ามหลักอยู่ที่ “ความเป็นเอกภาพ” — การบูรณาการความสามารถในการตอบคำถามทั่วไป การให้เหตุผลซับซ้อน ความสามารถด้านโค้ด และความสามารถของเอเจนต์ค้นหาเชิงลึก เข้าไปในขนาดพารามิเตอร์ 3 พันล้านอย่างเป็นระบบ
เพื่อให้บรรลุการบีบอัดความสามารถที่เหลือเชื่อนี้ ทีมวิจัยใช้กลยุทธ์การปรับให้เหมาะสมแบบแบ่งระยะและแบ่งโดเมน ในขณะที่รับประกันความเชี่ยวชาญเฉพาะด้านของโมเดลในแต่ละโดเมน ก็ยังรักษาสมดุลความสามารถระหว่างโดเมนต่างๆ
ความสามารถทั่วไป: SFT และ RL สองระยะ
ในกระบวนการฝึกโมเดลที่สมบูรณ์ การสร้างข้อมูลการปรับแต่งภายใต้การดูแล (SFT) และการฝึกการเรียนรู้แบบเสริมแรง (RL) เป็นเสาหลักสองประการ
สำหรับโมเดลเล็ก ระยะ SFT เป็นตัวกำหนดความสูงของเพดานความสามารถ หากการกระจายตัวของข้อมูลพื้นฐานมีอคติ การแก้ไขด้วย RL ในภายหลังมักได้ผลไม่คุ้มค่า เพื่อให้ได้ความลึกของการให้เหตุผลที่แข็งแกร่งขึ้นภายใต้ขนาดจำกัด Nanbeige4.1-3B ได้ปรับสัดส่วนโครงสร้างของข้อมูลคำสั่ง: เพิ่มสัดส่วนของตัวอย่างประเภทโค้ด; เพิ่มปัญหาคณิตศาสตร์ที่ยากและงานให้เหตุผลซับซ้อน; นำปัญหารวมข้ามโดเมนมากขึ้นเข้ามา กลยุทธ์ข้อมูลนี้สำคัญสำหรับโมเดล 3B ที่ไม่มีพารามิเตอร์ส่วนเกิน เพราะจะบังคับให้พื้นที่พารามิเตอร์ของมันมีแนวโน้มที่จะสร้างแบบจำลองตรรกะเชิงลึกมากขึ้น
จุดสำคัญประการที่สองในการเพิ่มความสามารถในการให้เหตุผลของโมเดลคือความยาวบริบท (context length) โมเดลรุ่นก่อนหน้าใช้หลักสูตรสองระยะ (32K → 64K) ในการฝึกบริบท ส่วน Nanbeige4.1-3B ขยายออกไปอีกเป็นสามระยะ: 32K → 64K → 256K การขยายแบบค่อยเป็นค่อยไปนี้ผ่านการเรียนรู้แบบหลักสูตร ทำให้โมเดลปรับตัวกับความสัมพันธ์ระยะยาวได้อย่างมีเสถียรภาพมากขึ้น
การปรับให้เหมาะสมประการที่สามมุ่งเน้นที่การปรับปรุงคุณภาพของการตอบกลับ แม้ว่าโมเดลหลายรุ่นจะสามารถให้คำตอบที่ถูกต้องในงานให้เหตุผลได้ แต่สายโซ่ความคิด (chain of thought) ของพวกมันมักมีขั้นตอนที่ข้ามไป ตรรกะไม่ต่อเนื่อง หรือแม้กระทั่งการเขียนคำอธิบายเพิ่มเติมในภายหลัง ซึ่งเห็นได้ชัดเจนกว่าในโมเดลขนาดเล็ก เพื่อแก้ไขปัญหานี้ Nanbeige4.1-3B ได้อัปเกรดกรอบงานสองชุด: “การกลั่นกรองโซลูชัน” และ “การปรับโครงสร้างสายโซ่ความคิด”
“การกลั่นกรองโซลูชัน” เพิ่มรอบของการปรับปรุงคำตอบแบบวนซ้ำ โดยให้โมเดลทำการแก้ไขตนเองหลายรอบหลังจากสร้างคำตอบเบื้องต้น เพื่อลดช่องโหว่ทางตรรกะและเพิ่มความสมบูรณ์ของการให้เหตุผล ส่วน “การปรับโครงสร้างสายโซ่ความคิด” ฝึกโมเดลปรับโครงสร้างที่แข็งแกร่งขึ้น เพื่อให้เส้นทางการให้เหตุผลที่สร้างขึ้นมีความซื่อตรงและสอดคล้องกันมากขึ้น
ผลการทดลองแสดงให้เห็นว่าด้วยการปรับปรุงในระยะ SFT ดังกล่าว Nanbeige4.1-3B เมื่อเทียบกับโมเดลรุ่นก่อนหน้า Nanbeige4-3B แล้ว มีการก้าวกระโดดครั้งใหญ่ในผลการประเมิน โดยมีการปรับปรุงอย่างเห็นได้ชัดในการทดสอบมาตรฐานด้านการเขียนโค้ดและคณิตศาสตร์
ในการทำให้โมเดลสอดคล้องกับความชอบของมนุษย์และลดการตอบผิด บทบาทของ RL มีความสำคัญอย่างยิ่ง โดยเฉพาะอย่างยิ่งภายใต้สถานการณ์ที่ขนาดพารามิเตอร์มีจำกัด ผลของ RL ในการปรับเปลี่ยนพฤติกรรมของโมเดลจะถูกขยายเพิ่มเติม ทีม Nanbeige นวัตกรรมโดยแยกกระบวนการ RL ทั้งหมดออกเป็นสองระยะ:
- RL แบบจุดต่อจุด (Point-wise RL): เป้าหมายหลักคือการปรับปรุงคุณภาพของคำตอบแต่ละข้อ โดยการนำโมเดลให้รางวัลทั่วไป (reward model) มาคะแนนคำตอบ ลดการตอบที่ยืดยาว ซ้ำซ้อน และมีข้อผิดพลาดรูปแบบลงอย่างมีนัยสำคัญ
- RL แบบจับคู่ (Pair-wise RL): ให้โมเดลแข่งขันกับโมเดลอื่น สำหรับปัญหาเดียวกัน โมเดลให้รางวัลแบบจับคู่จะเปรียบเทียบว่าคำตอบใดดีกว่า และให้สัญญาณรางวัล ทำให้โมเดลพัฒนาอย่างต่อเนื่องในสภาพแวดล้อมการแข่งขันที่จำลองขึ้น
การออกแบบนี้เป็นกุญแจสำคัญของ Nanbeige4.1-3B ในระยะ RL ทั่วไป RL แบบจุดต่อจุดเพิ่ม “ความเรียบร้อยของความฉลาด” ในขณะที่ RL แบบจับคู่ลับคม “ความเฉียบคมของความฉลาด” ทำให้โมเดลสามารถปรับปรุงประสิทธิภาพของจุดเดียว และยังได้รับประโยชน์จากการประเมินแบบต่อต้าน
การทดลองแสดงให้เห็นว่าหลังจากแนะนำ Point-wise RL แล้ว ประสิทธิภาพของโมเดลบนเกณฑ์มาตรฐาน Arena-Hard V2 ปรับปรุงขึ้นอย่างมีนัยสำคัญ ในขณะที่อัตราความผิดพลาดรูปแบบของ LiveCodeBench-v6 ลดลงจาก 5.27% เป็น 0.38%
บนพื้นฐานของ Point-wise RL การแนะนำ Pair-wise RL เพิ่มเติมสามารถปรับปรุงประสิทธิภาพของโมเดลได้อย่างต่อเนื่อง วิธีนี้ไม่เพียงแต่ปรับปรุงผลการประเมิน Arena-Hard V2 ที่ให้คะแนนแบบ Pair-wise เท่านั้น แต่ยังนำมาซึ่งผลประโยชน์ที่ชัดเจนสำหรับเกณฑ์มาตรฐาน Multi-Challenge ที่ให้คะแนนแบบ Point-wise อีกด้วย
ความสามารถด้านโค้ด: ทำให้ถูกต้องก่อน แล้วค่อยทำให้เร็ว
การบรรลุความสามารถด้านโค้ดที่แข็งแกร่งในโมเดลเล็กอเนกประสงค์เป็นความท้าทายที่ต้องมีการออกแบบทางวิศวกรรมอย่างลึกซึ้ง Nanbeige4.1-3B ใช้กลยุทธ์การเรียนรู้แบบเสริมแรงสองระยะในการฝึกความสามารถด้านโค้ด เพื่อสร้างสมดุลระหว่างความซับซ้อนของโค้ดและความถูกต้อง:
- ระยะแรก: ปรับปรุงอัตราความถูกต้อง รางวัล (pass-rate reward) ถูกกำหนดเป็นสัดส่วนของแต่ละปัญหาที่ผ่านเคสทดสอบ ระยะนี้มีเป้าหมายเพื่อให้แน่ใจว่าโมเดลสามารถสร้างคำตอบที่ถูกต้องได้อย่างน่าเชื่อถือ
- ระยะที่สอง: ปรับปรุงประสิทธิภาพบนพื้นฐานของความถูกต้อง รางวัลความซับซ้อนของเวลา (time complexity reward) จะถูกเปิดใช้งานก็ต่อเมื่อคำตอบผ่านเคสทดสอบทั้งหมด (PassRate = 1) เท่านั้น ระบบตัดสินให้ข้อเสนอแนะโดยการเปรียบเทียบความซับซ้อนของเวลาที่โมเดลทำนายกับขอบเขตที่เหมาะสมที่สุดอ้างอิงแบบออนไลน์
การออกแบบรางวัลความซับซ้อนของเวลาแบบมีเกตใน RL โค้ด กลไกนี้รับประกันว่าจะทำการปรับให้เหมาะสมประสิทธิภาพก็ต่อเมื่อคำตอบถูกต้องสมบูรณ์เท่านั้น
การออกแบบแบบ “มีเกต” นี้หลีกเลี่ยงไม่ให้โมเดลไล่ตามประสิทธิภาพอย่างมืดบอดในขณะที่ยังไม่เข้าใจวิธีการแก้ปัญหาที่ถูกต้อง เส้นโค้งการฝึกแสดงให้เห็นว่าในระยะที่สอง รางวัลความซับซ้อนของเวลาของโมเดลเพิ่มขึ้นอย่างมีนัยสำคัญ ในขณะที่ยังรักษาอัตราความถูกต้องที่มั่นคง
พลวัตการฝึก RL โค้ดสองระยะ จากระยะแรกถึงระยะที่สอง ตัวชี้วัดทั้งหมดแสดงการปรับปร
⚠️ หมายเหตุ: เนื้อหาได้รับการแปลโดย AI และตรวจสอบโดยมนุษย์ หากมีข้อผิดพลาดโปรดแจ้ง
本文来自网络搜集，不代表คลื่นสร้างอนาคต立场，如有侵权，联系删除。转载请注明出处：https://www.itsolotime.com/th/archives/24913