---
title: นักวิจัยใช้โมเดลภาษาขนาดใหญ่ช่วยรันการทดลองเชิงตัวเลขและตรวจหาข้อผิดพลาด
url: https://www.dataloco.com/th/story-110
published: 2026-11-11T04:22:53+00:00
language: th
section: AI
source: https://habr.com/ru/articles/1105026/?utm_campaign=1105026&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss
organizations: Google, SciUp
publisher: Dataloco
---

# นักวิจัยใช้โมเดลภาษาขนาดใหญ่ช่วยรันการทดลองเชิงตัวเลขและตรวจหาข้อผิดพลาด

นักวิจัยด้านคณิตศาสตร์ได้เปิดเผยแนวทางการนำระบบปัญญาประดิษฐ์มาช่วยในการดำเนินการทดลองเชิงตัวเลขและเตรียมเอกสารงานวิจัย โดยเขาใช้โมเดลภาษาขนาดใหญ่ชื่อ Gemini ผ่านเว็บเบราว์เซอร์ Google Chrome และเขียนโค้ดด้วยภาษา Python ภายใต้การสนับสนุนของระบบดังกล่าว

กระบวนการทำงานนี้ถูกจัดอยู่ในรูปแบบงานวิจัยเชิงสำรวจซึ่งเน้นความยืดหยุ่นและไม่มีกรอบเวลาตายตัว ทำให้เหมาะสมกับแนวทาง Agile มากกว่า Waterfall เนื่องจากต้องปรับเปลี่ยนแผนตามผลลัพธ์ที่เกิดขึ้นระหว่างทาง

วัตถุประสงค์หลักของการทดลองคือการวัดเวลาที่ใช้ในการประมวลผล ปริมาณหน่วยความจำที่ใช้งาน และผลกระทบจากปัจจัยแวดล้อม เช่น ระบบปฏิบัติการและกระบวนการทำงานเบื้องหลัง เพื่อประเมินทรัพยากรที่ใช้โดยอัลกอริทึมที่พัฒนาขึ้น

ผู้วิจัยซึ่งระบุว่ามีความรู้ด้าน Python ในระดับพื้นฐาน ได้ใช้วิธีการทดสอบแบบกล่องดำโดยตรวจสอบโค้ดที่ระบบสร้างขึ้นและรันด้วยชุดข้อมูลนำเข้าที่หลากหลาย จากนั้นจึงสั่งให้ระบบแก้ไขข้อบกพร่องที่พบ

เทคนิคหนึ่งที่น่าสนใจคือการให้ระบบปัญญาประดิษฐ์สองเซสชันโต้ตอบกันเพื่อตรวจสอบความถูกต้อง โดยคัดลอกคำตอบจากเซสชันหนึ่งไปให้อีกเซสชันหนึ่งพิจารณา ซึ่งโดยเฉลี่ยแล้วทั้งสองฝ่ายจะบรรลุฉันทามติภายใน 3 ถึง 4 ขั้นตอนการแลกเปลี่ยนข้อมูล แม้คำตอบสุดท้ายอาจยังผิดพลาดอยู่ก็ตาม

อย่างไรก็ตาม เมื่อเซสชันหนึ่งเริ่มทำงานช้าลงหรือเกิดข้อผิดพลาดสะสม การพยายามแก้ไขตามคำแนะนำของผู้ใช้มักนำไปสู่ปัญหาใหม่ ทำให้จำเป็นต้องเริ่มเซสชันใหม่เสมอ

ระบบยังชี้แจงว่าภายในโมเดลไม่มีหน่วยประมวลผลทางคณิตศาสตร์ที่แท้จริง แต่สร้างผลลัพธ์จากการเลียนแบบรูปแบบข้อความที่พบในอินเทอร์เน็ต ซึ่งอาจทำให้ผลลัพธ์คลาดเคลื่อนหากโจทย์มีรูปแบบไม่มาตรฐาน