ศัพท์ AI ที่มือใหม่
ควรรู้ก่อนเริ่ม
เข้าใจศัพท์ = คุยเรื่อง AI รู้เรื่อง
บทนี้รวม 28 คำที่เจอบ่อยสุดเวลาเริ่มใช้ AI — แบ่งเป็น พื้นฐาน · การใช้งาน · ประเภทโมเดล ทุกคำมีไอคอนและตัวอย่างให้นึกภาพออก แตะการ์ดเพื่อพลิกดูคำอธิบาย
50
คำศัพท์ทั้งหมด
แบ่ง 6 หมวด · ทั่วไป + Local AI
28
ในบทนี้ (AI ทั่วไป)
พื้นฐาน · การใช้งาน · ประเภทโมเดล
100%
มีตัวอย่างทุกคำ
อุปมา/ตัวอย่างจริงให้นึกภาพออก
แผนที่หมวด ศัพท์ AI 101
บท 1 · คุณอยู่ที่นี่
ศัพท์ AI ทั่วไป
บท 2
Local AI บนเครื่องตัวเอง
คลังคำศัพท์ · 28 คำ
เปิดคลัง — แตะการ์ดเพื่อพลิกดูคำอธิบาย
ค้นหาหรือกรองตามหมวด (พื้นฐาน · การใช้งาน · ประเภทโมเดล) แต่ละการ์ดมีไอคอน คำอธิบายสั้น และตัวอย่างจริงด้านหลัง
แสดง 28 จาก 28 คำ
ลองเอง · Token
AI ไม่ได้อ่านเป็น “คำ” แบบเรา — มันหั่นเป็นชิ้นเล็ก ๆ
พิมพ์อะไรก็ได้ลงช่องด้านล่าง แล้วดูว่าข้อความถูกหั่นเป็น token ยังไง ยิ่ง token เยอะ ยิ่งกินโควตา/ราคา และยิ่งใกล้เต็ม context window
13
ชิ้น token (โดยประมาณ)
36
ตัวอักษร
2
คำ (เว้นวรรค)
ข้อความของคุณในสายตา AI
💡 เป็นการจำลองให้เห็นภาพเท่านั้น — tokenizer จริงของแต่ละโมเดลต่างกัน แต่หลักการเหมือนกัน: ภาษาอังกฤษ ~1 คำ ≈ 1.3 token ส่วนภาษาไทยมักกิน token มากกว่า
Recap · บทที่ 1
4 ข้อที่ต้องจำจากศัพท์ AI ทั่วไป
เข้าใจคำพื้นฐานครบแล้ว — บทต่อไปพาไปอีกฝั่งที่กำลังมาแรง: รัน AI บนเครื่องของเราเอง
01
AI / ML / Deep Learning ซ้อนกันเป็นวงกลม
AI คือคำใหญ่สุด, ข้างในคือ Machine Learning, ข้างในนั้นอีกทีคือ Deep Learning — ไม่ใช่คำที่แทนกันได้
02
ตอนใช้งานจริง เราคุมที่ Prompt
เขียน prompt ให้ชัด, เข้าใจว่า token/context window มีขีดจำกัด และระวัง hallucination — เช็กข้อมูลสำคัญทุกครั้ง
03
“โมเดล” มีหลายชนิดตามงาน
LLM สำหรับภาษา, diffusion สำหรับภาพ, multimodal รวมหลายแบบ — และ RAG/Agent คือวิธีทำให้ AI ใช้งานได้จริงจังขึ้น
04
Generative AI คือคลื่นที่ทำให้ AI ฮิต
ความสามารถ “สร้างของใหม่” (ข้อความ ภาพ เสียง วิดีโอ) คือสิ่งที่เปลี่ยนเกม — บทหน้าจะลงลึกเรื่องเอามารันบนเครื่องเราเอง
อยากลงลึกต่อ — หัวข้ออื่นในคลังความรู้