SCB 10X เปิดตัว “ไต้ฝุ่น” (Typhoon) โมเดลภาษาขนาดใหญ่ ที่พัฒนาขึ้นสำหรับภาษาไทย พร้อมเปิดให้ทดลองใช้ Pretrained Model ฟรี ชูจุดเด่นประสิทธิภาพเหนือกว่าโมเดลภาษาไทยขนาดใหญ่แบบโอเพ่นซอร์สทั้งหมด
https://www.scbx.com/th/news/scb-10x-unveils-large-language-model-typhoon/
ในยุคที่เทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ (AI) และการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) เติบโตอย่างก้าวกระโดด โมเดลภาษาขนาดใหญ่ (Large Language Models - LLMs) ได้กลายเป็นเครื่องมือสำคัญในการขับเคลื่อนนวัตกรรมและการแก้ปัญหาที่ซับซ้อน อย่างไรก็ตาม โมเดลภาษาเหล่านี้ส่วนใหญ่มักถูกพัฒนาขึ้นสำหรับภาษาอังกฤษ ทำให้เกิดช่องว่างในการเข้าถึงเทคโนโลยีสำหรับภาษาอื่น ๆ โดยเฉพาะภาษาไทย ซึ่งมีความซับซ้อนทางด้านไวยากรณ์และบริบทที่แตกต่างกันออกไป เพื่อตอบสนองต่อความท้าทายนี้ ไต้ฝุ่น 2 (Typhoon 2) จึงถือกำเนิดขึ้นในฐานะครอบครัวของโมเดลภาษาไทยขนาดใหญ่และมัลติโมดัลโอเพนซอร์ส ที่มุ่งเน้นการพัฒนาเทคโนโลยี AI ที่เข้าถึงได้และเป็นประโยชน์สำหรับชุมชนผู้ใช้ภาษาไทยอย่างแท้จริง บทความนี้จะเจาะลึกรายละเอียดเกี่ยวกับไต้ฝุ่น 2 ตั้งแต่สถาปัตยกรรม เทคนิคการฝึกฝน ไปจนถึงการใช้งานจริง เพื่อให้ผู้อ่านเข้าใจถึงศักยภาพและผลกระทบของโมเดลนี้ที่มีต่อวงการ AI ในประเทศไทย
In an era of rapid growth in artificial intelligence (AI) and natural language processing (NLP) technologies, Large Language Models (LLMs) have become essential tools for driving innovation and solving complex problems. However, most of these language models are developed for English, creating a gap in technology access for other languages, particularly Thai, which has its own grammatical complexities and contextual nuances. To address this challenge, Typhoon 2 was born as a family of open-source, large-scale Thai language and multimodal models. It focuses on developing accessible and beneficial AI technologies for the Thai-speaking community. This article delves into the details of Typhoon 2, from its architecture and training techniques to its practical applications, providing readers with a comprehensive understanding of the model's potential and impact on the AI landscape in Thailand.
ไต้ฝุ่น 2 สร้างขึ้นบนสถาปัตยกรรม Transformer ซึ่งเป็นโครงสร้างพื้นฐานที่ได้รับการพิสูจน์แล้วว่ามีประสิทธิภาพสูงในการประมวลผลภาษาธรรมชาติ Transformer ช่วยให้โมเดลสามารถเรียนรู้ความสัมพันธ์ที่ซับซ้อนระหว่างคำและวลีในข้อความได้ โดยไต้ฝุ่น 2 ได้มีการปรับแต่งสถาปัตยกรรม Transformer ให้เหมาะสมกับลักษณะเฉพาะของภาษาไทย เช่น การจัดการกับโครงสร้างประโยคที่ซับซ้อน และการจัดการกับคำที่อาจมีความหมายแตกต่างกันตามบริบท การปรับแต่งเหล่านี้ทำให้ไต้ฝุ่น 2 สามารถเข้าใจและสร้างภาษาไทยได้อย่างเป็นธรรมชาติและแม่นยำยิ่งขึ้น
Typhoon 2 is built on the Transformer architecture, a proven foundation for high-performance natural language processing. The Transformer enables the model to learn complex relationships between words and phrases in text. Typhoon 2 has customized the Transformer architecture to suit the specific characteristics of the Thai language, such as handling complex sentence structures and managing words that may have different meanings depending on context. These customizations allow Typhoon 2 to understand and generate Thai naturally and accurately.
ไต้ฝุ่น 2 มีขนาดของโมเดลที่แตกต่างกันออกไป เพื่อรองรับการใช้งานที่หลากหลาย ตั้งแต่โมเดลขนาดเล็กที่สามารถทำงานบนอุปกรณ์ที่มีทรัพยากรจำกัด ไปจนถึงโมเดลขนาดใหญ่ที่มีพารามิเตอร์จำนวนมาก ซึ่งมีความสามารถในการประมวลผลที่ซับซ้อนยิ่งขึ้น การมีโมเดลหลายขนาดนี้ช่วยให้ผู้ใช้งานสามารถเลือกใช้โมเดลที่เหมาะสมกับความต้องการและข้อจำกัดด้านทรัพยากรของตนเองได้ นอกจากนี้ การที่ไต้ฝุ่น 2 เป็นโมเดลโอเพนซอร์ส ทำให้ผู้พัฒนาสามารถปรับแต่งและต่อยอดโมเดลเพื่อสร้างแอปพลิเคชันและบริการใหม่ ๆ ได้อย่างอิสระ
Typhoon 2 comes in different model sizes to support a variety of applications, from small models that can run on resource-constrained devices to large models with a high number of parameters for more complex processing. This range of model sizes allows users to choose the model that best suits their needs and resource limitations. Furthermore, as an open-source model, Typhoon 2 allows developers to customize and extend the model to create new applications and services.
ไต้ฝุ่น 2 ไม่ได้จำกัดอยู่เพียงการประมวลผลข้อความเท่านั้น แต่ยังมีความสามารถด้านมัลติโมดัล ซึ่งหมายถึงการที่โมเดลสามารถเข้าใจและประมวลผลข้อมูลจากหลายแหล่งพร้อมกัน เช่น ข้อความและภาพ ความสามารถนี้ทำให้ไต้ฝุ่น 2 สามารถทำงานที่ซับซ้อนยิ่งขึ้น เช่น การสร้างคำบรรยายภาพ การตอบคำถามเกี่ยวกับภาพ หรือการสร้างภาพจากข้อความ ความสามารถด้านมัลติโมดัลนี้เปิดโอกาสใหม่ ๆ ในการพัฒนาแอปพลิเคชันที่หลากหลาย เช่น การศึกษา การแพทย์ และความบันเทิง
Typhoon 2 is not limited to text processing; it also has multimodal capabilities, meaning it can understand and process data from multiple sources simultaneously, such as text and images. This capability allows Typhoon 2 to perform more complex tasks such as generating image captions, answering questions about images, or creating images from text. These multimodal capabilities open new opportunities for developing a variety of applications in fields like education, medicine, and entertainment.
ความสำเร็จของโมเดลภาษาขนาดใหญ่ขึ้นอยู่กับคุณภาพและปริมาณของชุดข้อมูลที่ใช้ในการฝึกฝน ไต้ฝุ่น 2 ได้รับการฝึกฝนด้วยชุดข้อมูลขนาดใหญ่ที่ครอบคลุมเนื้อหาที่หลากหลาย เช่น บทความข่าว บทความวิชาการ บทสนทนา และข้อมูลจากโซเชียลมีเดีย ชุดข้อมูลนี้ได้รับการคัดสรรและปรับปรุงอย่างพิถีพิถัน เพื่อให้มั่นใจว่าโมเดลสามารถเรียนรู้ภาษาไทยได้อย่างครอบคลุมและมีประสิทธิภาพ
The success of large language models depends on the quality and quantity of the datasets used for training. Typhoon 2 has been trained with a large dataset covering diverse content such as news articles, academic papers, conversations, and social media data. This dataset has been carefully curated and refined to ensure that the model can learn the Thai language comprehensively and effectively.
ไต้ฝุ่น 2 ใช้เทคนิคการฝึกฝนแบบ Pre-training และ Fine-tuning โดยในขั้นตอน Pre-training โมเดลจะได้รับการฝึกฝนบนชุดข้อมูลขนาดใหญ่ เพื่อให้เรียนรู้ลักษณะทั่วไปของภาษาไทย จากนั้นในขั้นตอน Fine-tuning โมเดลจะได้รับการฝึกฝนเพิ่มเติมบนชุดข้อมูลเฉพาะงาน เพื่อปรับให้โมเดลมีความสามารถในการทำงานที่ต้องการ เช่น การแปลภาษา การสรุปข้อความ หรือการตอบคำถาม การฝึกฝนแบบนี้ช่วยให้ไต้ฝุ่น 2 สามารถทำงานได้หลากหลายและมีประสิทธิภาพ
Typhoon 2 employs pre-training and fine-tuning techniques. In the pre-training phase, the model is trained on a large dataset to learn the general characteristics of the Thai language. In the fine-tuning phase, the model is further trained on task-specific datasets to adapt it for specific tasks such as language translation, text summarization, or question answering. This training approach allows Typhoon 2 to perform a variety of tasks efficiently.
นอกจากการใช้ชุดข้อมูลขนาดใหญ่และการฝึกฝนแบบ Pre-training และ Fine-tuning แล้ว ไต้ฝุ่น 2 ยังใช้เทคนิคการเพิ่มประสิทธิภาพการเรียนรู้อื่น ๆ เช่น การใช้เทคนิคการลดความซับซ้อนของโมเดล การใช้เทคนิคการปรับปรุงการเรียนรู้ และการใช้เทคนิคการจัดการข้อมูลที่ไม่สมดุล เทคนิคเหล่านี้ช่วยให้ไต้ฝุ่น 2 สามารถเรียนรู้ได้อย่างรวดเร็วและมีประสิทธิภาพ แม้ในสถานการณ์ที่มีทรัพยากรจำกัด
In addition to using large datasets and pre-training and fine-tuning, Typhoon 2 also uses other techniques to enhance learning efficiency, such as model simplification, learning rate optimization, and techniques for handling imbalanced data. These techniques help Typhoon 2 learn quickly and effectively, even in resource-constrained situations.
ไต้ฝุ่น 2 มีความสามารถในการประมวลผลภาษาธรรมชาติที่หลากหลาย เช่น การแปลภาษา การสรุปข้อความ การวิเคราะห์ความรู้สึก การตั้งคำถามและตอบคำถาม และการสร้างข้อความ ความสามารถเหล่านี้ทำให้ไต้ฝุ่น 2 เป็นเครื่องมือที่มีประโยชน์ในการพัฒนาแอปพลิเคชันและบริการที่เกี่ยวข้องกับภาษาไทย เช่น แชทบอท ระบบช่วยเหลือลูกค้า หรือเครื่องมือช่วยเขียน
Typhoon 2 has a variety of natural language processing capabilities, such as language translation, text summarization, sentiment analysis, question answering, and text generation. These capabilities make Typhoon 2 a useful tool for developing Thai language-related applications and services, such as chatbots, customer support systems, or writing aids.
ด้วยความสามารถด้านมัลติโมดัล ไต้ฝุ่น 2 สามารถประมวลผลข้อมูลจากหลายแหล่งพร้อมกัน เช่น การวิเคราะห์ภาพ การสร้างคำบรรยายภาพ การตอบคำถามเกี่ยวกับภาพ และการสร้างภาพจากข้อความ ความสามารถนี้เปิดโอกาสใหม่ ๆ ในการพัฒนาแอปพลิเคชันที่เกี่ยวข้องกับภาพ เช่น การวินิจฉัยทางการแพทย์ การตรวจสอบคุณภาพสินค้า หรือการสร้างสื่อการเรียนรู้
With its multimodal capabilities, Typhoon 2 can process data from multiple sources simultaneously, such as image analysis, generating image captions, answering questions about images, and creating images from text. These capabilities open new opportunities for developing image-related applications such as medical diagnosis, product quality inspection, or creating educational materials.
ไต้ฝุ่น 2 สามารถนำไปประยุกต์ใช้ในภาคธุรกิจและอุตสาหกรรมได้หลากหลาย เช่น การวิเคราะห์ข้อมูลลูกค้า การตลาดดิจิทัล การพัฒนาผลิตภัณฑ์ การจัดการห่วงโซ่อุปทาน และการเพิ่มประสิทธิภาพการทำงาน การใช้ไต้ฝุ่น 2 ช่วยให้องค์กรสามารถตัดสินใจได้ดีขึ้น ลดต้นทุน และเพิ่มขีดความสามารถในการแข่งขัน
Typhoon 2 can be applied in various business and industrial sectors, such as customer data analysis, digital marketing, product development, supply chain management, and improving operational efficiency. Using Typhoon 2 enables organizations to make better decisions, reduce costs, and increase competitiveness.
ไต้ฝุ่น 2 เป็นเครื่องมือที่มีประโยชน์สำหรับนักการศึกษาและนักวิจัยในการศึกษาภาษาไทย การพัฒนาสื่อการเรียนรู้ การวิเคราะห์ข้อมูล และการสร้างแบบจำลองทางภาษา การที่ไต้ฝุ่น 2 เป็นโมเดลโอเพนซอร์ส ทำให้ผู้ใช้งานสามารถเข้าถึงและปรับแต่งโมเดลเพื่อตอบสนองความต้องการเฉพาะของตนเองได้
Typhoon 2 is a useful tool for educators and researchers in Thai language studies, developing educational materials, data analysis, and creating language models. As an open-source model, Typhoon 2 allows users to access and customize the model to meet their specific needs.
เนื่องจากไต้ฝุ่น 2 เป็นโมเดลขนาดใหญ่ การใช้งานอาจต้องใช้ทรัพยากรคอมพิวเตอร์สูง เช่น หน่วยความจำและหน่วยประมวลผลกราฟิก เพื่อแก้ไขปัญหานี้ ผู้พัฒนาอาจต้องพิจารณาใช้โมเดลขนาดเล็ก หรือใช้เทคนิคการลดความซับซ้อนของโมเดล
As Typhoon 2 is a large model, its use may require significant computer resources such as memory and graphics processing units. To address this issue, developers may need to consider using smaller models or applying model simplification techniques.
เช่นเดียวกับโมเดลภาษาขนาดใหญ่อื่น ๆ ไต้ฝุ่น 2 อาจมีความไม่ถูกต้องหรือความลำเอียงในการประมวลผลข้อมูล เพื่อแก้ไขปัญหานี้ ผู้พัฒนาควรตรวจสอบและปรับปรุงชุดข้อมูลที่ใช้ในการฝึกฝนอย่างสม่ำเสมอ
Like other large language models, Typhoon 2 may exhibit inaccuracies or biases in processing data. To address this issue, developers should regularly review and improve the datasets used for training.
ไต้ฝุ่น 2 ได้รับการสนับสนุนจากชุมชนโอเพนซอร์สที่แข็งแกร่ง ซึ่งช่วยในการพัฒนา ปรับปรุง และแก้ไขปัญหาของโมเดลอย่างต่อเนื่อง
Typhoon 2 is supported by a strong open-source community, which helps in the continuous development, improvement, and troubleshooting of the model.
ไต้ฝุ่น 2 เป็นโมเดลโอเพนซอร์สที่เปิดให้ใช้งานฟรี ทำให้ผู้ใช้งานสามารถเข้าถึงและนำไปใช้ประโยชน์ได้โดยไม่มีค่าใช้จ่าย
Typhoon 2 is an open-source model that is free to use, allowing users to access and utilize its benefits without any cost.
ไต้ฝุ่น 2 ยังคงอยู่ในการพัฒนาอย่างต่อเนื่อง โดยมีเป้าหมายที่จะปรับปรุงประสิทธิภาพและความสามารถของโมเดลให้ดียิ่งขึ้น
Typhoon 2 is still under continuous development, with the goal of improving the model's performance and capabilities further.
ไต้ฝุ่น 2 เป็นโมเดลภาษาไทยขนาดใหญ่และมัลติโมดัลโอเพนซอร์ส ซึ่งแตกต่างจากโมเดลอื่น ๆ ที่อาจมีข้อจำกัดด้านขนาด ความสามารถ หรือการเข้าถึง นอกจากนี้ ไต้ฝุ่น 2 ยังได้รับการปรับแต่งให้เหมาะสมกับลักษณะเฉพาะของภาษาไทย ทำให้มีความแม่นยำและประสิทธิภาพในการประมวลผลภาษาไทยสูงกว่า
Typhoon 2 is an open-source, large-scale, and multimodal Thai language model, which sets it apart from other models that may have limitations in size, capabilities, or accessibility. Additionally, Typhoon 2 is customized to suit the specific characteristics of the Thai language, resulting in higher accuracy and efficiency in Thai language processing.
คุณสามารถเริ่มใช้งานไต้ฝุ่น 2 ได้โดยการดาวน์โหลดโมเดลจากแหล่งที่มาโอเพนซอร์ส และใช้ไลบรารีหรือเครื่องมือที่เกี่ยวข้องในการประมวลผลภาษาธรรมชาติ มีคู่มือและเอกสารประกอบที่ให้ข้อมูลเกี่ยวกับการติดตั้งและการใช้งานโมเดล
You can start using Typhoon 2 by downloading the model from its open-source repository and using related libraries or tools for natural language processing. There are guides and documentation that provide information on model installation and usage.
ไต้ฝุ่น 2 เหมาะกับการใช้งานที่หลากหลาย เช่น การแปลภาษา การสรุปข้อความ การวิเคราะห์ความรู้สึก การตั้งคำถามและตอบคำถาม การสร้างข้อความ การประมวลผลภาพ และการพัฒนาแอปพลิเคชันที่เกี่ยวข้องกับภาษาไทยและมัลติโมดัล
Typhoon 2 is suitable for a variety of applications, such as language translation, text summarization, sentiment analysis, question answering, text generation, image processing, and developing Thai language and multimodal applications.
เนื่องจากไต้ฝุ่น 2 เป็นโมเดลขนาดใหญ่ การใช้งานอาจต้องใช้ทรัพยากรคอมพิวเตอร์สูง และอาจมีความไม่ถูกต้องหรือความลำเอียงในการประมวลผลข้อมูล ผู้ใช้งานควรพิจารณาข้อจำกัดเหล่านี้ และตรวจสอบผลลัพธ์อย่างสม่ำเสมอ
As Typhoon 2 is a large model, its use may require significant computer resources, and it may exhibit inaccuracies or biases in processing data. Users should consider these limitations and regularly check the results.
คุณสามารถมีส่วนร่วมในการพัฒนาไต้ฝุ่น 2 ได้โดยการรายงานปัญหา เสนอแนวคิด หรือเขียนโค้ดเพื่อปรับปรุงโมเดล การมีส่วนร่วมของชุมชนเป็นสิ่งสำคัญในการพัฒนาโมเดลให้ดียิ่งขึ้น
You can contribute to the development of Typhoon 2 by reporting issues, suggesting ideas, or writing code to improve the model. Community involvement is essential for the continuous improvement of the model.
ศูนย์เทคโนโลยีอิเล็กทรอนิกส์และคอมพิวเตอร์แห่งชาติ (NECTEC): เว็บไซต์นี้เป็นแหล่งข้อมูลหลักเกี่ยวกับไต้ฝุ่น 2 รวมถึงข่าวสาร บทความ และเอกสารประกอบต่าง ๆ
Hugging Face: แหล่งรวมโมเดลภาษาและเครื่องมือที่เกี่ยวข้องกับ AI รวมถึงโมเดลไต้ฝุ่น 2 ที่สามารถดาวน์โหลดและใช้งานได้
National Electronics and Computer Technology Center (NECTEC): This website is the primary source of information about Typhoon 2, including news, articles, and related documentation.
Hugging Face: A platform for language models and AI-related tools, including Typhoon 2 models that can be downloaded and used.
ซึ่งมีความสามารถในการสร้างเนื้อหาที่หลากหลายและน่าสนใจ แต่ควรทราบว่าข้อมูลที่นำเสนออาจไม่ได้ถูกตรวจสอบความถูกต้องอย่างละเอียดเสมอไป ดังนั้น เราขอแนะนำให้คุณใช้วิจารณญาณในการอ่านและพิจารณาข้อมูลที่นำเสนอ
The article you are reading is generated by AI and may contain inaccurate or incomplete information. Please verify the accuracy of the information again before using it to ensure the reliability of the content.
URL หน้านี้ คือ > https://xn--12c8de7a2aj9g.com/1735701035-tech-th-news.html
ในยุคที่ปัญญาประดิษฐ์ (AI) และการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) กำลังพัฒนาอย่างก้าวกระโดด การมีโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) ที่รองรับภาษาไทยได้อย่างมีประสิทธิภาพถือเป็นสิ่งสำคัญอย่างยิ่งสำหรับประเทศไทยและผู้ที่สนใจเทคโนโลยีนี้ทั่วโลก Typhoon 2 คือหนึ่งในความก้าวหน้าครั้งสำคัญในด้านนี้ โดยเป็นโมเดลภาษาไทยขนาดใหญ่แบบเปิดและมัลติโมดัล ซึ่งหมายความว่าไม่เพียงแต่สามารถเข้าใจและสร้างข้อความภาษาไทยได้อย่างแม่นยำ แต่ยังสามารถประมวลผลข้อมูลประเภทอื่นๆ เช่น รูปภาพและวิดีโอได้อีกด้วย บทความนี้จะพาคุณไปเจาะลึกถึงสถาปัตยกรรม ความสามารถ และศักยภาพของ Typhoon 2 รวมถึงกรณีศึกษาที่แสดงให้เห็นถึงการใช้งานจริง
<b>B: สถาปัตยกรรมหลัก:</b> Typhoon 2 สร้างขึ้นบนพื้นฐานของสถาปัตยกรรม Transformer ซึ่งเป็นสถาปัตยกรรมที่ได้รับความนิยมอย่างสูงในโมเดลภาษาขนาดใหญ่ ด้วยความสามารถในการประมวลผลข้อมูลแบบขนาน ทำให้ Transformer สามารถเรียนรู้ความสัมพันธ์ที่ซับซ้อนในข้อมูลได้อย่างมีประสิทธิภาพ โมเดลนี้ได้รับการปรับแต่งให้รองรับภาษาไทยโดยเฉพาะ โดยมีการฝึกฝนด้วยชุดข้อมูลภาษาไทยขนาดใหญ่ เพื่อให้เข้าใจไวยากรณ์และบริบทของภาษาไทยได้อย่างถูกต้องแม่นยำ
ในยุคที่เทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ (AI) และการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) เติบโตอย่างก้าวกระโดด โมเดลภาษาขนาดใหญ่ (Large Language Models - LLMs) ได้กลายเป็นเครื่องมือสำคัญในการขับเคลื่อนนวัตกรรมและการแก้ปัญหาที่ซับซ้อน อย่างไรก็ตาม โมเดลภาษาเหล่านี้ส่วนใหญ่มักถูกพัฒนาขึ้นสำหรับภาษาอังกฤษ ทำให้เกิดช่องว่างในการเข้าถึงเทคโนโลยีสำหรับภาษาอื่น ๆ โดยเฉพาะภาษาไทย ซึ่งมีความซับซ้อนทางด้านไวยากรณ์และบริบทที่แตกต่างกันออกไป เพื่อตอบสนองต่อความท้าทายนี้ ไต้ฝุ่น 2 (Typhoon 2) จึงถือกำเนิดขึ้นในฐานะครอบครัวของโมเดลภาษาไทยขนาดใหญ่และมัลติโมดัลโอเพนซอร์ส ที่มุ่งเน้นการพัฒนาเทคโนโลยี AI ที่เข้าถึงได้และเป็นประโยชน์สำหรับชุมชนผู้ใช้ภาษาไทยอย่างแท้จริง บทความนี้จะเจาะลึกรายละเอียดเกี่ยวกับไต้ฝุ่น 2 ตั้งแต่สถาปัตยกรรม เทคนิคการฝึกฝน ไปจนถึงการใช้งานจริง เพื่อให้ผู้อ่านเข้าใจถึงศักยภาพและผลกระทบของโมเดลนี้ที่มีต่อวงการ AI ในประเทศไทย
In an era of rapid growth in artificial intelligence (AI) and natural language processing (NLP) technologies, Large Language Models (LLMs) have become essential tools for driving innovation and solving complex problems. However, most of these language models are developed for English, creating a gap in technology access for other languages, particularly Thai, which has its own grammatical complexities and contextual nuances. To address this challenge, Typhoon 2 was born as a family of open-source, large-scale Thai language and multimodal models. It focuses on developing accessible and beneficial AI technologies for the Thai-speaking community. This article delves into the details of Typhoon 2, from its architecture and training techniques to its practical applications, providing readers with a comprehensive understanding of the model's potential and impact on the AI landscape in Thailand.
Charcoal_Slate