Mixture-of-Experts (MoE): ขยายพลัง LLM แบบฉลาดและคุ้มค่า  

Mixture-of-Experts (MoE): ขยายพลัง LLM แบบฉลาดและคุ้มค่า  

22 ตุลาคม 2568

ตลอดไม่กี่ปีที่ผ่านมา โลกของปัญญาประดิษฐ์ได้พัฒนาไปอย่างรวดเร็ว โดยเฉพาะในด้านของโมเดลภาษา (Large Language Models – LLMs) ที่มีทั้งขนาดของโมเดลและปริมาณข้อมูลในการฝึกสอนเพิ่มขึ้นอย่างมาก การเติบโตนี้ทำให้โมเดลมีความสามารถมากขึ้นเรื่อย ๆ แต่ก็ต้องแลกมาด้วยต้นทุนด้านการประมวลผลที่สูงขึ้นตามไปด้วย 

หนึ่งในแนวทางที่ช่วยให้โมเดลมีความสามารถสูงขึ้นโดยไม่สูญเสียประสิทธิภาพคือแนวคิด Mixture-of-Experts (MoE) ซึ่งเป็นวิธีการแบ่งโมเดลออกเป็นกลุ่มของ “ผู้เชี่ยวชาญ” (experts) หลายตัว และมี “ตัวเลือก” (router) คอยตัดสินใจว่าในแต่ละรอบการประมวลผลจะใช้ผู้เชี่ยวชาญตัวใดบ้าง วิธีนี้ช่วยให้ระบบทำงานได้รวดเร็วขึ้น ใช้พลังคำนวณอย่างคุ้มค่า และยังคงให้ผลลัพธ์ที่มีคุณภาพสูง 

MixtureofExperts คืออะไร? 

Mixture-of-Experts (MoE) คือสถาปัตยกรรมของระบบประสาทเทียมที่ประกอบด้วย “ผู้เชี่ยวชาญ” (experts) หลายตัว ซึ่งแต่ละตัวมักเป็นเครือข่ายประสาทแบบฟีดฟอร์เวิร์ด (Feed-Forward Neural Network: FFNN) ที่มีความถนัดแตกต่างกัน แนวคิดนี้ตั้งอยู่บนสมมติฐานว่า “เราไม่จำเป็นต้องใช้โมเดลขนาดใหญ่ทั้งหมดทุกครั้งในการประมวลผลข้อมูล” แต่สามารถเลือกใช้เฉพาะผู้เชี่ยวชาญบางส่วนที่เหมาะสมกับข้อมูลนั้นแทนได้ 

สถาปัตยกรรม MoE มีองค์ประกอบหลักอยู่สองส่วน ได้แก่ 

  1. ผู้เชี่ยวชาญ (Experts) – โมเดลย่อยที่ทำหน้าที่เฉพาะด้าน เช่น การประมวลผลโทเคนบางประเภท หรือการเข้าใจบริบทบางรูปแบบ 
  1. เครือข่ายตัวเลือก (Router หรือ Gating Network) – ระบบที่คำนวณความน่าจะเป็นและเลือกผู้เชี่ยวชาญที่เหมาะสมที่สุดกับข้อมูลแต่ละส่วน 

ด้วยการเลือกใช้เฉพาะบางส่วนของโมเดลในแต่ละครั้ง ทำให้ MoE สามารถลดการใช้ทรัพยากรในการประมวลผลลงได้อย่างมาก เมื่อเทียบกับโมเดลแบบหนาแน่น (Dense Models) ที่ต้องทำงานทุกส่วนพร้อมกัน ขณะเดียวกัน ผู้เชี่ยวชาญแต่ละตัวก็สามารถเรียนรู้รูปแบบเฉพาะของข้อมูลได้ลึกขึ้น ทำให้โมเดลโดยรวมมีความยืดหยุ่นและฉลาดมากขึ้น 

หลักการทำงานและวิวัฒนาการของ MoE 

แนวคิดของ Mixture-of-Experts (MoE) ทำงานโดย “กระจายงานให้ผู้เชี่ยวชาญเพียงบางส่วน” สำหรับการประมวลผลข้อมูลแต่ละครั้ง กล่าวคือ เครือข่ายตัวเลือก (router) จะประเมินคะแนนของผู้เชี่ยวชาญแต่ละตัวผ่านฟังก์ชัน softmax จากนั้นจะเลือกผู้เชี่ยวชาญที่มีคะแนนสูงสุดมาทำงานกับอินพุตนั้น วิธีนี้เรียกว่า “conditional computation” ซึ่งช่วยลดภาระในการประมวลผลลงได้มาก เพราะโมเดลไม่จำเป็นต้องเปิดใช้งานพารามิเตอร์ทั้งหมดเหมือนในโมเดลแบบหนาแน่น (dense models) 

แนวคิดของ MoE ปรากฏครั้งแรกตั้งแต่ช่วงต้นทศวรรษ 1990 ในนิพนธ์ชื่อ Adaptive Mixtures of Local Experts และกลับมาได้รับความสนใจอีกครั้งเมื่อ Noam Shazeer และคณะ เสนอแนวคิด Sparsely-Gated MoE ในปี 2017 สำหรับงานจำลองภาษาแบบลำดับ (sequence modeling) โมเดลนี้ใช้ผู้เชี่ยวชาญจำนวนมากในชั้นฟีดฟอร์เวิร์ด (feed-forward layer) แต่เลือกใช้งานเพียงบางส่วนในแต่ละครั้ง ทำให้สามารถเพิ่มจำนวนพารามิเตอร์โดยรวมได้หลายเท่า โดยไม่ต้องเพิ่มภาระการคำนวณตามไปด้วย 

จากภาพ แสดงโครงสร้างพื้นฐานของ MoE – Router เลือกผู้เชี่ยวชาญที่เหมาะสมจากหลายโมดูลเพื่อประมวลผลอินพุตอย่างมีประสิทธิภาพ โดย 

  • กำหนดให้ x เป็นเวกเตอร์อินพุต และมีผู้เชี่ยวชาญทั้งหมด ตัว 
    ค่าคะแนนการจัดเส้นทาง (gating score) ถูกคำนวณด้วยสมการ 
    p(x) = softmax(W_g x + b) 
  • ในกรณี Top-K, จะเลือกเซต T(x)  {1..E} ที่มีค่าคะแนนสูงสุด ตัว 
    เอาต์พุตของชั้น MoE คำนวณได้จาก 
    y = Σ_{iT(x)} p_i(x) · E_i(x) 
  • เพื่อป้องกันปัญหาการกระจายงานไม่สมดุลระหว่างผู้เชี่ยวชาญ (load imbalance) 
    จะเพิ่ม loss เสริมแบบ load-balancing โดยมีสมการ 
    L_balance = α · E · Σ_{i=1}^E f_i · P_i 
    โดยที่ f_i คือสัดส่วนของโทเคนที่ถูกส่งไปยังผู้เชี่ยวชาญลำดับที่ i 
    และ P_i คือค่าเฉลี่ยของความน่าจะเป็นจาก router สำหรับผู้เชี่ยวชาญ i 

ข้อดีและความท้าทายของ MoE 

การออกแบบของ Mixture-of-Experts (MoE) ที่เปิดใช้งานเฉพาะส่วนของพารามิเตอร์ในแต่ละครั้ง ช่วยให้โมเดลมีจุดเด่นหลายประการ ได้แก่ 

  • ประสิทธิภาพในการคำนวณสูง – โมเดลจะเลือกใช้เพียงผู้เชี่ยวชาญบางส่วนต่อหนึ่งอินพุต ทำให้ลดการใช้พลังงานและหน่วยความจำได้มากเมื่อเทียบกับโมเดลแบบหนาแน่น 
  • การกระจายการทำงานได้ดี – ผู้เชี่ยวชาญแต่ละตัวสามารถกระจายอยู่บนหลายอุปกรณ์หรือหลายเครื่องได้ ทำให้การฝึกสอนและการรันโมเดลขนาดใหญ่บนคลัสเตอร์เป็นไปได้จริง 
  • เกิดความเชี่ยวชาญเฉพาะด้าน – ผู้เชี่ยวชาญแต่ละตัวสามารถเรียนรู้รูปแบบข้อมูลที่แตกต่างกัน ทำให้โมเดลสามารถจัดการกับงานที่หลากหลายได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น 
  • ขยายขนาดได้อย่างยืดหยุ่น – สามารถเพิ่มจำนวนผู้เชี่ยวชาญเพื่อเพิ่มขีดความสามารถของโมเดล โดยไม่ต้องเพิ่มภาระการคำนวณในสัดส่วนเดียวกัน 

ความท้าทายของ MoE 

แม้ MoE จะมีศักยภาพสูง แต่ก็มีข้อจำกัดและความท้าทายที่ต้องพิจารณา ได้แก่ 

  • ความซับซ้อนในการฝึกสอน (Training Complexity) – การเลือกผู้เชี่ยวชาญและการคำนวณคะแนนจาก router ต้องมีการออกแบบที่แม่นยำ มิฉะนั้นอาจเกิดปัญหาผู้เชี่ยวชาญบางตัวไม่ได้รับการฝึกเพียงพอ (undertrained experts) 
  • ปัญหาการกระจายโหลดไม่สมดุล (Load Imbalance) – หาก router เลือกผู้เชี่ยวชาญบางตัวบ่อยเกินไป อาจทำให้เกิดการใช้งานทรัพยากรไม่เท่ากัน ซึ่งต้องแก้ไขด้วยเทคนิคเช่น load-balancing loss 
  • การสื่อสารระหว่างอุปกรณ์ (Communication Overhead) – เมื่อผู้เชี่ยวชาญถูกกระจายอยู่บนหลายเครื่อง การแลกเปลี่ยนข้อมูลระหว่างอุปกรณ์อาจกลายเป็นคอขวด (bottleneck) ที่ลดประสิทธิภาพโดยรวม 
  • ความยากในการนำไปใช้จริง (Deployment Difficulty) – การนำ MoE ไปใช้งานในระบบจริง โดยเฉพาะในสภาพแวดล้อมที่มีข้อจำกัดด้านหน่วยความจำหรือการเชื่อมต่อ จำเป็นต้องออกแบบระบบให้รองรับการเลือกผู้เชี่ยวชาญแบบไดนามิก 

โมเดลรุ่นใหม่ที่ใช้หลักการ MoE 

แนวคิด Mixture-of-Experts (MoE) ได้รับความนิยมอย่างต่อเนื่องในกลุ่มโมเดลภาษารุ่นใหม่ของปี 2025 ซึ่งหลายค่ายนำสถาปัตยกรรมนี้มาใช้เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพและลดต้นทุนการประมวลผล โดยมีตัวอย่างที่น่าสนใจดังนี้ 

  • Llama 4 (Meta) – เปิดตัวในเดือนเมษายน 2025 และให้บริการผ่านแพลตฟอร์มคลาวด์หลายแห่ง โมเดลรุ่นนี้ระบุชัดเจนว่าใช้สถาปัตยกรรมแบบ Mixture-of-Experts และรองรับการทำงานแบบมัลติโหมด (multimodal) ทั้งข้อความและภาพ ถือเป็นหนึ่งในโมเดลเชิงพาณิชย์ขนาดใหญ่ที่ใช้แนวคิด MoE อย่างเป็นทางการ 
  • Qwen3 (Alibaba) – นำเสนอทั้งรุ่น Dense และ MoE โดยรุ่น Qwen3-MoE สามารถให้สมรรถนะใกล้เคียงกับรุ่น Dense เดิม แต่ใช้พารามิเตอร์ที่ทำงานจริงต่อโทเคนเพียงประมาณ 10% ซึ่งช่วยลดค่าใช้จ่ายทั้งในขั้นตอนการฝึก (training) และการใช้งานจริง (inference) ได้อย่างมาก 
  • OpenAI gpt-oss – กลุ่มโมเดลแบบ open-weight ที่ใช้หลักการ MoE เช่น 
  • gpt-oss-120B (เปิดใช้งานประมาณ 5.1B พารามิเตอร์ต่อโทเคน
  • gpt-oss-20B (เปิดใช้งานประมาณ 3.6B พารามิเตอร์ต่อโทเคน
    โมเดลเหล่านี้แสดงให้เห็นความแตกต่างเชิงปริมาณระหว่าง “จำนวนพารามิเตอร์ทั้งหมด” กับ “พารามิเตอร์ที่ทำงานจริง” ซึ่งเป็นหัวใจสำคัญของสถาปัตยกรรม MoE 

ตารางสรุปโมเดลที่ใช้ MoE 

สรุป 

Mixture-of-Experts (MoE) เป็นสถาปัตยกรรมที่ช่วยให้โมเดลภาษาขนาดใหญ่สามารถขยายขนาดได้อย่างมีประสิทธิภาพ โดยแบ่งโมเดลออกเป็น “ผู้เชี่ยวชาญ” หลายตัว และใช้ “ตัวเลือก” (router) ในการกำหนดเส้นทางของข้อมูลไปยังผู้เชี่ยวชาญที่เหมาะสม แนวทางนี้ช่วยลดภาระการคำนวณ ใช้พลังงานและหน่วยความจำน้อยลง แต่ยังคงเพิ่มขีดความสามารถของโมเดลได้อย่างต่อเนื่อง 

แนวคิด MoE ซึ่งเริ่มต้นจากงานวิจัยในช่วงทศวรรษ 1990 ได้รับการพัฒนาจนกลายเป็นเทคโนโลยีสำคัญในโมเดลรุ่นใหม่ของยุคปัจจุบัน เช่น Llama 4, Qwen3, และ GPT-OSS ที่ต่างนำแนวคิดนี้ไปปรับใช้เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพ ลดต้นทุน และเปิดโอกาสให้ชุมชนผู้พัฒนาสามารถต่อยอดได้อย่างอิสระ 

สำหรับประเทศไทย การมีโมเดล โอเพนซอร์สที่ใช้สถาปัตยกรรม MoE จะช่วยให้นักวิจัยและนักพัฒนาสามารถทดลอง สร้างสรรค์ และต่อยอดบริการอัจฉริยะได้ด้วยตนเอง โดยไม่ต้องพึ่งพาแพลตฟอร์มปิดจากต่างประเทศ ความเข้าใจเกี่ยวกับ MoE จึงเป็นรากฐานสำคัญในการก้าวสู่ยุคใหม่ของปัญญาประดิษฐ์ ที่เน้นทั้ง ประสิทธิภาพ การเปิดกว้าง และความยั่งยืนของนวัตกรรม 

เอกสารอ้างอิง : 

[1] Shazeer et al., 2017, ‘Outrageously Large Neural Networks: The Sparsely-Gated Mixture-of-Experts Layer' (arXiv:1701.06538) https://arxiv.org/abs/1701.06538 

[2] Lepikhin et al., 2020, ‘GShard' (arXiv:2006.16668) https://arxiv.org/abs/2006.16668 

[3] Fedus et al., 2021, ‘Switch Transformers' (arXiv:2101.03961) https://arxiv.org/abs/2101.03961 

[4] Meta Llama 4 บน Azure/Databricks https://azure.microsoft.com/en-us/blog/introducing-the-llama-4-herd-in-azure-ai-foundry-and-azure-databricks/ 

[5] Cloudflare: ‘Llama 4 is now available on Workers AI' https://blog.cloudflare.com/meta-llama-4-is-now-available-on-workers-ai/ 

[6] TechCrunch: ‘Meta releases Llama 4' https://techcrunch.com/2025/04/05/meta-releases-llama-4-a-new-crop-of-flagship-ai-models/ 

[7] Qwen3 GitHub https://github.com/QwenLM/Qwen3 

[8] Qwen3 Blog (Qwen) https://qwenlm.github.io/blog/qwen3/ 

[9] Alibaba Cloud: ‘Qwen3 … Hybrid Reasoning' https://www.alibabacloud.com/blog/alibaba-introduces-qwen3-setting-new-benchmark-in-open-source-ai-with-hybrid-reasoning_602192 

[10] OpenAI: ‘Introducing gpt‑oss' https://openai.com/index/introducing-gpt-oss/ 

[11] GitHub: openai/gpt‑oss https://github.com/openai/gpt-oss 
[12] Wikipedia. “Mixture of experts: Machine learning technique.” อธิบายว่า MoE ประกอบด้วยผู้เชี่ยวชาญหลายชุดและฟังก์ชันเกตสำหรับกำหนดน้ำหนัก. 
[13] Neptune.ai. “Mixture of Experts LLMs: Key Concepts Explained.” สรุปข้อดีของ MoE เช่น การใช้ผู้เชี่ยวชาญบางส่วนต่ออินพุต การแบ่งภาระ และประสิทธิภาพการฝึก. 
[14] Neptune.ai. “Mixture of Experts LLMs: Key Concepts Explained.” อธิบายว่าผู้เชี่ยวชาญถูกจัดเป็น sub-networks ที่เปิดใช้งานตามอินพุตและสามารถกระจายไปยังอุปกรณ์หลายตัวได้. 
[15] Du et al. “GLaM: Efficient Scaling of Language Models with Mixture-of-Experts.” รายงานว่า GLaM มี 1.2 ล้านล้านพารามิเตอร์ ใช้สถาปัตยกรรม MoE และใช้พลังงานเพียงหนึ่งในสามของ GPT‑3. 
[16] Meta. “Llama 4: Leading intelligence.” หน้าเว็บทางการระบุว่า Llama 4 ใช้สถาปัตยกรรม multimodal และ mixture-of-experts พร้อม context window ขนาดใหญ่. 
[17] Meta. “Build with Llama 4.” หน้าเว็บแสดงคุณลักษณะของรุ่นย่อยเช่น Llama 4 Scout ที่รองรับ multimodal และ context window ยาว 10M tokens. 
[18] HuggingFace model card. “Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507.” ระบุว่ามีพารามิเตอร์รวม 235B และเปิดใช้งาน 22B ต่อ token บ่งบอกการใช้ MoE. 
[19] GPT-Oss.ai. “GPT-Oss MoE Architecture.” อธิบายว่า GPT‑Oss ใช้ผู้เชี่ยวชาญ 128 ชุดและ Top‑4 routing มีพารามิเตอร์ sparse 11.6B ใช้งานจริง 510M. 

Konthee Boonmeeprakob

แบ่งปันบทความ

กลุ่มเนื้อหา

แท็กยอดนิยม

แจ้งเรื่องที่อยากอ่าน

คุณสามารถแจ้งเรื่องที่อยากอ่านให้เราทราบได้ !
และเราจะนำไปพัฒนาบทความให้มีเนื้อหาที่น่าสนใจมากขึ้น

ไอคอน PDPA

เราใช้คุกกี้เพื่อพัฒนาประสิทธิภาพ และประสบการณ์ที่ดีในการใช้เว็บไซต์ของคุณ คุณสามารถศึกษารายละเอียดได้ที่ “นโยบายคุ้กกี้” และสามารถจัดการความเป็นส่วนตัวเองได้ของคุณได้เองโดยคลิกที่ “ตั้งค่า”

ตั้งค่าความเป็นส่วนตัว

คุณสามารถเลือกการตั้งค่าคุกกี้โดยเปิด/ปิด คุกกี้ในแต่ละประเภทได้ตามความต้องการ ยกเว้น คุกกี้ที่จำเป็น

ยอมรับทั้งหมด
จัดการความเป็นส่วนตัว
  • คุกกี้ที่มีความจำเป็น (Strictly Necessary Cookies)
    เปิดใช้งานตลอด

    คุกกี้ประเภทนี้มีความจำเป็นต่อการให้บริการเว็บไซต์ของ สำนักงานคณะกรรมการคุ้มครองข้อมูลส่วนบุคคล เพื่อให้ท่านสามารถเข้าใช้งานในส่วนต่าง ๆ ของเว็บไซต์ได้ รวมถึงช่วยจดจำข้อมูลที่ท่านเคยให้ไว้ผ่านเว็บไซต์ การปิดการใช้งานคุกกี้ประเภทนี้จะส่งผลให้ท่านไม่สามารถใช้บริการในสาระสำคัญของ สำนักงานคณะกรรมการคุ้มครองข้อมูลส่วนบุคคล ซึ่งจำเป็นต้องเรียกใช้คุกกี้ได้
    รายละเอียดคุกกี้

  • คุกกี้เพื่อการวิเคราะห์และประเมินผลการใช้งาน (Performance Cookies)

    คุกกี้ประเภทนี้ช่วยให้ BDI ทราบถึงการปฏิสัมพันธ์ของผู้ใช้งานในการใช้บริการเว็บไซต์ของ BDI รวมถึงหน้าเพจหรือพื้นที่ใดของเว็บไซต์ที่ได้รับความนิยม ตลอดจนการวิเคราะห์ข้อมูลด้านอื่น ๆ BDI ยังใช้ข้อมูลนี้เพื่อการปรับปรุงการทำงานของเว็บไซต์ และเพื่อเข้าใจพฤติกรรมของผู้ใช้งานมากขึ้น ถึงแม้ว่า ข้อมูลที่คุกกี้นี้เก็บรวบรวมจะเป็นข้อมูลที่ไม่สามารถระบุตัวตนได้ และนำมาใช้วิเคราะห์ทางสถิติเท่านั้น การปิดการใช้งานคุกกี้ประเภทนี้จะส่งผลให้ BDI ไม่สามารถทราบปริมาณผู้เข้าเยี่ยมชมเว็บไซต์ และไม่สามารถประเมินคุณภาพการให้บริการได้

  • คุกกี้เพื่อการใช้งานเว็บไซต์ (Functional Cookies)

    คุกกี้ประเภทนี้จะช่วยให้เว็บไซต์ของ BDI จดจำตัวเลือกต่าง ๆ ที่ท่านได้ตั้งค่าไว้และช่วยให้เว็บไซต์ส่งมอบคุณสมบัติและเนื้อหาเพิ่มเติมให้ตรงกับการใช้งานของท่านได้ เช่น ช่วยจดจำชื่อบัญชีผู้ใช้งานของท่าน หรือจดจำการเปลี่ยนแปลงการตั้งค่าขนาดฟอนต์หรือการตั้งค่าต่าง ๆ ของหน้าเพจซึ่งท่านสามารถปรับแต่งได้ การปิดการใช้งานคุกกี้ประเภทนี้อาจส่งผลให้เว็บไซต์ไม่สามารถทำงานได้อย่างสมบูรณ์

  • คุกกี้เพื่อการโฆษณาไปยังกลุ่มเป้าหมาย (Targeting Cookies)

    คุกกี้ประเภทนี้เป็นคุกกี้ที่เกิดจากการเชื่อมโยงเว็บไซต์ของบุคคลที่สาม ซึ่งเก็บข้อมูลการเข้าใช้งานและเว็บไซต์ที่ท่านได้เข้าเยี่ยมชม เพื่อนำเสนอสินค้าหรือบริการบนเว็บไซต์อื่นที่ไม่ใช่เว็บไซต์ของ BDI ทั้งนี้ หากท่านปิดการใช้งานคุกกี้ประเภทนี้จะไม่ส่งผลต่อการใช้งานเว็บไซต์ของ BDI แต่จะส่งผลให้การนำเสนอสินค้าหรือบริการบนเว็บไซต์อื่น ๆ ไม่สอดคล้องกับความสนใจของท่าน

บันทึกการตั้งค่า