Blog นี้ได้รับการแปลเนื้อหาจากภาษาอังกฤษเป็นภาษาไทยโดยมี Typhoon Translate เป็นตัวช่วยและมีทีมงานตำแหน่ง Developer Relations Manager ของทีมเป็นผู้ดูแลปรับปรุงเนื้อหา
พวกเรามีความยินดีที่จะเปิดตัว Typhoon Translate โมเดลโอเพนซอร์สขนาดเล็กที่ถูกสร้างมาเพื่อให้เก่งงานแปลภาษาระหว่างภาษาไทยและภาษาอังกฤษโดยเฉพาะ พร้อมให้ใช้งานได้แล้วผ่าน Hugging Face และ Ollama.
ที่มาที่ไปของ Typhoon Translate
การใช้คอมพิวเตอร์แปลภาษาได้มีวิวัฒนาการมาเป็นอย่างมาก เริ่มแรกเป็นการแปลแบบประโยคต่อประโยคเหมือน Google Translate รุ่นแรกๆ แต่ตอนนี้เรามี LLM อย่าง GPT และ Claude เครื่องมือเหล่านี้แปลได้ดีขึ้นมากเพราะเข้าใจรายละเอียดเล็กๆ และบริบทของสิ่งที่กำลังแปล
ส่งผลให้งานแปลภาษาเป็นงานที่มีการนำ LLM มาใช้งานอยู่บ่อยครั้ง ไม่ว่าจะเป็นในโลกธุรกิจอย่างการแปลอีเมล บทความ หรือแม้กระทั่งเอกสารทางธุรกิจ หรือแม้แต่ในชีวิตประจำวันก็ตาม
แต่ถึงแม้ปัจจุบันจะมีเครื่องมือแปลภาษาอยู่อย่างมากมาย เครื่องมือส่วนใหญ่เหล่านี้ก็ยังไม่ค่อยตอบโจทย์นัก โดยเฉพาะอย่างยิ่งหากเราพูดถึงเรื่องความเป็นส่วนตัวและปลอดภัยของข้อมูล และรวมไปถึงเรื่องคุณภาพและความสอดคล้องของงานแปลเองก็ตาม
การที่เราจะรันการแปลบนอุปกรณ์ส่วนตัวนั้นยังคงหาตัวเลือกได้ยากเนื่องจากข้อจำกัดด้านคุณภาพ เราจึงสร้าง Typhoon Translate ขึ้นมาเพื่อแก้ไขปัญหานี้
ความท้าทายที่เป็นแรงบันดาลใจให้เรา
เชื่อว่าเราทุกคนต่างก็เคยใช้เครื่องมือแปลภาษาและเห็นผลการแปลที่ตลกหรือสับสน เช่น ข้อความภาษาไทยแปลกๆ บนป้ายร้านอาหาร หรือคู่มือการใช้งานที่เข้าใจยาก แต่การแปลที่แย่ไม่ได้เป็นเพียงเรื่องตลกขบขันเท่านั้น แต่ยังอาจก่อให้เกิดปัญหาในเรื่องการสื่อสารได้
ภาษาไทยจัดอยู่ในกลุ่มภาษาที่มีทรัพยากรน้อยถึงปานกลาง มีเนื้อหาออนไลน์เพียงประมาณ 0.5% ที่เป็นภาษาไทย ในขณะที่ภาษาอังกฤษมีเกือบ 50%—มากกว่าถึงร้อยเท่า การปลดล็อกเนื้อหาภาษาอังกฤษจำนวนมหาศาลนี้จำเป็นต้องใช้โมเดลการแปลที่มีประสิทธิภาพและแม่นยำ นอกจากนี้ยังมีกรณีการใช้งานสำคัญสำหรับโมเดลการแปลแบบ local โดยเฉพาะเมื่อต้องจัดการกับเอกสารส่วนตัวหรือข้อมูลที่ละเอียดอ่อนซึ่งไม่ควรถูกส่งออกจากองค์กร
โมเดลภาษาขนาดเล็กที่รันได้บน local มีการพัฒนาขึ้นทุกวัน แต่คุณภาพการแปลยังไม่ก้าวหน้าอย่างมีนัยสำคัญ การแปลยังคงเป็นความท้าทายเนื่องจากลักษณะของข้อมูลทางภาษาที่มีลักษณะ long-tail
Typhoon Translate: ทำลายกำแพงภาษาด้วย Local LLM
Typhoon Translate ถูกออกแบบมาเพื่อแก้ปัญหาการแปลระหว่างภาษาไทยและภาษาอังกฤษ โดยให้การแปลที่ชัดเจนและฟังดูเป็นธรรมชาติและเทียบเท่ากับโมเดลขนาดใหญ่ของต่างประเทศ แต่มีขนาดเล็กซึ่งทำให้คุณสามารถใช้งานโมเดลบนแล็ปท็อปได้
ภารกิจของเรานั้นเรียบง่าย: ช่วยให้ผู้คนชาวไทยเข้าถึงข้อมูลและโอกาสต่างๆ โดยการขจัดกำแพงภาษา และช่วยให้การแปลภาษาสามารถถูกนำมาใช้งานได้ง่ายๆ ในทุกอุปกรณ์โดยไม่จำเป็นต้องพึ่งพาแม้แต่อินเทอร์เน็ต
จุดเด่น
🚀 น้ำหนักเบา: พารามิเตอร์ 4B—รันบนแล็ปท็อปทั่วไป ไม่จำเป็นต้องใช้ฮาร์ดแวร์ที่ทรงพลัง
🔒 ส่วนตัวและปลอดภัย: แปลโดยตรงบนอุปกรณ์ของคุณ ข้อมูลของคุณจะอยู่กับคุณ ไม่หลุดรั่วออกไป
🎯 การแปลที่เป็นธรรมชาติ: ให้การแปลที่เทียบเท่ากับระบบชั้นนำ สามารถเอาชนะ GPT-4o และ Gemini 2.5 Flash บนการทดสอบ
🔧เปิดสาธารณะ: ใครๆ ก็โหลดและพร้อมใช้งานได้แล้วบน HuggingFace และ Ollama
วิธีการ
การแปลไม่ใช่งานใหม่ ดังที่แสดงโดยชุดข้อมูลอย่าง SCB-MT และ OPUS ที่เผยแพร่มาแล้วหลายปี อย่างไรก็ตาม ชุดข้อมูลส่วนใหญ่เหล่านี้ถูกสร้างขึ้นก่อนการเกิดขึ้นของ LLM (large language models) ในช่วงเวลาที่การแปลด้วยเครื่องเน้นปริมาณมากกว่าคุณภาพ ในยุค LLM กระบวนทัศน์นี้ได้เปลี่ยนไป โดยเน้นคุณภาพการแปลมากขึ้น
เพื่อให้ตอบโจทย์ความต้องการยุคใหม่ เราเริ่มต้นด้วยการรวบรวมข้อความภาษาอังกฤษและภาษาไทยที่หลากหลายจากแหล่งข้อมูลสาธารณะ จากนั้นเราใช้ LLM หลายตัว เช่น Gemma-3 27B, Typhoon, QwQ และอื่นๆ เพื่อสร้างการแปล
กระบวนการของเราประกอบด้วยการติดป้ายกำกับสองขั้นตอน ขั้นแรกเน้นปริมาณ ขณะที่ขั้นที่สองเน้นคุณภาพผ่านการตรวจสอบด้วยมนุษย์แบบสุ่ม เรายังทำการเลือกผสมข้อมูล (data mixture selection) โดยรวมและกรองแหล่งข้อมูลต่างๆ ตามด้วยการฝึกโมเดลเช็คพอยต์หลายตัว โมเดลที่มีประสิทธิภาพสูงสุดตามคะแนนการประเมินจะถูกปล่อยออกมา
ชุดข้อมูลการฝึกของเรา
การประเมินผล
ในการประเมิน Typhoon Translate เราใช้ GPT-4o-mini เป็น "AI judge" (ใช้ AI เป็นกรรมการตัดสิน) โดยเปรียบเทียบการแปลของตัวเองกับผลลัพธ์จาก Typhoon Translate โดยใช้วิธี AlpacaEval 2.0 เราทดสอบทั้งทิศทางภาษาอังกฤษเป็นภาษาไทย และภาษาไทยเป็นภาษาอังกฤษ
แทนที่จะใช้ตัวชี้วัดเก่า อย่าง BLEU ซึ่งพึ่งพาการจับคู่คำตรงกัน เราเลือกใช้แนวทางที่อิง AI ในการตัดสินผลลัพธ์ สาเหตุเพราะคุณภาพการแปลเกี่ยวข้องกับความหมาย น้ำเสียง และความละเอียดอ่อนทางวัฒนธรรม ไม่ใช่แค่การจับคู่คำ โดยเราใช้ GPT-4o-mini มาเป็นกรรมการตัดสินว่าการแปลไหนดีกว่าโดยพิจารณาจากความแม่นยำ ความคล่องแคล่ว และบริบท
คะแนนนี้สะท้อนถึงความถี่ที่ Typhoon Translate และระบบอื่นถูกเลือกมากกว่าการแปลของตัว GPT-4o-mini เอง
ข้อมูลที่ใช้ในการทดสอบประเมินผล
เราได้แหล่งข้อมูลสำหรับการประเมินจากหลายแหล่ง
ข้อมูลการประเมินภาษาไทยเป็นภาษาอังกฤษ (128 ตัวอย่าง)
ตัวอย่างข้อความภาษาไทยเลือกมาให้สมดุลจาก
ข้อมูลการประเมินภาษาอังกฤษเป็นภาษาไทย (177 ตัวอย่าง)
ตัวอย่างข้อความภาษาอังกฤษเลือกมาให้สมดุลจาก
เราประเมินโมเดลของเรากับ Google Translate และโมเดลภาษาที่ล้ำสมัย ไม่ว่าจะเป็น GPT-4, Gemini และ Claude
ผลการประเมินพบว่า Typhoon Translate เอาชนะทุกโมเดลอื่นในการทดสอบ
ผลการประเมินเป็นการเปรียบเทียบแบบจับคู่ระหว่างโมเดลที่ทดสอบกับโมเดล GPT-4o-mini และวัดอัตราความสำเร็จในการเอาชนะ
แปลจากภาษาอังกฤษเป็นภาษาไทย (EN→TH)
Typhoon Translate นำหน้าทุกโมเดลด้วยคะแนนอัตราการชนะร้อยละ 63.8 ในขณะที่โมเดลอื่นๆ มีอัตราการเอาชนะดังนี้
- Gemini 2.5 Flash Preview (61.6%)
- GPT-4.1-2025 (59.3%)
- Claude 3.7 (55.4%)
- GPT-4o-2024 (54.8%)
- Google Translate (44.1%)
- GPT-4.1-mini (41.2%)
แปลจากภาษาไทยเป็นภาษาอังกฤษ (TH→EN)
Typhoon Translate สามารถเอาชนะทุกโมเดลได้อีกครั้งด้วยคะแนนอัตราที่เพิ่มขึ้นเป็นร้อยละ 67.2% นำหน้าโมเดลอื่นๆ ได้แก่
- GPT-4o-2024 (62.5%)
- Gemini 2.5 Flash Preview (61.7%)
- GPT-4.1-2025 (60.2%)
- GPT-4.1-mini (55.5%)
- Google Translate (44.1%)
- Claude 3.7 (39.1%)
✅ ข้อสรุป: Typhoon Translate สามารถเอาชนะโมเดลชั้นนำของต่างประเทศ รวมไปถึงตัว GPT-4o-mini เอง
การสาธิตการแปล
สาธิตการแปลภาษาอังกฤษเป็นภาษาไทย
เราได้จัดเตรียมตัวอย่างการแปลของ Typhoon Translate กับ GPT-4o ในกรณีการใช้งานตัวอย่างดังนี้:
ตัวอย่าง 1: เนื้อหาวรรณกรรม
เป้าหมาย: แปลโดยรักษาความสวยงามของคำศัพท์เพื่ออรรถรสในการอ่าน
เนื้อหาต้นทาง: ข้อความแนวนวนิยายที่เขียนขึ้นโดย ChatGPT
ต้นฉบับ:
ผลลัพธ์:
ผลลัพธ์โดย GPT-4o:
ผลลัพธ์โดย Typhoon Translate:
ตัวอย่าง 2: เอกสารมืออาชีพที่มีคำศัพท์ภาษาอังกฤษปะปน
เป้าหมาย: แปลโดยรักษาคำศัพท์ทางเทคนิคไว้เพื่อรักษาความหมายของคำภาษาอังกฤษ
เนื้อหาต้นทาง: SCBX-AI-Outlook-2025_ENG_Final.pdf
ผลลัพธ์:
ตัวอย่าง 3: รายงานเชิงเทคนิค
เป้าหมาย: แปลรายงานโดยรักษาคำศัพท์ทางเทคนิคไว้เพื่อหลีกเลี่ยงการแปลที่ทำให้เกิดความสับสน
เนื้อหาต้นทาง: Typhoon 2: A Family of Open Text and Multimodal Thai Large Language Models
ผลลัพธ์:
นอกจากนี้เรายังมีตัวอย่างเดโมเพิ่มเติมสำหรับการแปลจากภาษาไทยเป็นภาษาอังกฤษในส่วนท้ายของบล็อก
สรุป
ผลลัพธ์เหล่านี้แสดงให่้เห็นว่าถึงแม้โมเดลจะมีขนาดเล็ก แต่เมื่อออกแบบมาให้ใช้สำหรับการทำงานบางอย่างที่เจาะจง ก็สามารถเอาชนะโมเดลขนาดใหญ่ที่ทำงานสารพัดประโยชน์ได้ อีกทั้งยังใช้ทรัพยากรน้อยกว่า
Typhoon Translate นับเป็นโมเดลที่จะเปิดประตูการใช้งานโมเดลขนาดเล็กที่รันเองบนเครื่องคอมส่วนบุคคลหรือในองค์กร โดยที่ไม่จำเป็นต้องมีทรัพยากรด้านการคำนวณที่มากมาย อีกทั้ง "การแปลภาษา" ยังเป็นงานที่มีโอกาสได้ใช้บ่อยในชีวิตประจำวันทั่วไป
ข้อจำกัดและงานในอนาคต
แน่นอนว่างานแปลเป็นเรื่องของคุณภาพและการเข้าถึงการสื่อสารอย่างแท้จริง หากเป็นงานที่สำคัญ เรายังคงแนะนำให้มีบุคคลที่คอยตรวจสอบคุณภาพ (เหมือนอย่างบทความนี้เองก็เช่นกัน) และเรายินดีรับ Feedback ในการปรับปรุงคุณภาพโมเดลนี้ต่อไป ติดต่อให้ Feedback กับเราได้ทาง Discord ของ Typhoon
Typhoon Translate ถูกฝึกด้วย context window ขนาด 8192 tokens สำหรับประสิทธิภาพที่ดีที่สุดและเพื่อให้คุณภาพการแปลสูงสุด เราแนะนำให้ข้อความอินพุตไม่เกินความยาวนี้ แม้ว่าความจุนี้จะเหมาะสมสำหรับเอกสารและกรณีการใช้งานทั่วไปจำนวนมาก แต่การแปลข้อความที่ยาวกว่า 8192 tokens ในการรันครั้งเดียวอาจไม่ให้ผลลัพธ์ที่ดีที่สุด เรากำลังค้นหาวิธีการปรับปรุงอย่างต่อเนื่อง รวมถึงรูปแบบการแปลและบริบทในรุ่นต่อไปของโมเดล
ทดลองใช้งาน Typhoon Translate วันนี้
โหลด Typhoon Translate มาใช้บนอุปกรณ์ของคุณได้เลย สามารถโหลดได้ที่:
ไม่เคยใช้ Ollama มาก่อน? ลองอ่านคู่มือสอนการติดตั้งและใช้ Ollama รันโมเดลบนเครื่องของคุณเอง.
คอลเลคชันของ Typhoon Translate บน Hugging Face รองรับหลากหลายฟอร์แมตและการนำไปใช้
- Transformers
- เป็นรูปแบบ PyTorch มาตรฐาน เหมาะสำหรับการนำไปเทรนต่อ fine-tune หรือใช้ร่วมกับ Hugging Face pipelines
- GGUF
- เป็นเวอร์ชัน Quantized ที่ใช้งานบน CPU/GPU ได้อย่างเต็มประสิทธิภาพ
- ใช้งานได้กับเครื่องมืออย่างเช่น llama.cpp, llamafile และ text-generation-webui
- เหมาะสำหรับใช้บนเครื่องโลคอลได้กับหลากหลายแพลตฟอร์ม
- MLX
- เป็นเวอร์ชันที่ทำเพื่อให้ใช้กับ Apple Silicon (M1/M2/M3) ได้อย่างเต็มประสิทธิภาพ
ภาคผนวก
ตัวอย่างการแปลจากภาษาอังกฤษเป็นภาษาไทย (ข้อความเต็มจากตัวอย่างเดโมในเนื้อหาหลัก)
ตัวอย่าง 2: เอกสารมืออาชีพที่มีคำศัพท์ภาษาอังกฤษปะปน
Input:
GPT4o:
Typhoon Translate:
ตัวอย่าง 3: รายงานเชิงเทคนิค
Input:
GPT4o:
Typhoon Translate:
ตัวอย่างการแปลจากภาษาไทยเป็นภาษาอังกฤษ
ตัวอย่าง 1: เนื้อหาวรรณกรรม
The result from Typhoon Translate and GPT-4o are similar in this example.
ตัวอย่าง 2: เอกสารมืออาชีพที่มีคำศัพท์ภาษาอังกฤษปะปน
ตัวอย่าง 3: รายงานเชิงเทคนิค
