ข้อจำกัดของ LLM มีอะไรบ้าง และคุณจัดการกับมันอย่างไร?

Question

Accepted Answer

LLM ทรงพลังแต่มี **ข้อจำกัด** ที่สำคัญ ได้แก่ การ hallucination, ขีดจำกัดความรู้ (knowledge cutoff), การขาดการให้เหตุผลที่แท้จริง, non-determinism และอื่น ๆ การเข้าใจข้อจำกัดเหล่านี้และวิธีบรรเทาเป็นสิ่งจำเป็นในการใช้ LLM อย่างมีความรับผิดชอบและมีประสิทธิภาพ

## ข้อจำกัดสำคัญ

```text
✗ HALLUCINATION → generate plausible-sounding but FALSE information (confidently wrong) →
  the most critical limitation (they predict likely text, not verified truth)
✗ KNOWLEDGE CUTOFF → only know up to their training date → no current info
✗ NO TRUE UNDERSTANDING/REASONING → pattern-match text; can fail at logic, math, novel
  reasoning; no real comprehension
✗ NON-DETERMINISTIC → same prompt → different outputs (variability)
✗ NO REAL-TIME/external knowledge by default; limited CONTEXT window (can't hold unlimited info)
✗ Can be BIASED; can be manipulated (prompt injection); inconsistent
```

## การบรรเทาข้อจำกัด

```text
✓ HALLUCINATION → use RAG (ground in retrieved facts); verify outputs; cite sources;
  don't trust blindly for facts; human review for important decisions
✓ KNOWLEDGE CUTOFF → RAG/tools for current info; provide context in the prompt
✓ REASONING limits → chain-of-thought prompting; break down tasks; use tools (calculators,
  code) for math/logic; verify
✓ NON-DETERMINISM → design for variability; structured output + validation; lower temperature
✓ Validate/sanitize outputs; guardrails; human-in-the-loop for critical uses
```

## ทำไมจึงสำคัญ

การเข้าใจข้อจำกัดของ LLM และวิธีจัดการกับมันเป็นความรู้ระดับ senior ที่มีคุณค่า เพราะ **การใช้ LLM อย่างมีความรับผิดชอบและมีประสิทธิภาพต้องอาศัยการเข้าใจข้อจำกัดของมัน** จึงเป็นสิ่งจำเป็นในการสร้างแอปพลิเคชัน AI ที่น่าเชื่อถือ

LLM ทรงพลังแต่มีข้อบกพร่อง และการเข้าใจข้อจำกัดของมันเป็นสิ่งสำคัญในการใช้งานอย่างถูกต้อง

การเข้าใจ **ข้อจำกัดสำคัญ** โดยเฉพาะ **hallucination** (การสร้างข้อมูลที่ฟังดูน่าเชื่อถือแต่ผิด อย่างมั่นใจ ซึ่งเป็นข้อจำกัดที่สำคัญที่สุด เพราะ LLM ทำนายข้อความที่น่าจะเป็นมากกว่าความจริงที่ตรวจสอบแล้ว), **knowledge cutoff** (รู้เพียงถึงวันที่ฝึกเท่านั้น), **การไม่มีความเข้าใจหรือการให้เหตุผลที่แท้จริง** (จับคู่รูปแบบข้อความ ล้มเหลวกับ logic และคณิตศาสตร์ ขาดความเข้าใจที่แท้จริง), **non-determinism** (prompt เดียวกันให้ผลลัพธ์ต่างกัน), context window ที่จำกัด และความเสี่ยงต่ออคติและการถูกบงการ เป็นการตระหนักที่จำเป็นสำหรับทุกคนที่ใช้ LLM เพราะการไม่เข้าใจสิ่งเหล่านี้นำไปสู่การใช้งานผิด (เชื่อ output ที่ผิด คาดหวังความสามารถที่ LLM ไม่มี)

การเข้าใจวิธี **บรรเทาข้อจำกัด** คือความรู้เชิงปฏิบัติที่สำคัญ ได้แก่ การจัดการ hallucination ผ่าน **RAG** (การยึดโยงกับข้อเท็จจริงที่ดึงมา), การตรวจสอบ, การอ้างอิงแหล่งที่มา และการไม่เชื่อ LLM อย่างไร้การไตร่ตรองในเรื่องข้อเท็จจริง (พร้อมการตรวจทานโดยมนุษย์สำหรับการตัดสินใจที่สำคัญ); การจัดการ knowledge cutoff ผ่าน RAG และเครื่องมือ; การจัดการขีดจำกัดการให้เหตุผลผ่าน chain-of-thought prompting, การแยกย่อยงาน และการใช้เครื่องมือ (เครื่องคิดเลข โค้ด) สำหรับคณิตศาสตร์และ logic; การจัดการ non-determinism ผ่าน structured output และการตรวจสอบ; และการใช้ guardrails และ human-in-the-loop สำหรับการใช้งานที่สำคัญ

การบรรเทาเหล่านี้เป็นสิ่งจำเป็นในการสร้างแอปพลิเคชัน LLM ที่น่าเชื่อถือซึ่งทำงานได้แม้ LLM จะมีข้อบกพร่อง

ข้อมูลเชิงลึกที่สำคัญคือ LLM ต้องถูกใช้ **ด้วยความตระหนักถึงข้อจำกัด** (โดยเฉพาะ hallucination) และการบรรเทาที่เหมาะสม การเชื่อ output ของ LLM อย่างไร้การไตร่ตรองเป็นอันตราย ขณะที่การเข้าใจและบรรเทาข้อจำกัดช่วยให้ใช้งานได้อย่างมีประสิทธิภาพและมีความรับผิดชอบ

เนื่องจากการใช้ LLM อย่างมีความรับผิดชอบและมีประสิทธิภาพต้องอาศัยการเข้าใจข้อจำกัดที่สำคัญ (โดยเฉพาะ hallucination) และวิธีบรรเทา (RAG, การตรวจสอบ, เครื่องมือ, การตรวจทานโดยมนุษย์) และเนื่องจากนี่เป็นสิ่งจำเป็นในการสร้างแอปพลิเคชัน AI ที่น่าเชื่อถือ การเข้าใจข้อจำกัดของ LLM และวิธีจัดการกับมันจึงเป็นความรู้ AI ระดับ senior ที่มีคุณค่าและจำเป็น ซึ่งสำคัญต่อการใช้ LLM อย่างมีความรับผิดชอบและมีประสิทธิภาพ (เข้าใจ hallucination และข้อจำกัดอื่น ๆ และบรรเทาผ่าน RAG, การตรวจสอบ, เครื่องมือ และการกำกับดูแลโดยมนุษย์) จำเป็นต่อการสร้างแอปพลิเคชัน AI ที่น่าเชื่อถือ และสะท้อนถึงความเข้าใจที่สุกงอมว่า LLM เป็นเครื่องมือที่ทรงพลังแต่มีข้อบกพร่องซึ่งต้องใช้อย่างรอบคอบและรู้เท่าทัน