{
  "$type": "site.standard.document",
  "bskyPostRef": {
    "cid": "bafyreifyqrc7rkl7rpcrcyo7ogb4ikayfglvsgwtaaiz7tushe6azp4you",
    "uri": "at://did:plc:46dtqwuc6bckm3ewbfuqlnxt/app.bsky.feed.post/3mit7nqd2zon2"
  },
  "path": "/node/150197",
  "publishedAt": "2026-04-06T07:33:50.000Z",
  "site": "https://www.blognone.com",
  "tags": [
    "ArXiv: Embarrassingly Simple Self-Distillation Improves Code Generation",
    "lew"
  ],
  "textContent": "แอปเปิลพบ LLM ฝึกด้วยคำตอบของตัวเองแล้วเก่งขึ้นมาก\n\nBody\n\nทีมวิจัยของแอปเปิลรายงานถึงแนวทางการฝึกโมเดลปัญญาประดิษฐ์แบบ LLM ด้วยเทคนิค simple self-distillation (SSD) ที่เป็นการนำเอาคำตอบเดิมของโมเดลเอง มาฝึกกับตัวเอง ทำให้ไม่จำเป็นต้องใช้ข้อมูลฝึกจากโมเดลขนาดใหญ่กว่า หรือฝึกแบบตรวจคำตอบไปด้วย (เช่น การรันผลทดสอบโปรแกรมที่ได้)\n\nรายงานทดลองแนวคิดด้วยการฝึกโมเดล Qwen3-4B และ Qwen3-30B มาทำโจทย์จากชุดทดสอบ rSTARcoder จำนวน 10,000 ข้อ กรองคำตอบผิดพลาดอย่างง่าย เช่น คำตอบสั้นมากๆ หรือไม่มีคำตอบเลย จากนั้นนำเอาต์พุตมาฝึกย้อนเข้าไปในตัวโมเดลเอง แล้วนำโมเดลที่ฝึกแล้วไปวัดผลด้วย LiveCodeBench v6 ผลพบว่าโมเดลที่ฝึกทำคะแนนได้ดีขึ้นอย่างชัดเจน เช่น Qwen3-30B-Instruct ทำคะแนนดีขึ้นถึง 13%\n\nแนวคิดการฝึกด้วยผลลัพธ์ของตัวเองแต่ยังได้ผลการทำงานที่ดีขึ้นเช่นนี้เป็นเรื่องค่อนข้างแปลก เพราะโมเดลถูกย้ำให้ตอบคำตอบเดิมที่เคยตอบได้อยู่แล้ว\n\nทีมวิจัยระบุว่าที่ SSD ช่วยปรับปรุงคุณภาพโมเดลได้เพราะในการสร้างโทเค็นจริง แต่ละโทเค็นทำหน้าที่ต่างกัน กระบวนการสร้างโทเค็นบางอันต้องการคำตอบที่ถูกต้องหนึ่งเดียว ขณะที่บางโทเค็นต้องการทางเลือกที่หลากหลาย เรียกว่า Precision-Exploration Conflict การฝึกแบบ SSD ช่วยย้ำตัวเลือกที่ต้องการความหลากหลายให้มีน้ำหนักสูงขึ้น ขณะที่โทเค็นที่ต้องการความแม่นยำก็ไปลดน้ำหนักของตัวเลือกอื่นๆ ลง\n\nแนวทางนี้แสดงให้เห็นว่ากระบวนการฝึกโมเดลปัญญาประดิษฐ์ LLM ยังรีดประสิทธิภาพโมเดลออกมาได้อีกแม้ไม่มีข้อมูลฝึกเพิ่มเติม ในอนาคตเราอาจจะเห็นการฝึกแนวนี้เป็นขั้นตอนมาตรฐานต่อไป\n\nที่มา - ArXiv: Embarrassingly Simple Self-Distillation Improves Code Generation\n\nlew Mon, 06/04/2026 - 14:33",
  "title": "แอปเปิลพบ LLM ฝึกด้วยคำตอบของตัวเองแล้วเก่งขึ้นมาก"
}