คำศัพท์น่ารู้

ศัพท์โลก AI ทั้ง 58 คำ อธิบายแบบภาษาคน — เจอศัพท์ไหนในบทความหรือข่าวแล้วงง กลับมาเปิดหน้านี้ได้เสมอ

คำที่มี ป้ายเครื่องมือ คือฟีเจอร์เฉพาะหรือรองรับในเครื่องมือนั้น · คำที่ไม่มีป้าย = แนวคิดกลางที่ใช้ได้กับ AI ทุกตัว

Advanced Voice Mode ChatGPT

โหมดคุยกับ ChatGPT ด้วยเสียงแบบเป็นธรรมชาติ โต้ตอบไปมาได้ทันทีเหมือนคุยโทรศัพท์ — ฝั่ง Gemini มีของคู่กันชื่อ Gemini Live

Agent

AI ที่รับ "เป้าหมาย" แล้ววางแผนเอง ลงมือเอง วนแก้เองจนงานเสร็จ ต่างจากแชทบอทที่ตอบทีละคำถาม — เครื่องมืออย่าง Claude Code หรือโหมด agent ของ ChatGPT/Gemini คือตัวอย่างที่จับต้องได้ → อ่านเพิ่มในคู่มือ Claude บทที่ 25

Agent SDK Claude

ไลบรารี Python/TypeScript สำหรับสร้าง agent ของตัวเอง โดยยืม agent loop และเครื่องมือทั้งชุดของ Claude Code มาใช้ในโค้ดเรา → อ่านเพิ่มในคู่มือ Claude บทที่ 25

AGI (Artificial General Intelligence)

ปัญญาประดิษฐ์ทั่วไป — ระดับสมมุติที่ AI ทำงานทางความคิดได้เทียบเท่าหรือเหนือมนุษย์ในแทบทุกด้าน ไม่ใช่เก่งเฉพาะทาง · ปัจจุบันยังไม่มีจริง และยังไม่มีข้อสรุปว่าต้องเก่งแค่ไหนถึงเรียก AGI

API (Application Programming Interface)

ช่องทางให้โปรแกรมคุยกับโปรแกรม — ค่าย AI แทบทุกเจ้าเปิด API ให้แอปของเราเรียกใช้โมเดลได้โดยตรง จ่ายตามการใช้จริงเป็น token → อ่านเพิ่มในคู่มือ Claude บทที่ 24

API Key

รหัสลับประจำบัญชีที่ใช้ยืนยันตัวตนตอนเรียก API — หลุดเมื่อไหร่คนอื่นใช้เงินเราได้ทันที ห้าม commit ลง Git ห้ามแปะในโค้ด → อ่านเพิ่มในคู่มือ Claude บทที่ 24

Artifacts Claude

ฟีเจอร์ของ claude.ai ที่ให้ Claude สร้าง "ชิ้นงานจริง" แยกออกมาข้างแชท เช่น เว็บเพจ เกม เอกสาร แผนภาพ — แก้ทีละจุดและแชร์ต่อได้ (ฝั่ง ChatGPT/Gemini มีของคล้ายกันชื่อ Canvas) → อ่านเพิ่มในคู่มือ Claude บทที่ 11

Batch API

โหมดส่งงาน API เป็นชุดใหญ่แบบไม่เร่งด่วน (รอผลได้ภายในกรอบเวลาที่กำหนด เช่น 24 ชม.) แลกกับราคาถูกลง — เหมาะกับงานปริมาณมากที่ไม่ต้องได้คำตอบทันที → อ่านเพิ่มในคู่มือ Claude บทที่ 24

Benchmark

ชุดข้อสอบมาตรฐานที่ใช้วัดและเทียบความเก่งของโมเดล เช่น MMLU (ความรู้ 57 วิชา) — ใช้ดูคะแนนประกอบการเลือกได้ แต่คะแนนสูงไม่ได้แปลว่าเหมาะกับงานของเราเสมอไป

Canvas ChatGPT Gemini

พื้นที่ทำงานเคียงข้างแชทสำหรับเขียนเอกสารหรือโค้ด แก้ไข-ขัดเกลาทีละส่วนได้เหมือนเปิดหน้ากระดาษร่วมกับ AI — ฝั่ง Claude มีของคล้ายกันชื่อ Artifacts

Chain-of-Thought (CoT)

เทคนิคพรอมต์ที่ให้โมเดล "คิดเป็นขั้นเป็นตอน" ก่อนสรุปคำตอบ เช่นสั่งว่า "คิดทีละขั้น" — ช่วยงานที่ต้องใช้เหตุผล คณิตศาสตร์ หรือหลายขั้นตอนให้แม่นขึ้นและตรวจสอบได้ว่าคิดมายังไง

Claude Code Claude

Claude เวอร์ชันที่ทำงานในเครื่องเรา อ่านไฟล์ แก้โค้ด รันคำสั่งได้จริง ใช้ผ่าน terminal, แอป desktop, เว็บ หรือ IDE — ต้องมีแผน Pro ขึ้นไป → อ่านเพิ่มในคู่มือ Claude บทที่ 19

CLAUDE.md Claude

ไฟล์กฎประจำโปรเจกต์ที่ Claude Code อ่านอัตโนมัติทุกครั้งที่เปิด — ใส่คำสั่งที่ใช้บ่อย กฎ และมาตรฐานของโปรเจกต์ ควรสั้นกว่า ~200 บรรทัด → อ่านเพิ่มในคู่มือ Claude บทที่ 21

Context / Context Window

ปริมาณข้อความทั้งหมดที่โมเดล "แบก" อยู่ในหัวขณะตอบ (บทสนทนา + ไฟล์ + คำสั่ง) — ยิ่งบวมยิ่งช้า เปลืองโควตา และจับประเด็นเบลอ → อ่านเพิ่มในคู่มือ Claude บทที่ 18

Custom GPTs ChatGPT

เวอร์ชัน ChatGPT ที่เราปรับแต่งเองให้เก่งงานเฉพาะ ใส่คำสั่งและความรู้ประจำได้โดยไม่ต้องเขียนโค้ด แล้วแชร์ผ่าน GPT Store ได้ — ฝั่ง Gemini มีของคู่กันชื่อ Gems

Deep Research ChatGPT Gemini Perplexity

โหมด "ผู้ช่วยวิจัย" ที่ AI ไล่ค้นเว็บเองหลายสิบถึงหลายร้อยแหล่ง วิเคราะห์ แล้วสรุปเป็นรายงานยาวพร้อมอ้างอิงในไม่กี่นาที เหมาะกับงานค้นคว้าเชิงลึก

Diffusion Model

โมเดลสร้างภาพยอดนิยม ทำงานด้วยการค่อย ๆ ลบ noise (สัญญาณรบกวนแบบจุดมั่ว) ออกจากภาพมั่ว ๆ ทีละขั้นจนกลายเป็นภาพคมชัดตามคำสั่ง — เป็นเบื้องหลังเครื่องมือสร้างภาพ AI หลายตัว

Embedding / Vector

การแปลงข้อความหรือรูปให้เป็นชุดตัวเลข (เวกเตอร์) ที่จับ "ความหมาย" ไว้ ของที่ความหมายใกล้กันจะมีตัวเลขใกล้กัน — เป็นหัวใจของการค้นแบบเข้าใจความหมายและระบบ RAG

Extended Thinking

โหมดให้โมเดลใช้เวลา "คิดในใจ" นานขึ้นก่อนตอบ เหมาะกับโจทย์ยาก คณิตศาสตร์ หรือการวางแผนซับซ้อน แลกกับความช้าและ token ที่มากขึ้น — โมเดลรุ่นใหม่หลายค่ายมีโหมดนี้ (บางที่เรียก reasoning/thinking) → อ่านเพิ่มในคู่มือ Claude บทที่ 5

Few-shot Prompting

เทคนิคแปะ "ตัวอย่างผลลัพธ์ที่อยากได้" 2-3 ตัวอย่างลงในพรอมต์ ให้ AI เลียนแบบรูปแบบ — วิธีคุมรูปแบบผลลัพธ์ที่ได้ผลที่สุดวิธีหนึ่ง → อ่านเพิ่มในคู่มือ Claude บทที่ 9

Fine-tuning

การเอาโมเดลที่ฝึกมาแล้ว (pre-trained) มาฝึกต่อด้วยชุดข้อมูลเฉพาะทางก้อนเล็ก เพื่อปรับให้เก่งงานหรือโดเมนของเราโดยเฉพาะ — ประหยัดกว่าฝึกใหม่จากศูนย์มาก

Gemini Live Gemini

โหมดคุยกับ Gemini ด้วยเสียงแบบเป็นธรรมชาติ พร้อมโชว์ข้อมูลภาพประกอบสด ๆ ระหว่างคุย (แผนที่ สภาพอากาศ รูป) — ฝั่ง ChatGPT คือ Advanced Voice Mode

Gems Gemini

ผู้ช่วย AI เฉพาะทางที่เราสร้างเองใน Gemini ใส่คำสั่งประจำไว้ใช้ซ้ำกับงานที่ทำบ่อย เช่น โค้ชอาชีพ หรือผู้ช่วยเขียนโค้ด — เทียบได้กับ Custom GPTs ของ ChatGPT

GPU (Graphics Processing Unit)

ชิปที่คำนวณแบบขนานพร้อมกันจำนวนมหาศาลได้ เดิมออกแบบไว้เรนเดอร์ภาพและเกม แต่เหมาะกับการฝึกและรัน AI มากจนกลายเป็นฮาร์ดแวร์หลักของวงการ

Hallucination

อาการ AI "แต่งข้อมูลที่ฟังดูจริง" ออกมามั่นใจเต็มร้อยทั้งที่ผิด — เกิดกับ AI ทุกตัว ทางกันคือขอแหล่งอ้างอิงและตรวจสอบข้อเท็จจริงสำคัญเสมอ → อ่านเพิ่มในคู่มือ Claude บทที่ 7

Hook Claude

คำสั่งอัตโนมัติใน Claude Code ที่รันเองเมื่อถึงเหตุการณ์ที่กำหนด เช่น จัด format โค้ดทุกครั้งหลังแก้ไฟล์ — ถูกบังคับรันเสมอ ไม่ใช่คำขอร้องต่อ AI → อ่านเพิ่มในคู่มือ Claude บทที่ 22

Inference

ขั้นที่โมเดลฝึกเสร็จแล้ว "เอาไปใช้งานจริง" คือรับ input เข้ามาแล้วประมวลผลออกเป็นคำตอบ — ทุกครั้งที่เราพิมพ์คุยกับ AI คือการสั่ง inference (ฝั่งผู้ให้บริการก็คิดต้นทุนจากตรงนี้)

Knowledge Cutoff

วันตัดความรู้ของโมเดล — เหตุการณ์หลังวันนั้นโมเดลไม่รู้ ถ้าถามเรื่องล่าสุดต้องเปิด web search ช่วย → อ่านเพิ่มในคู่มือ Claude บทที่ 7

LLM (Large Language Model)

โมเดลภาษาขนาดใหญ่ — เทคโนโลยีเบื้องหลัง Claude, ChatGPT, Gemini เรียนรู้จากข้อความมหาศาลจนคาดเดาและเรียบเรียงภาษาได้ระดับมนุษย์ → อ่านเพิ่มในคู่มือ Claude บทที่ 1

MCP (Model Context Protocol) Claude ChatGPT Gemini

มาตรฐานกลางที่ให้ AI ต่อกับเครื่องมือภายนอก (Notion, ฐานข้อมูล, เบราว์เซอร์) เหมือนหัวปลั๊กสากล — เริ่มจาก Anthropic แต่ตอนนี้เป็นมาตรฐานเปิดที่ Claude, ChatGPT, Gemini และอื่น ๆ รองรับ (บริจาคเข้ามูลนิธิภายใต้ Linux Foundation แล้ว) → อ่านเพิ่มในคู่มือ Claude บทที่ 23

MCP Server Claude ChatGPT Gemini

ตัวเชื่อมของเครื่องมือหนึ่ง ๆ ตามมาตรฐาน MCP เช่น Notion MCP server ทำให้ AI อ่าน/เขียน Notion ได้ — ใช้กับแชท AI ตัวไหนก็ได้ที่รองรับ MCP · ต่อเฉพาะตัวที่เชื่อถือได้เท่านั้น → อ่านเพิ่มในคู่มือ Claude บทที่ 23

Memory (Auto Memory) Claude

ระบบโน้ตอัตโนมัติของ Claude Code — Claude จดสิ่งที่เรียนรู้ระหว่างทำงาน (คำสั่ง build, ความชอบของเรา) แล้วอ่านกลับมาใช้ใน session ถัดไป ดูได้ด้วยคำสั่ง /memory → อ่านเพิ่มในคู่มือ Claude บทที่ 21

Model

ตัว AI แต่ละรุ่น — ค่ายหนึ่ง ๆ มักมีหลายรุ่นให้เลือกตามงาน ไล่จากรุ่นเล็กที่เร็ว-ประหยัด ไปจนรุ่นใหญ่ที่เก่งงานยากแต่ช้าและแพงกว่า เลือกให้ตรงงาน = คุ้มและได้งานดี → อ่านเพิ่มในคู่มือ Claude บทที่ 5

Multimodal

โมเดลที่รับและเข้าใจข้อมูลได้หลายรูปแบบในตัวเดียว ทั้งข้อความ รูป เสียง วิดีโอ ไม่จำกัดแค่ตัวอักษร — เช่น อัปโหลดรูปให้ช่วยอ่าน หรือพูดคุยด้วยเสียง

Open-weight Model

โมเดลที่เปิดให้ดาวน์โหลด "น้ำหนัก" (weights/พารามิเตอร์) ไปรันหรือปรับแต่งเองได้ เช่น Llama, Mistral, DeepSeek — ต่างจาก open-source แท้ ที่ต้องเปิดทั้งโค้ดและชุดข้อมูลที่ใช้ฝึกด้วย

Parameter

ค่าตัวเลขภายในโมเดล (น้ำหนัก/weights) ที่ถูกปรับจูนระหว่างฝึก เป็นที่เก็บ "ความรู้" ของโมเดล — ยิ่งมีมาก (หลักพันล้านถึงล้านล้าน) มักยิ่งเก่ง แต่ก็กินทรัพยากรมากขึ้นตาม

Permission Mode Claude

ระดับการขออนุญาตของ Claude Code ก่อนแก้ไฟล์/รันคำสั่ง มี 3 ระดับ: ปกติ (ขอทุกครั้ง), Accept edits (แก้ไฟล์ได้เลย), Plan mode (อ่านอย่างเดียว) → อ่านเพิ่มในคู่มือ Claude บทที่ 20

Plan Mode Claude

โหมดอ่านอย่างเดียวของ Claude Code — ให้สำรวจและเสนอแผนก่อน ห้ามแก้อะไรทั้งนั้น เหมาะกับงานใหญ่ที่อยากเห็นแผนก่อนอนุมัติ → อ่านเพิ่มในคู่มือ Claude บทที่ 20

Pre-training / Training

ขั้นฝึกโมเดลจากข้อมูลมหาศาล — pre-training คือฝึกรอบแรกให้เรียนรู้ภาษาและความรู้ทั่วไปแบบ self-supervised (ทายคำถัดไปเอง ไม่ต้องมีคนคอยติดป้ายกำกับ) ก่อนจะนำไปปรับต่อ (fine-tune) ให้เหมาะกับงาน

Preferences Claude

การตั้งค่าส่วนตัวใน claude.ai ที่บอก Claude ว่าเราเป็นใคร ชอบให้ตอบแบบไหน — มีผลกับทุกแชทโดยไม่ต้องพิมพ์ซ้ำ → อ่านเพิ่มในคู่มือ Claude บทที่ 12

Project Knowledge Claude

ไฟล์และข้อมูลที่อัปโหลดแขวนไว้ใน Project ของ claude.ai — Claude อ่านประกอบทุกแชทในโปรเจกต์นั้น เช่น ข้อมูลร้าน เอกสารอ้างอิง กติกางาน → อ่านเพิ่มในคู่มือ Claude บทที่ 10

Projects Claude ChatGPT

ฟีเจอร์ที่รวมแชท ไฟล์ความรู้ และคำสั่งประจำของงานหนึ่ง ๆ ไว้ด้วยกัน — AI จำบริบทของโปรเจกต์ได้โดยไม่ต้องเล่าใหม่ทุกแชท มีทั้งใน Claude และ ChatGPT → อ่านเพิ่มในคู่มือ Claude บทที่ 10

Prompt

คำสั่งหรือข้อความที่เราพิมพ์บอก AI — คุณภาพของพรอมต์คือตัวแปรอันดับหนึ่งของคุณภาพคำตอบ สูตรพื้นฐาน: บริบท + คำสั่งชัด + รูปแบบผลลัพธ์ → อ่านเพิ่มในคู่มือ Claude บทที่ 4

Prompt Caching

เทคนิคฝั่ง API ที่เก็บบริบทก้อนที่ส่งซ้ำบ่อย (เช่น เอกสารอ้างอิงยาว) ไว้ในแคช ทำให้จ่ายส่วนนั้นถูกลงมากในการเรียกครั้งถัด ๆ ไป → อ่านเพิ่มในคู่มือ Claude บทที่ 24

Prompt Injection

การโจมตีด้วยการแอบฝังคำสั่งไว้ในเนื้อหาที่ AI จะอ่าน (เว็บ, อีเมล, เอกสาร) หลอกให้ AI ทำสิ่งที่เจ้าของไม่ได้สั่ง — เกราะป้องกันคือจำกัดสิทธิ์และตรวจผลลัพธ์ → อ่านเพิ่มในคู่มือ Claude บทที่ 23

RAG (Retrieval-Augmented Generation)

เทคนิคต่อ AI เข้ากับคลังข้อมูลภายนอก (เอกสาร/ฐานข้อมูล) ให้ไปค้นข้อมูลจริงมาก่อนแล้วค่อยเรียบเรียงคำตอบ — ช่วยให้ตอบเรื่องเฉพาะทางหรือข้อมูลใหม่ได้แม่นขึ้น และลดอาการหลอน (hallucination)

Rate Limit

เพดานจำนวนการเรียกใช้ต่อช่วงเวลา ทั้งฝั่งแอป (โควตาข้อความ) และฝั่ง API (จำนวน request/token ต่อนาที) — ชนเพดานต้องรอหรืออัปเกรดแผน → อ่านเพิ่มในคู่มือ Claude บทที่ 3

RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback)

เทคนิคฝึกให้ AI ตอบตรงใจคนมากขึ้น โดยให้คนช่วยจัดอันดับว่าคำตอบไหนดีกว่า แล้วใช้เป็น "รางวัล" สอนโมเดล — เป็นเหตุผลหนึ่งที่แชทบอทยุคนี้สุภาพและเป็นประโยชน์ขึ้นมาก

Skill Claude

สูตรงานสำเร็จรูปของ Claude Code ที่เราสร้างเองด้วยไฟล์ SKILL.md — เรียกใช้ด้วย /ชื่อskill หรือให้ Claude หยิบใช้เองเมื่อเข้าสถานการณ์ → อ่านเพิ่มในคู่มือ Claude บทที่ 22

Slash Command Claude

คำสั่งลัดใน Claude Code ที่ขึ้นต้นด้วย / เช่น /init, /clear, /memory, /mcp — พิมพ์ / เฉย ๆ เพื่อดูเมนูทั้งหมด → อ่านเพิ่มในคู่มือ Claude บทที่ 22

Streaming

การส่งคำตอบแบบไหลมาทีละคำแทนที่จะรอจบก้อนเดียว — จำเป็นตอนสร้างแอปแชทให้คนอื่นใช้ เพื่อให้รู้สึกว่าตอบทันที → อ่านเพิ่มในคู่มือ Claude บทที่ 24

System Prompt

คำสั่งกำกับพฤติกรรม AI ที่ส่งแยกจากบทสนทนา (ฝั่ง API ใส่ผ่านพารามิเตอร์ system) — กำหนดบทบาท ภาษา และกติกาที่มีผลตลอดการคุย → อ่านเพิ่มในคู่มือ Claude บทที่ 24

Temperature

ค่าคุมความสุ่มของคำตอบฝั่ง API: ต่ำ (0) = ตอบนิ่ง แม่นยำ เหมาะงานข้อเท็จจริง / สูง (1) = หลากหลาย สร้างสรรค์ เหมาะงานไอเดีย → อ่านเพิ่มในคู่มือ Claude บทที่ 24

Token

หน่วยย่อยของข้อความที่โมเดลอ่าน/เขียน และเป็นหน่วยคิดเงินของ API — ภาษาอังกฤษ 1 token ≈ 3-4 ตัวอักษร ภาษาไทยกิน token มากกว่าเล็กน้อย → อ่านเพิ่มในคู่มือ Claude บทที่ 24

Transformer

สถาปัตยกรรมโครงข่ายประสาทที่เป็นเบื้องหลัง LLM ยุคนี้แทบทุกตัว หัวใจคือกลไก attention ที่ให้โมเดลโฟกัสความสัมพันธ์ระหว่างคำในประโยคได้ทั้งหมดพร้อมกัน — มาจากเปเปอร์ "Attention Is All You Need" (2017)

Web Search

ความสามารถของ AI ในการค้นอินเทอร์เน็ตสด ๆ ก่อนตอบ ใช้เมื่อถามเรื่องหลังวันตัดความรู้ ราคา ข่าว หรือข้อมูลที่เปลี่ยนบ่อย พร้อมแหล่งอ้างอิง — ปัจจุบันมีในแชท AI หลักแทบทุกตัว → อ่านเพิ่มในคู่มือ Claude บทที่ 13

Workflow

ลำดับขั้นตอนการทำงานกับ AI ที่ออกแบบไว้แล้วใช้ซ้ำได้ เช่น workflow ติวสอบ, workflow ทำแผนคอนเทนต์ — หัวใจของการใช้ AI แบบมือโปร → อ่านเพิ่มในคู่มือ Claude บทที่ 14

Zero-shot

การสั่งงาน AI โดยไม่ให้ตัวอย่างเลย บอกโจทย์ตรง ๆ แล้วให้ทำจากความรู้ที่ฝึกมา — ตรงข้ามกับ few-shot ที่แปะตัวอย่างให้ดูก่อน