The offline evaluation system for Thai-language large language models (LLMs) is designed to enable experts to efficiently test and assess various LLMs without relying on external services. This enhances the flexibility in selecting LLMs that best suit organizational needs or expert systems (ES). The system operates on personal computers, ensuring data security by eliminating concerns about external data storage. Additionally, it supports model testing and development using Retrieval-Augmented Generation (RAG), allowing access to domain-specific knowledge for accurate, energy-efficient processing. This ensures that the models can perform optimally and effectively meet the demands of organizations and expert systems.
ในปัจจุบัน โมเดลภาษาขนาดใหญ่ (Large Language Models: LLMs) ได้รับความนิยมและถูกนำไปใช้งานในหลากหลายด้าน ทั้งในองค์กรและภาคอุตสาหกรรม โดยเฉพาะในการพัฒนาระบบผู้เชี่ยวชาญ (Expert System: ES) ที่ช่วยให้ผู้ใช้สามารถทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพสูงขึ้น ไม่ว่าจะเป็นการวิเคราะห์ข้อมูล การให้คำแนะนำ หรือการประมวลผลข้อมูลเฉพาะทางในแต่ละสาขา อย่างไรก็ตาม การใช้โมเดลภาษาขนาดใหญ่จากภายนอกอาจมีข้อจำกัดด้านความปลอดภัยของข้อมูล และบางองค์กรจำเป็นต้องประมวลผลภายในระบบของตนเองเพื่อลดความเสี่ยงจากการเชื่อมต่อภายนอก ดังนั้น การพัฒนาระบบทดสอบโมเดลภาษาขนาดใหญ่แบบออฟไลน์ในภาษาไทยจึงมีความสำคัญ ทั้งในแง่ของการรักษาความปลอดภัยข้อมูล ลดการพึ่งพาบริการจากภายนอก และเพิ่มความยืดหยุ่นในการเลือกใช้โมเดลที่เหมาะสมกับงานเฉพาะด้าน อย่างไรก็ตาม การทดสอบและประเมินประสิทธิภาพของ LLMs ในสภาพแวดล้อมแบบออฟไลน์ถือเป็นความท้าทาย เนื่องจากต้องคำนึงถึงปัจจัยต่าง ๆ เช่น ความแม่นยำของโมเดล ทรัพยากรที่ใช้ในการประมวลผล และความสามารถในการรองรับภาษาไทยได้อย่างมีประสิทธิภาพ
คณะวิศวกรรมศาสตร์
A platform that aims to connect students from all faculties and departments to promote joint activities and develop effective social and collaborative skills, focusing on: Promoting learning and self-development through reviewing lessons and collaborative learning that are relevant to all faculties and departments in the university, creating a space for negotiation and exchange of knowledge, and supporting joint activities to build relationships and cooperation among students.
คณะวิศวกรรมศาสตร์
This project has been developed to address medical challenges related to the process of counting and classifying blood cells from samples, a task that requires both time and high precision. To reduce the workload of medical personnel, the developers have created a platform and an artificial intelligence (AI) system capable of automatically classifying and counting cells from sample images. This system is designed to assist medical laboratory technicians by enabling them to work more efficiently and accurately, reducing the time required for analysis. Furthermore, it promotes the advancement of medical technology, ensuring effective usability from classrooms and laboratories to hospitals.
คณะวิทยาศาสตร์
This research focuses on the fabrication of graphene oxide (GO) composite membranes using the Phase-Inversion Method, which transforms polymers from liquid to solid through phase separation. This process creates a porous membrane structure, making it highly adaptable, cost-effective, and suitable for wastewater treatment, separation processes, and industrial filtration applications. Graphene oxide, with its nano-layered structure, offers excellent molecular sieving properties, high water permeability, and chemical and mechanical stability, making it an ideal additive for membrane fabrication. The GO-based membrane demonstrates efficient removal of nanoparticles, heavy metal ions (Pb²⁺, Cr⁶⁺, Hg²⁺), organic pollutants, and microorganisms while exhibiting antifouling properties and high hydrophilicity due to oxygen-functional groups. Applications of this membrane include industrial wastewater treatment, desalination, and the removal of pharmaceutical contaminants, such as antibiotics and hormones. The incorporation of GO enhances membrane performance, providing a sustainable and energy-efficient solution for water purification.