ระบบประเมินโมเดลภาษาขนาดใหญ่แบบออฟไลน์ในภาษาไทยถูกออกแบบมาเพื่อช่วยให้ผู้เชี่ยวชาญสามารถทดสอบและประเมินประสิทธิภาพของโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (Large Language Models: LLMs) ได้อย่างสะดวก รวดเร็ว และไม่ต้องพึ่งพาการเชื่อมต่อภายนอก ช่วยเพิ่มความคล่องตัวในการเลือกใช้ LLMs ที่เหมาะสมกับความต้องการขององค์กรหรือระบบผู้เชี่ยวชาญ (Expert System: ES) ระบบสามารถทำงานบนคอมพิวเตอร์ส่วนบุคคลโดยไม่ต้องกังวลเรื่องการเก็บข้อมูลภายนอก ส่งผลให้มีความปลอดภัยของข้อมูลสูง นอกจากนี้ ยังรองรับการทดสอบและพัฒนาโมเดลด้วยเทคนิคการดึงข้อมูลเสริม (Retrieval-Augmented Generation: RAG) เพื่อให้สามารถเข้าถึงข้อมูลเฉพาะทางและประมวลผลได้อย่างแม่นยำ มีประสิทธิภาพด้านพลังงาน และตอบสนองความต้องการขององค์กรและระบบผู้เชี่ยวชาญได้อย่างเหมาะสม
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
การออกแบบและพัฒนาระบบบริหารจัดการแบตเตอรี่ระยะไกล งานวิจัยนี้มุ่งเน้นการออกแบบและพัฒนาระบบบริหารจัดการแบตเตอรี่ที่สามารถมอนิเตอร์และควบคุมจากระยะไกล พร้อมทั้งรองรับการกำหนดคุณสมบัติของเซลล์แบตเตอรี่ได้ตามต้องการ ระบบนี้ได้รับการออกแบบมาเป็นพิเศษสำหรับใช้งานร่วมกับเซลล์แบตเตอรี่กราฟีน และสามารถนำไปประยุกต์ใช้ในระบบพลังงานทางเลือกสำหรับที่อยู่อาศัยได้อย่างมีประสิทธิภาพ
คณะเทคโนโลยีการเกษตร
การเสริมฟรุคโตโอลิโกแซ็กคาไรด์ (FOS) ในอาหารไก่เนื้อภายใต้สภาวะเครียดโดยการเลี้ยงในที่หนาเเน่นและใช้วัสดุรองพื้นเก่าไม่พบความแตกต่างอย่างมีนัยสำคัญทางสถิติในด้านประสิทธิภาพการเจริญเติบโต คุณภาพซาก และคุณภาพเนื้อ (p>0.05) อย่างไรก็ตาม การเสริม FOS ช่วยปรับปรุงสุขภาพของลำไส้โดยเพิ่มอัตราส่วนความสูงวิลลัสต่อความลึกของคริปท์ ทำให้จำนวนแบคทีเรียแลคโตบาซิลลัสเพิ่มขึ้น และจำนวน Escherichia coli ลดลง นอกจากนี้ อัตราส่วนเฮเทอโรฟิลต่อลิมโฟไซต์ลดลง ซึ่งบ่งชี้ถึงระดับความเครียดที่ลดลง
คณะวิศวกรรมศาสตร์
จุดมุ่งหมายของการประดิษฐ์นี้ เพื่อพัฒนาสารป้องกันการเกิดไฟป่าให้มีความสามารถในการป้องกันการเกิดไฟป่าระยะยาว มิใช่เพียงการใช้ระงับไฟป่า หรือป้องกันไม่ให้ไฟป่านั้นแพร่กระจายเป็นวงกว้าง แต่มุ่งเน้นที่การป้องกันไม่ให้เกิดการติดไฟตั้งแต่เริ่มต้น สามารถป้องกันการเกิดไฟป่าได้อย่างครอบคลุม สามารถป้องกันได้ยาวนานตลอดช่วงระยะเวลาที่เกิดไฟป่าสูงสุดหรือช่วงเข้าสู่ฤดูแล้ง นับเป็นระยะเวลาประมาณ 3 - 4 เดือน โดยหลังจากการที่มีการผลสารกันไฟป่าจะไม่ก่อให้เกิดความเป็นพิษต่อสิ่งแวดล้อมและสิ่งมีชีวิตทั้งบนบกและในน้ำ ไม่มีสารตกค้างหรือตกค้างน้อยที่สุดโดยไม่ก่อให้เกิดอันตรายต่อสภาพแวดล้อมโดยรอบภายใต้มาตรฐานที่มีการระบุไว้ เน้นการใช้วัตถุดิบ อุปกรณ์ และเคมีภัณฑ์ที่สามารถหาได้ง่ายในประเทศไทย รวมไปถึงการใช้มูลค่าต้นทุนการผลิตให้ต่ำที่สุดเท่าที่เป็นไปได้ ซึ่งทำให้เหมาะสมต่อการใช้งานในปริมาณมากสำหรับการฉีดพ่นป้องกันพื้นที่ป่าไม้บริเวณพื้นที่ป่าที่เสี่ยงต่อการเกิดอัคคีภัย จากค่าเฉลี่ยโดยประมาณสำหรับมลพิษที่เกิดในรหว่างการเกิดไฟป่า ได้แก่ ฝุ่นละออง (PM) ประกอบด้วย PM2.5 PM10, คาร์บอนมอนออกไซด์ (CO), คาร์บอนไดออกไซด์ (CO2), ไนโตรเจนออกไซด์ (NOx), สารประกอบอินทรีย์ระเหยง่าย (VOCs) เป็นต้น