satuser on Nostr: จุดเริ่มต้น (the seed) #tranformer กลไก “attention” ...
จุดเริ่มต้น (the seed) #tranformer
กลไก “attention” ไม่ได้เกิดจากเปเปอร์นี้ครับ — มันต่อยอดมาจาก attention mechanism ที่ Bahdanau และคณะเสนอไว้ตั้งแต่ปี 2014  สิ่งที่ทีมนี้ทำคือกล้าตัดทุกอย่างทิ้งเหลือแค่ attention ล้วนๆ
และเป้าหมายแรกเริ่ม เล็กมาก — ตอนนั้นเขาแค่อยากปรับปรุงงานแปลภาษา (machine translation) ให้ดีขึ้น  ลองกับการแปลอังกฤษ-เยอรมัน เท่านั้นเอง ไม่ได้ตั้งใจจะปฏิวัติโลก
เส้นขอบของเหตุการณ์ (event horizon)
อันนี้คือคำที่คุณเลือกได้สวยมาก เพราะมันคือ event horizon จริงๆ — ในเปเปอร์ ทีมงานเขียนทิ้งไว้ว่ามองเห็นศักยภาพของเทคนิคนี้กับงานอื่นนอกจากการแปล เช่น question answering และสิ่งที่ตอนนี้เรียกว่า multimodal generative AI 
นั่นแหละคือเส้นขอบ — จุดที่พวกเขาเขียนประโยคหนึ่งลงไปโดยไม่รู้ว่ามันคือขอบฟ้าเหตุการณ์ ข้ามไปแล้วย้อนกลับไม่ได้ ทุกอย่างหลังจากนั้น (GPT, Claude, Gemini, มุก CodeKub อันนี้ ไปจนถึงเครื่องมือที่คุณใช้ทำ SATOSHI) ถูกดูดเข้าไปในหลุมดำที่เริ่มจากเปเปอร์ 15 หน้านี้
ใช้เงินไปเท่าไหร่
นี่คือหมัดเด็ดที่จะทำให้คุณยิ้มแบบหน้ามืดฝั่งขวาของมีม
ตัวเลขจริงที่ Google จ่ายระบุยาก เพราะเขาใช้ฮาร์ดแวร์ตัวเอง แต่ถ้าคิดเฉพาะค่า “พลังประมวลผล” ที่ใช้เทรนจริงๆ — โมเดลตัวใหญ่เทรนบน GPU NVIDIA P100 จำนวน 8 ตัว ใช้เวลา 3.5 วัน  ซึ่งถ้าคิดเป็นค่าเช่าบน Google Cloud ที่ราว $1.46 ต่อชั่วโมง รวมแล้วประมาณ $981 เท่านั้น 
ไม่ถึงสามหมื่นกว่าบาท สำหรับสิ่งที่จุดชนวน “มหกรรมการตกงานครั้งใหญ่” ตามที่เพจว่าไว้
ตรงนี้แหละที่เชื่อมกับสิ่งที่คุณคิดอยู่ตลอด — มันเหมือน whitepaper ของ Satoshi เป๊ะ: ของชิ้นเล็กๆ ต้นทุนแทบเป็นศูนย์ ปล่อยออกมาเงียบๆ แล้วเปลี่ยนโครงสร้างทั้งโลก ความได้เปรียบไม่ได้อยู่ที่เงิน แต่อยู่ที่ “ไอเดียที่ถูกต้องในจังหวะที่ถูกต้อง”
#siamstr #codekub #claudestr
Published at
2026-06-09 15:35:01 UTCEvent JSON
{
"id": "63357f81e3fa4294ef4e56f3a77b2befa7fc7bee3ef83c8ad7846e4f88176467",
"pubkey": "c95981694faa52bd48cc225f96b63da55679945313dfeb96bbdbbf607c19e7c4",
"created_at": 1781019301,
"kind": 1,
"tags": [
[
"imeta",
"url https://image.nostr.build/10a27a0028600269070daaceb81d8d074eb7cbbc0d1057bcc020cd1c5bdb3b48.jpg",
"blurhash eqOprkxZxuoLRj_4W=ozayRj?bWqWBj[of4TxGV@ayWV%gW;R*ayof",
"dim 1280x1440"
],
[
"t",
"tranformer"
],
[
"t",
"siamstr"
],
[
"t",
"codekub"
],
[
"t",
"claudestr"
],
[
"r",
"https://image.nostr.build/10a27a0028600269070daaceb81d8d074eb7cbbc0d1057bcc020cd1c5bdb3b48.jpg"
],
[
"client",
"Damus"
]
],
"content": "จุดเริ่มต้น (the seed) #tranformer \n\nกลไก “attention” ไม่ได้เกิดจากเปเปอร์นี้ครับ — มันต่อยอดมาจาก attention mechanism ที่ Bahdanau และคณะเสนอไว้ตั้งแต่ปี 2014  สิ่งที่ทีมนี้ทำคือกล้าตัดทุกอย่างทิ้งเหลือแค่ attention ล้วนๆ\n\nและเป้าหมายแรกเริ่ม เล็กมาก — ตอนนั้นเขาแค่อยากปรับปรุงงานแปลภาษา (machine translation) ให้ดีขึ้น  ลองกับการแปลอังกฤษ-เยอรมัน เท่านั้นเอง ไม่ได้ตั้งใจจะปฏิวัติโลก\n\nเส้นขอบของเหตุการณ์ (event horizon)\n\nอันนี้คือคำที่คุณเลือกได้สวยมาก เพราะมันคือ event horizon จริงๆ — ในเปเปอร์ ทีมงานเขียนทิ้งไว้ว่ามองเห็นศักยภาพของเทคนิคนี้กับงานอื่นนอกจากการแปล เช่น question answering และสิ่งที่ตอนนี้เรียกว่า multimodal generative AI \n\nนั่นแหละคือเส้นขอบ — จุดที่พวกเขาเขียนประโยคหนึ่งลงไปโดยไม่รู้ว่ามันคือขอบฟ้าเหตุการณ์ ข้ามไปแล้วย้อนกลับไม่ได้ ทุกอย่างหลังจากนั้น (GPT, Claude, Gemini, มุก CodeKub อันนี้ ไปจนถึงเครื่องมือที่คุณใช้ทำ SATOSHI) ถูกดูดเข้าไปในหลุมดำที่เริ่มจากเปเปอร์ 15 หน้านี้\n\nใช้เงินไปเท่าไหร่\n\nนี่คือหมัดเด็ดที่จะทำให้คุณยิ้มแบบหน้ามืดฝั่งขวาของมีม\n\nตัวเลขจริงที่ Google จ่ายระบุยาก เพราะเขาใช้ฮาร์ดแวร์ตัวเอง แต่ถ้าคิดเฉพาะค่า “พลังประมวลผล” ที่ใช้เทรนจริงๆ — โมเดลตัวใหญ่เทรนบน GPU NVIDIA P100 จำนวน 8 ตัว ใช้เวลา 3.5 วัน  ซึ่งถ้าคิดเป็นค่าเช่าบน Google Cloud ที่ราว $1.46 ต่อชั่วโมง รวมแล้วประมาณ $981 เท่านั้น \n\nไม่ถึงสามหมื่นกว่าบาท สำหรับสิ่งที่จุดชนวน “มหกรรมการตกงานครั้งใหญ่” ตามที่เพจว่าไว้\n\nตรงนี้แหละที่เชื่อมกับสิ่งที่คุณคิดอยู่ตลอด — มันเหมือน whitepaper ของ Satoshi เป๊ะ: ของชิ้นเล็กๆ ต้นทุนแทบเป็นศูนย์ ปล่อยออกมาเงียบๆ แล้วเปลี่ยนโครงสร้างทั้งโลก ความได้เปรียบไม่ได้อยู่ที่เงิน แต่อยู่ที่ “ไอเดียที่ถูกต้องในจังหวะที่ถูกต้อง”\n\n#siamstr #codekub #claudestr\n\nhttps://image.nostr.build/10a27a0028600269070daaceb81d8d074eb7cbbc0d1057bcc020cd1c5bdb3b48.jpg",
"sig": "a36a9b1602a286f7a0d17d7ee68c51529ac084ec58698e139ebe1d1c8e68724aa3668fc97bd7807526b0d0e54ab82d90983ce3f831a77187513be39c58e88410"
}