โมเดลภาษาขนาดใหญ่; สถาปัตยกรรมแบบทรานส์ฟอร์เมอร์; การฝึกสอนเบื้องต้นและการปรับจูน; การแบ่งหน่วยคําและการฝังความหมาย; การตีความผลลัพธ์ของโมเดล; กลยุทธ์การออกแบบคําสั่ง; การเรียนรู้แบบใช้ตัวอย่างน้อย; การสร้างด้วยข้อมูลจากภายนอก (RAG); การประเมินประสิทธิภาพของโมเดล;การสร้างเนื้อหาทางธุรกิจ; การตอบคําถาม; การสรุปข้อความ; การวิเคราะห์ข้อมูลธุรกิจ; การปรับเนื้อหาตามผู้ใช้; การสนับสนุนลูกค้าอัตโนมัติ; การประมวลผลเอกสารทางกฎหมายและการเงิน; การเพิ่มข้อมูลเทียม; การออกแบบกรณีการใช้งาน; ความเสี่ยงและข้อจํากัด; การนําไปใช้ในองค์กร

Large language models; Transformer architecture; Pre-training and fine-tuning;Tokenization and embeddings; Model nterpretability; Prompting strategies; Few-shot learning;Retrieval-augmented generation; Model evaluation; Business content generation; Question answering; Text summarization; Business intelligence; Personalization; Customer supportautomation; Legal and financial document processing; Data augmentation; Use-case design; Risks and limitations; Deployment in enterprise environments.