မာတိကာ[ဖျောက်][ရှိုး]
Artificial Intelligence ၏ ဂန္တဝင်ပြဿနာမှာ လူသားဘာသာစကားကို နားလည်နိုင်သော စက်ကို ရှာဖွေခြင်းဖြစ်သည်။
ဥပမာအားဖြင့်၊ သင်အကြိုက်ဆုံးရှာဖွေရေးအင်ဂျင်တွင် “အနီးနားရှိ အီတလီစားသောက်ဆိုင်များ” ကိုရှာဖွေသည့်အခါ အယ်လဂိုရီသမ်တစ်ခုသည် သင့်မေးမြန်းမှုတွင် စကားလုံးတစ်လုံးစီကိုခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာပြီး သက်ဆိုင်ရာရလဒ်များကို ထုတ်ပေးရမည်ဖြစ်သည်။ သင့်တင့်လျောက်ပတ်သောဘာသာပြန်အက်ပ်သည် အင်္ဂလိပ်လို သီးခြားစကားလုံးတစ်လုံး၏အကြောင်းအရာကို နားလည်ရမည်ဖြစ်ပြီး ဘာသာစကားများကြားရှိသဒ္ဒါကွာခြားချက်များကို တစ်နည်းနည်းဖြင့် ထည့်သွင်းတွက်ချက်ရမည်ဖြစ်သည်။
ဤအလုပ်များအားလုံးနှင့် အခြားအရာများစွာသည် ကွန်ပြူတာသိပ္ပံနယ်ပယ်ခွဲအောက်တွင် ကျရောက်နေသည်။ သဘာဝဘာသာစကားများထုတ်ယူခြင်း သို့မဟုတ် NLP NLP ၏တိုးတက်မှုများသည် Amazon's Alexa ကဲ့သို့သော virtual assistant များမှ အန္တရာယ်ရှိသောအီးမေးလ်ကိုသိရှိနိုင်သည့် spam စစ်ထုတ်မှုများအထိ ကျယ်ပြန့်သောလက်တွေ့အသုံးချပလီကေးရှင်းများဆီသို့ ဦးတည်စေခဲ့သည်။
NLP တွင် မကြာသေးမီက အောင်မြင်မှုမှာ အိုင်ဒီယာတစ်ခုဖြစ်သည်။ ကြီးမားသောဘာသာစကားမော်ဒယ် သို့မဟုတ် LLM။ GPT-3 ကဲ့သို့သော LLM များသည် အလွန်အားကောင်းလာသဖြင့် ၎င်းတို့သည် NLP လုပ်ဆောင်စရာ သို့မဟုတ် အသုံးပြုမှုကိစ္စတိုင်းနီးပါးတွင် အောင်မြင်ပုံရသည်။
ဤဆောင်းပါးတွင်၊ LLM များသည် အတိအကျ မည်ကဲ့သို့၊ ဤပုံစံများကို လေ့ကျင့်သင်ကြားထားသနည်း၊ ၎င်းတို့တွင် လက်ရှိ ကန့်သတ်ချက်များ ရှိသည်ကို လေ့လာပါမည်။
ကြီးမားသောဘာသာစကားပုံစံဆိုသည်မှာ အဘယ်နည်း။
၎င်း၏အခြေခံတွင်၊ ဘာသာစကားပုံစံတစ်ခုသည် စကားလုံးများ၏အစီအစဥ်သည် မှန်ကန်သောဝါကျမည်မျှဖြစ်နိုင်သည်ကို သိနိုင်သော အယ်လဂိုရီသမ်တစ်ခုဖြစ်သည်။
စာအုပ်ရာပေါင်းများစွာတွင် လေ့ကျင့်သင်ကြားထားသော အလွန်ရိုးရှင်းသော ဘာသာစကားပုံစံသည် "အိမ်သွားသည်" သည် "အိမ်သွားသည်" ထက် ပိုမှန်ကန်ကြောင်း ပြောနိုင်သင့်သည်။
ကျွန်ုပ်တို့သည် အလွန်သေးငယ်သောဒေတာအတွဲကို အင်တာနက်မှဖြတ်ထုတ်ထားသော ကြီးမားသောဒေတာအတွဲတစ်ခုဖြင့် အစားထိုးပါက၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် အယူအဆတစ်ခုကို စတင်ချဉ်းကပ်လာပါသည်။ ကြီးမားသောဘာသာစကားမော်ဒယ်.
အသုံးပြုခြင်း အာရုံကြောကွန်ရက်များသုတေသီများသည် LLM များကို စာသားဒေတာများစွာဖြင့် လေ့ကျင့်ပေးနိုင်သည်။ မော်ဒယ်မှမြင်ရသည့် စာသားဒေတာပမာဏကြောင့် LLM သည် နောက်စကားလုံးတစ်လုံးကို ဆက်တိုက်ခန့်မှန်းရာတွင် အလွန်ကောင်းမွန်လာသည်။
မော်ဒယ်သည် အလွန်ခေတ်မီလာသည်၊ ၎င်းသည် NLP လုပ်ဆောင်စရာများစွာကို လုပ်ဆောင်နိုင်သည်။ ဤလုပ်ငန်းဆောင်တာများတွင် စာသားအကျဉ်းချုပ်ခြင်း၊ ဝတ္ထုအကြောင်းအရာများ ဖန်တီးခြင်းနှင့် လူနှင့်တူသော စကားပြောဆိုမှုကို အတုယူခြင်းတို့ ပါဝင်ပါသည်။
ဥပမာအားဖြင့်၊ အလွန်ရေပန်းစားသော GPT-3 ဘာသာစကားမော်ဒယ်ကို ကန့်သတ်ဘောင်ပေါင်း 175 ဘီလီယံကျော်ဖြင့် လေ့ကျင့်ထားပြီး ယခုအချိန်အထိ အဆင့်မြင့်ဆုံးဘာသာစကားမော်ဒယ်အဖြစ် သတ်မှတ်ခံထားရသည်။
၎င်းသည် အလုပ်လုပ်သောကုဒ်ကို ထုတ်ပေးနိုင်ပြီး၊ ဆောင်းပါးတစ်ခုလုံးကို ရေးသားနိုင်ပြီး မည်သည့်အကြောင်းအရာနှင့်ပတ်သက်သည့် မေးခွန်းများကို ဖြေဆိုရာတွင် အကဲဖြတ်နိုင်သည်။
LLMs တွေကို ဘယ်လိုလေ့ကျင့်ထားလဲ။
LLM များသည် ၎င်းတို့၏ လေ့ကျင့်ရေးဒေတာအရွယ်အစားအတွက် ၎င်းတို့၏ ပါဝါအမြောက်အမြားပေးဆောင်ရသည့်အချက်ကို ကျွန်ုပ်တို့ အကျဉ်းချုံးပြောပြထားပါသည်။ ၎င်းတို့ကို “ကြီးမားသော” ဘာသာစကားပုံစံများဟု ခေါ်ဆိုရသည့် အကြောင်းရင်းတစ်ခုရှိသည်။
Transformer Architecture ဖြင့် အကြိုလေ့ကျင့်ခြင်း။
လေ့ကျင့်ရေးအကြိုအဆင့်တွင်၊ ဘာသာစကားတစ်ခု၏ ယေဘူယျဖွဲ့စည်းပုံနှင့် စည်းမျဉ်းများကို လေ့လာရန် LLM များကို လက်ရှိစာသားဒေတာသို့ မိတ်ဆက်ပေးပါသည်။
လွန်ခဲ့သည့်နှစ်အနည်းငယ်အတွင်း၊ LLM များသည် အများသူငှာအင်တာနက်၏ သိသာထင်ရှားသောအပိုင်းကို လွှမ်းခြုံထားသည့် ဒေတာအတွဲများပေါ်တွင် ကြိုတင်လေ့ကျင့်သင်ကြားခဲ့သည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ GPT-3 ၏ ဘာသာစကားမော်ဒယ်သည် ဒေတာများမှ လေ့ကျင့်သင်ကြားခဲ့သည်။ ဘုံတွား ဒေတာအတွဲ၊ ဝဘ်ပို့စ်များ၊ ဝဘ်စာမျက်နှာများနှင့် ဒိုမိန်း သန်း ၅၀ ကျော်မှ ဒစ်ဂျစ်တယ်စနစ်ဖြင့် ထုတ်ယူထားသော စာအုပ်များ စုစည်းမှု။
ထို့နောက် ဧရာမဒေတာအတွဲကို a ဟုလူသိများသော မော်ဒယ်တစ်ခုအဖြစ် ဖြည့်သွင်းသည်။ Transformer. Transformers သည် အမျိုးအစားတစ်ခုဖြစ်သည်။ နက်ရှိုင်းသောအာရုံကြောကွန်ယက် sequential data အတွက် အကောင်းဆုံးအလုပ်လုပ်ပါတယ်။
ထရန်စဖော်မာများ အသုံးပြုသည်။ ကုဒ်ဒါ-ကုဒ်ဒရို ဗိသုကာ input နှင့် output ကိုကိုင်တွယ်ရန်။ အခြေခံအားဖြင့်၊ ထရန်စဖော်မာတွင် အာရုံကြောကွန်ရက်နှစ်ခုပါရှိသည်- ကုဒ်ဒါနှင့် ဒီကုဒ်ဒါတစ်ခု။ ကုဒ်ပြောင်းကိရိယာသည် ထည့်သွင်းစာသား၏ အဓိပ္ပါယ်ကို ထုတ်ယူနိုင်ပြီး ၎င်းကို vector တစ်ခုအဖြစ် သိမ်းဆည်းနိုင်သည်။ ထို့နောက် ဒီကုဒ်ဒါသည် vector ကို လက်ခံရရှိပြီး စာသား၏ အနက်ကို ထုတ်လွှတ်သည်။
သို့သော်လည်း Transformer Architecture ကို ကောင်းစွာအလုပ်လုပ်နိုင်စေမည့် အဓိကသဘောတရားမှာ a ထပ်ပေါင်းခြင်းပင်ဖြစ်သည်။ မိမိကိုယ်ကို အာရုံစူးစိုက်မှု ယန္တရား. မိမိကိုယ်ကို အာရုံစူးစိုက်မှု၏ သဘောတရားသည် မော်ဒယ်အား ပေးထားသော ဝါကျတစ်ခုရှိ အရေးကြီးဆုံး စကားလုံးများကို အာရုံစိုက်စေခဲ့သည်။ ယန္တရားသည် ကွာဟနေသော စကားလုံးများကြား အလေးများကိုပင် စဉ်ဆက်မပြတ် ထည့်သွင်းစဉ်းစားသည်။
မိမိကိုယ်ကို အာရုံစူးစိုက်မှု၏ နောက်အကျိုးကျေးဇူးတစ်ခုမှာ လုပ်ငန်းစဉ်ကို ပြိုင်တူဖြစ်စေနိုင်သည်။ ဆင့်ကဲဒေတာကို အစဉ်လိုက်လုပ်ဆောင်မည့်အစား Transformer မော်ဒယ်များသည် သွင်းအားစုအားလုံးကို တစ်ပြိုင်နက်တည်း လုပ်ဆောင်နိုင်သည်။ ၎င်းသည် ထရန်စဖော်မာများကို အခြားနည်းလမ်းများနှင့် နှိုင်းယှဉ်ပါက ဒေတာအများအပြားကို လျင်မြန်စွာ လေ့ကျင့်နိုင်စေပါသည်။
ကောင်းမွန်စွာဖမ်းနိုင်သော
လေ့ကျင့်ရေးအကြိုအဆင့်ပြီးနောက်၊ လေ့ကျင့်ရန် အခြေခံ LLM အတွက် စာသားအသစ်မိတ်ဆက်ရန် သင်ရွေးချယ်နိုင်သည်။ ဒီဖြစ်စဉ်ကို ကျွန်တော်တို့ ခေါ်ပါတယ်။ ကောင်းမွန်စွာဖမ်းနိုင်သော သီးခြားလုပ်ငန်းတစ်ခုတွင် LLM ၏ output ကို ပိုမိုတိုးတက်စေရန်အတွက် အသုံးပြုလေ့ရှိသည်။
ဥပမာအားဖြင့်၊ သင်သည် သင်၏ Twitter အကောင့်အတွက် အကြောင်းအရာများကို ဖန်တီးရန် LLM ကို အသုံးပြုလိုပေမည်။ ကျွန်ုပ်တို့သည် ၎င်းအား လိုချင်သော output ၏ စိတ်ကူးကို ပေးစွမ်းနိုင်စေရန် သင်၏ယခင် tweets များ၏ နမူနာများစွာဖြင့် မော်ဒယ်ကို ပံ့ပိုးပေးနိုင်ပါသည်။
ချိန်ညှိခြင်း အမျိုးအစား အနည်းငယ် ရှိပါသည်။
အနည်းအကျဉ်း သင်ယူပါ။ ဘာသာစကားမော်ဒယ်သည် အလားတူအထွက်ကို မည်သို့ထုတ်ရမည်ကို မျှော်မှန်းချက်ဖြင့် မော်ဒယ်တစ်ခုကို ဥပမာအနည်းငယ်ပေးသည့် လုပ်ငန်းစဉ်ကို ရည်ညွှန်းသည်။ တစ်ချက်တည်း သင်ယူခြင်း။ ဥပမာတစ်ခုသာပေးရုံမှလွဲ၍ အလားတူဖြစ်စဉ်တစ်ခုဖြစ်သည်။
ကြီးမားသောဘာသာစကားမော်ဒယ်များ၏ကန့်သတ်ချက်များ
GPT-3 ကဲ့သို့သော LLM များသည် ကောင်းစွာချိန်ညှိခြင်းမပြုဘဲ အသုံးပြုမှုအများအပြားကို လုပ်ဆောင်နိုင်စွမ်းရှိသည်။ သို့သော်လည်း ဤမော်ဒယ်များသည် ၎င်းတို့၏ ကိုယ်ပိုင် ကန့်သတ်ချက်များဖြင့် လာနေသေးသည်။
ကမ္ဘာနှင့်ပတ်သက်သော ဝေါဟာရနားလည်မှု နည်းပါးခြင်း။
မျက်နှာပြင်တွင်၊ LLMs များသည် ဉာဏ်ရည်ကိုပြသနေပုံပေါ်သည်။ သို့သော်လည်း ဤပုံစံများသည် တူညီသောပုံစံအတိုင်း လုပ်ဆောင်ခြင်းမရှိပါ။ လူ့ဦးနှောက်ကို လုပ်တာ။ LLM များသည် ရလဒ်ထုတ်ပေးရန်အတွက် ကိန်းဂဏန်းတွက်ချက်မှုများကိုသာ မှီခိုနေရသည်။ သူတို့မှာ အတွေးအခေါ်နဲ့ အယူအဆတွေကို သူတို့ဘာသာသူတို့ ဆင်ခြင်နိုင်စွမ်းမရှိကြပါဘူး။
ထို့အတွက်ကြောင့် LLM သည် ထိုအထူးအစီအစဥ်တွင် ထည့်သွင်းသည့်အခါ စကားလုံးများသည် "မှန်သည်" သို့မဟုတ် "ကိန်းဂဏန်းဖြစ်ဖွယ်ရှိသည်" ဖြစ်သောကြောင့် ရိုးရိုးရှင်းရှင်းပင် မဆီမဆိုင်သောအဖြေများကို ထုတ်နိုင်သည်။
ယောင်မှားခြင်း
GPT-3 ကဲ့သို့သော မော်ဒယ်များသည် မှားယွင်းသော တုံ့ပြန်မှုများကိုလည်း ခံစားနေကြရသည်။ LLM များသည် လူသိများသော ဖြစ်စဉ်တစ်ခုမှ ခံစားရနိုင်သည်။ ချစ်ခြင်းမေတ္တာ မော်ဒယ်များသည် လက်တွေ့တွင် အခြေအမြစ်မရှိသော တုံ့ပြန်မှုကို အသိအမှတ်မပြုဘဲ အမှန်တကယ် မှားယွင်းသော တုံ့ပြန်မှုကို ထုတ်ပေးပါသည်။
ဥပမာအားဖြင့်၊ အသုံးပြုသူတစ်ဦးသည် နောက်ဆုံးထွက် iPhone တွင် Steve Jobs ၏ အတွေးအမြင်များကို ရှင်းပြရန် မော်ဒယ်ကို တောင်းဆိုနိုင်သည်။ မော်ဒယ်သည် ၎င်း၏လေ့ကျင့်ရေးဒေတာအပေါ် အခြေခံ၍ လေဖိအားနည်းရပ်ဝန်းမှ ကိုးကားချက်တစ်ခုကို ထုတ်ပေးနိုင်သည်။
ဘက်လိုက်မှုများနှင့် အကန့်အသတ်ရှိသော အသိပညာ
အခြားသော အယ်လဂိုရီသမ်များကဲ့သို့ပင်၊ ကြီးမားသောဘာသာစကားပုံစံများသည် လေ့ကျင့်ရေးဒေတာတွင်ပါရှိသော ဘက်လိုက်မှုများကို အမွေဆက်ခံရန် အလားအလာများသည်။ ကျွန်ုပ်တို့သည် အချက်အလက်ရယူရန် LLM များကို ပိုမိုအားကိုးလာသည်နှင့်အမျှ၊ ဤမော်ဒယ်များ၏ တီထွင်သူများသည် ဘက်လိုက်သောတုံ့ပြန်မှုများ၏ ဖြစ်နိုင်ချေရှိသော အန္တရာယ်များကို လျော့ပါးစေရန် နည်းလမ်းများကို ရှာဖွေသင့်သည်။
အလားတူစွမ်းရည်မျိုးတွင်၊ မော်ဒယ်၏လေ့ကျင့်ရေးအချက်အလက်များ၏ မမြင်နိုင်သောအကွက်များသည် မော်ဒယ်ကိုယ်တိုင်ကို အနှောင့်အယှက်ပေးမည်ဖြစ်သည်။ လက်ရှိတွင် ကြီးမားသော ဘာသာစကားပုံစံများသည် လေ့ကျင့်ရန် လပေါင်းများစွာ ကြာသည်။ ဤမော်ဒယ်များသည် နယ်ပယ်တွင် အကန့်အသတ်ရှိသော ဒေတာအတွဲများကိုလည်း အားကိုးပါသည်။ ထို့ကြောင့် ChatGPT သည် 2021 လွန်ခဲ့သည့် XNUMX ခုနှစ်အတွင်း ဖြစ်ပွားခဲ့သည့် အဖြစ်အပျက်များကို အကန့်အသတ်ဖြင့်သာ သိရှိထားခြင်းဖြစ်သည်။
ကောက်ချက်
ကြီးမားသော ဘာသာစကားပုံစံများသည် နည်းပညာနှင့် ကျွန်ုပ်တို့၏ကမ္ဘာနှင့် ယေဘုယျအားဖြင့် ကျွန်ုပ်တို့ဆက်ဆံပုံကို အမှန်တကယ်ပြောင်းလဲရန် အလားအလာရှိသည်။
အင်တာနက်ပေါ်တွင် ရရှိနိုင်သော များပြားလှသော ဒေတာပမာဏသည် သုတေသီများအား ဘာသာစကား၏ ရှုပ်ထွေးမှုများကို စံနမူနာပြုရန် နည်းလမ်းကို ပေးစွမ်းသည်။ သို့သော်လည်း လမ်းတစ်လျှောက်တွင် ဤဘာသာစကားပုံစံများသည် ကမ္ဘာကြီးနှင့်တူသော လူသားများကဲ့သို့ နားလည်မှုကို ခံယူထားပုံရသည်။
အများသူငှာ တိကျသော output ကိုပေးစွမ်းရန် ဤဘာသာစကားမော်ဒယ်များကို စတင်ယုံကြည်လာသည်နှင့်အမျှ၊ သုတေသီများနှင့် developer များသည် guardrails များထည့်ရန် နည်းလမ်းများကို ရှာဖွေနေကြပြီဖြစ်သောကြောင့် နည်းပညာသည် ကျင့်ဝတ်များဆက်လက်တည်ရှိနေပါသည်။
LLM တွေရဲ့ အနာဂတ်က ဘယ်လိုထင်လဲ။
တစ်ဦးစာပြန်ရန် Leave