စကားပြောနှင့် အမြင်အာရုံ နှစ်ခုလုံးကို နားလည်နိုင်သော AI နှင့် စကားပြောဆိုရန် ဆန္ဒရှိပါသလား။ MultiModal-GPT ပါရာဒိုင်းသည် ဘာသာစကားလုပ်ဆောင်ခြင်းကို အမြင်အာရုံနားလည်မှုနှင့် ပေါင်းစပ်ထားသည်။
၎င်းသည် တိကျပြီး ကွဲပြားသော လူသားနှင့် ကွန်ပျူတာ အပြန်အလှန် ဆက်သွယ်မှု ဖြစ်နိုင်ခြေကို ပေးဆောင်သည်။ MultiModal-GPT သရုပ်ဖော်စာတန်းများ ပေးဆောင်နိုင်သည်၊ တစ်ဦးချင်းအရာများကို ရေတွက်ကာ ယေဘူယျအသုံးပြုသူမေးခွန်းများကို တုံ့ပြန်နိုင်သည်။
ဒါပေမယ့် အဲဒါကို ဘယ်လို လုပ်တာလဲ။ MultiModal-GPT ဖြင့် သင်ဘာလုပ်နိုင်သနည်း။
ဇာတ်လမ်းကို အစကနေ အဆုံးထိယူပြီး ရှေ့ကဖြစ်နိုင်ချေတွေကို နားလည်လိုက်ကြရအောင်။
GPT-4 ကဲ့သို့ ဘာသာစကားမော်ဒယ်များ ပေါ်ပေါက်လာသောအခါ၊ သဘာဝဘာသာစကား လုပ်ဆောင်ခြင်းနည်းပညာများသည် တော်လှန်ရေးတစ်ရပ်ကို မြင်တွေ့နေရသည်။ ChatGPT ကဲ့သို့သော ဆန်းသစ်တီထွင်မှုများကို ကျွန်ုပ်တို့၏ဘဝများတွင် ထည့်သွင်းထားပြီးဖြစ်သည်။
ပြီးတော့ သူတို့က ဆက်လာနေပုံရတယ်။
GPT-4 နှင့် ၎င်း၏ ကန့်သတ်ချက်များ
GPT-4 သည် လူအများနှင့် ဘက်စုံသုံး စကားစမြည်ပြောဆိုရာတွင် အံ့သြဖွယ်ရာ အရည်အချင်းကို ပြသထားသည်။ လေ့လာမှုများက ဤစွမ်းဆောင်ရည်ကို ပွားရန် ကြိုးပမ်းခဲ့သော်လည်း တိကျသောအမြင်အာရုံဆိုင်ရာ အချက်အလက်ပါသည့် မော်ဒယ်များအပါအဝင် ရုပ်ပုံတိုကင်အရေအတွက် မြင့်မားလာနိုင်သောကြောင့် တွက်ချက်မှုအရ ဈေးကြီးနိုင်ပါသည်။
လက်ရှိ မော်ဒယ်များသည် ၎င်းတို့၏ လေ့လာမှုတွင် ဘာသာစကား သင်ကြားမှု ချိန်ညှိခြင်း မပါဝင်ပါ၊ ၎င်းသည် zero-shot multiturn ရုပ်ပုံ-စာသား စကားဝိုင်းများတွင် ပါဝင်နိုင်စွမ်းကို ကန့်သတ်ထားသည်။
Flamingo မူဘောင်အပေါ်တည်ဆောက်ခြင်း။
MultiModal-GPT ဟုခေါ်သော မော်ဒယ်အသစ်ကို ဘာသာစကားနှင့် အမြင်အာရုံ နှစ်ခုစလုံးကို အသုံးပြု၍ လူအများနှင့် ဆက်သွယ်နိုင်စေရန် ဖန်တီးထားပါသည်။
developer များသည် the program ဟုခေါ်သော ပရိုဂရမ်ကို အသုံးပြုခဲ့သည်။ Flamingo မူဘောင်၊ ယင်းကို ဖြစ်နိုင်ချေရှိစေရန် ယခင်က လေ့ကျင့်ထားခဲ့သော စာသားနှင့် ရုပ်ပုံများ။
Flamingo သည် စာသားနှင့် ရုပ်ပုံများပါ၀င်သော တိုးချဲ့ဆွေးနွေးမှုများ မပြုလုပ်နိုင်ခဲ့သဖြင့် အပြောင်းအလဲအချို့ လိုအပ်ပါသည်။
မွမ်းမံပြင်ဆင်ထားသော MultiModal-GPT မော်ဒယ်သည် ရုပ်ပုံများမှ အချက်အလက်များကို စုဆောင်းနိုင်ပြီး လူသား၏အမိန့်များကို နားလည်နိုင်စေရန်နှင့် လုပ်ဆောင်ရန် ဘာသာစကားဖြင့် ရောနှောနိုင်သည်။
MultiModal-GPT
MultiModal-GPT သည် ရုပ်ပုံများကိုဖော်ပြခြင်း၊ ပစ္စည်းရေတွက်ခြင်းနှင့် မေးခွန်းများဖြေဆိုခြင်းစသည့် အမျိုးမျိုးသောလူ့စုံစမ်းမေးမြန်းမှုများကို လိုက်လျှောက်နိုင်သည့် AI မော်ဒယ်အမျိုးအစားတစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် အမြင်အာရုံနှင့် နှုတ်အချက်အလက်များ ရောနှောအသုံးပြု၍ အမိန့်များကို နားလည်ပြီး လိုက်နာသည်။
သုတေသီများသည် MultiModal-GPT ၏စွမ်းရည်ကို မြှင့်တင်ရန်အတွက် အမြင်နှင့် ဘာသာစကားသီးသန့်ဒေတာကို အသုံးပြု၍ မော်ဒယ်ကို လေ့ကျင့်သင်ကြားပေးခဲ့သည်။ ထို့အပြင် ၎င်းသည် ၎င်း၏ဟောပြောချက်လုပ်ဆောင်ပုံတွင် သိသာထင်ရှားသောတိုးတက်မှုကို ဖြစ်ပေါ်စေခဲ့သည်။ ၎င်းသည် ၎င်း၏ စကားပြောဆိုမှုစွမ်းဆောင်ရည်တွင် သိသာထင်ရှားစွာ တိုးတက်မှုကို ဖြစ်ပေါ်စေခဲ့သည်။
တိုတောင်းသော တုံ့ပြန်မှုများပါသော ဒေတာအတွဲငယ်လေးသည် မည်သည့် command ကိုမဆို တိုတောင်းသော တုံ့ပြန်မှုများကို ဖန်တီးနိုင်သောကြောင့် အရည်အသွေးမြင့် လေ့ကျင့်ရေးဒေတာရှိခြင်းသည် ကောင်းမွန်သော စကားပြောဆိုမှုစွမ်းဆောင်ရည်အတွက် အရေးကြီးကြောင်း ၎င်းတို့တွေ့ရှိခဲ့သည်။
MultiModal-GPT ဖြင့် သင်ဘာလုပ်နိုင်သနည်း။
စကားဝိုင်းများတွင် ပါဝင်ခြင်း။
ယခင်ထွက်ရှိခဲ့သော ဘာသာစကားမော်ဒယ်များကဲ့သို့ MultiModal-GPT ၏အဓိကလက္ခဏာများထဲမှတစ်ခုမှာ သဘာဝဘာသာစကားဆွေးနွေးမှုများတွင် ပါဝင်ဆောင်ရွက်နိုင်မှုဖြစ်သည်။ ယင်းက သုံးစွဲသူများသည် တကယ့်လူတစ်ဦးနှင့် ဆက်ဆံသကဲ့သို့ မော်ဒယ်နှင့် ထိတွေ့နိုင်သည်ဟု ဆိုလိုသည်။
ဥပမာအားဖြင့်၊ MultiModal-GPT သည် သုံးစွဲသူများအား ခေါက်ဆွဲပြုလုပ်ရန် အသေးစိတ် ချက်နည်းကို ပေးစွမ်းနိုင်သည် သို့မဟုတ် အပြင်ထွက်စားသောက်ရန်အတွက် ဖြစ်နိုင်သည့် စားသောက်ဆိုင်များကို အကြံပြုနိုင်သည်။ မော်ဒယ်သည် သုံးစွဲသူများ၏ ခရီးရည်ရွယ်ချက်များအကြောင်း ယေဘူယျမေးခွန်းများကို ဖြေကြားပေးနိုင်သည်။
အရာဝတ္ထုများကို အသိအမှတ်ပြုခြင်း။
MultiModal-GPT သည် ဓာတ်ပုံများတွင် အရာများကို မှတ်မိနိုင်ပြီး ၎င်းတို့နှင့် ပတ်သက်သည့် စုံစမ်းမေးမြန်းမှုများကို တုံ့ပြန်နိုင်သည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ မော်ဒယ်သည် Freddie Mercury ကို ရုပ်ပုံတစ်ခုတွင် မှတ်မိနိုင်ပြီး သူ့အကြောင်း မေးမြန်းချက်များကို တုံ့ပြန်နိုင်သည်။
၎င်းသည် လူတစ်ဦးချင်းစီ၏ အရေအတွက်ကိုလည်း ရေတွက်နိုင်ပြီး ပုံတွင် ၎င်းတို့ဘာလုပ်နေသည်ကို ရှင်းပြနိုင်သည်။ ဤအရာဝတ္တုကို ခွဲခြားသတ်မှတ်နိုင်စွမ်းသည် e-commerce၊ ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုနှင့် လုံခြုံရေးအပါအဝင် နယ်ပယ်အမျိုးမျိုးတွင် အသုံးချပရိုဂရမ်များ ပါရှိသည်။
MultiModal-GPT သည် ဒစ်ဂျစ်တယ်ပုံများတွင် စာသားကိုလည်း မှတ်မိနိုင်သည်။ ၎င်းသည် မော်ဒယ်သည် ဓာတ်ပုံများတွင် စာသားကို ဖတ်ရှုနိုင်ပြီး အသုံးဝင်သော အချက်အလက်ကို ထုတ်ယူနိုင်သည်ဟု ဆိုလိုသည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ ၎င်းသည် ပုံတစ်ပုံရှိ ဇာတ်ကောင်များကို ရှာဖွေတွေ့ရှိနိုင်ပြီး စာအုပ်တစ်အုပ်၏ ရေးသားသူကို ခွဲခြားသတ်မှတ်နိုင်သည်။
၎င်းသည် အလွန်အသုံးဝင်သော tool တစ်ခုဖြစ်သည်။ စာရွက်စာတမ်းစီမံခန့်ခွဲမှုဒေတာထည့်သွင်းခြင်းနှင့် အကြောင်းအရာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်း။
ကျိုးကြောင်းဆင်ခြင်ခြင်းနှင့် အသိပညာ၏မျိုးဆက်
Multi-modal-GPT သည် ကမ္ဘာနှင့်ပတ်သက်သော ဗဟုသုတများကို ဆင်ခြင်သုံးသပ်ပြီး ထုတ်ပေးနိုင်သည်။ ဆိုလိုသည်မှာ ၎င်းသည် ဓာတ်ပုံများ၏ ရှင်းလင်းချက်အပြည့်အစုံကို ပေးစွမ်းနိုင်ပြီး မည်သည့်ရာသီတွင် ဓာတ်ပုံရိုက်ခဲ့သည်ကိုပင် ပြောပြနိုင်သည်။
ဤကျွမ်းကျင်မှုသည် ပတ်ဝန်းကျင်စောင့်ကြည့်ရေး၊ စိုက်ပျိုးရေးနှင့် မိုးလေဝသပညာ အပါအဝင် နယ်ပယ်အသီးသီးတွင် အသုံးဝင်သည်။ မော်ဒယ်သည် ကဗျာ၊ ပုံပြင်များနှင့် သီချင်းများကဲ့သို့ ဖန်တီးမှုဆိုင်ရာ ပစ္စည်းများကိုလည်း ဖန်တီးပေးနိုင်ပြီး ၎င်းသည် တီထွင်ဖန်တီးမှုဆိုင်ရာ လုပ်ဆောင်စရာများအတွက် အကောင်းဆုံးကိရိယာတစ်ခု ဖြစ်လာစေပါသည်။
MultiModal-GPT ၏အတွင်းပိုင်းလုပ်ဆောင်မှုများ
ပေါင်းစည်းထားသော ညွှန်ကြားချက်များအတွက် နမူနာပုံစံ
အဖွဲ့သည် MultiModal-GPT မော်ဒယ်ကို ပေါင်းစပ်လေ့ကျင့်ပေးရန်အတွက် unimodal linguistic data နှင့် multimodal vision-and-language data ပေါင်းစပ်မှုအတွက် နမူနာပုံစံတစ်ခုကို တင်ဆက်ထားပါသည်။
ဤပေါင်းစပ်နည်းဗျူဟာသည် ဒေတာပုံစံနှစ်ခုလုံး၏ ဖြည့်စွက်စွမ်းရည်များကို အသုံးချကာ အရင်းခံအယူအဆများကို ပိုမိုနက်ရှိုင်းစွာ နားလည်သဘောပေါက်စေရန် အားပေးခြင်းဖြင့် အလုပ်မျိုးစုံတွင် မော်ဒယ်၏စွမ်းဆောင်ရည်ကို မြှင့်တင်ရန် ကြိုးပမ်းသည်။
Dolly 15k နှင့် Alpaca GPT4 ဒေတာအတွဲများကို ဘာသာစကားသီးသန့် သင်ကြားမှု-လိုက်နာခြင်းစွမ်းရည်များကို တိုင်းတာရန်အတွက် အဖွဲ့မှ အသုံးပြုပါသည်။ ဤဒေတာအတွဲများသည် တသမတ်တည်းရှိသော ညွှန်ကြားချက်-အောက်ပါဖော်မတ်ကို အာမခံရန်အတွက် ဒေတာအတွဲထည့်သွင်းမှုပုံစံကို တည်ဆောက်ခြင်းအတွက် အချက်ပြပုံစံတစ်ခုအဖြစ် လုပ်ဆောင်သည်။
ပုံ- Doly 15k ဒေတာအတွဲ၏ ခြုံငုံသုံးသပ်ချက်
Model က ဘယ်လိုအလုပ်လုပ်လဲ
MultiModal-GPT မော်ဒယ်လ်တွင် အဓိက အစိတ်အပိုင်း သုံးခု ပါဝင်သည်- ဘာသာစကား ကုဒ်ဒါတစ်ခု၊ လက်ခံသူ ပြန်လည်နမူနာယူသူနှင့် အမြင်ကုဒ်ပြောင်းစက်တို့ ဖြစ်သည်။ ရုပ်ပုံအား vision encoder ဖြင့် ရိုက်ယူထားပြီး ၎င်းကို လက္ခဏာရပ်များ စုစည်းမှု ထုတ်ပေးသည်။
ဘာသာစကား decoder သည် အာရုံခံကုဒ်ပြောင်းသည့်ကိရိယာမှ အချက်အလက်များကို အသုံးပြုပြီး ပုံရိပ်ကို နားလည်သူ ပြန်လည်နမူနာယူသူ၏အကူအညီဖြင့် ရုပ်ပုံအား ဖော်ပြသည့် စာသားကို ဖန်တီးသည်။
ဘာသာစကားကို နားလည်ပြီး စာသားကို ထုတ်လုပ်ပေးသည့် မော်ဒယ်၏ အစိတ်အပိုင်းမှာ ဘာသာစကား ကုဒ်ဒါဖြစ်သည်။ စကားစုတစ်ခုတွင် အောက်ဖော်ပြပါစကားလုံးကို ခန့်မှန်းရန်၊ မော်ဒယ်ကို ဘာသာစကားသီးသန့်နှင့် ရူပါရုံ-အပြင် ဘာသာစကား ညွှန်ကြားချက်-နောက်လိုက်ဒေတာနှစ်မျိုးလုံးကို အသုံးပြု၍ လေ့ကျင့်ထားသည်။
၎င်းသည် လူသားများထံမှ ညွှန်ကြားချက်များကို မည်ကဲ့သို့ တုံ့ပြန်ပုံ နမူနာကို သင်ကြားပေးပြီး ရုပ်ပုံဖော်ပြချက်များအတွက် လက်ခံနိုင်သော စာသားကို ပေးပါသည်။
နောက်ကွယ်မှ အဖွဲ့
MultiModal-GPT ကို Tao Gong၊ Chengqi Lyu နှင့် Shilong Zhang ဦးဆောင်သော Microsoft Research Asia သုတေသီများနှင့် အင်ဂျင်နီယာများအဖွဲ့မှ ဖန်တီးခဲ့ခြင်းဖြစ်သည်။ Yudong Wang ၊ Miao Zheng ၊ Qian Zhao ၊ Kuikun Liu ၊ Wenwei Zhang ၊ Ping Luo နှင့် Kai Chen တို့သည် မော်ဒယ်၏ လေ့လာမှုနှင့် ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုတွင် ပါဝင်ခဲ့သည်။
သဘာဝဘာသာစကားဖြင့် ဆောင်ရွက်ခြင်း၊ ကွန်ပျူတာရူပါရုံကိုနှင့် စက်သင်ယူခြင်းများသည် အဖွဲ့အတွက် အရည်အချင်းပြည့်မီသော နယ်ပယ်များဖြစ်သည်။ ၎င်းတို့တွင် ထိပ်တန်းအဆင့် ညီလာခံများနှင့် စာစောင်များတွင် ထုတ်ဝေသည့် ဆောင်းပါးများစွာအပြင် ၎င်းတို့၏ သိပ္ပံပညာဆိုင်ရာ ကြိုးပမ်းအားထုတ်မှုအတွက် ဂုဏ်ပြုချီးမြှောက်ခြင်း အမျိုးမျိုးရှိသည်။
အဖွဲ့၏ သုတေသနသည် လူသားများနှင့် နည်းပညာများကြားတွင် ပိုမိုသဘာ၀နှင့် ဉာဏ်ရည်ထက်မြက်သော အပြန်အလှန်တုံ့ပြန်မှုများကို လုပ်ဆောင်နိုင်စေရန် နောက်ဆုံးပေါ် မော်ဒယ်များနှင့် ချဉ်းကပ်မှုများ၏ ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုကို အလေးပေးပါသည်။
Multi-modal-GPT ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုသည် ဘက်စုံဆွေးနွေးမှုအတွက် မူဘောင်တစ်ခုတည်းတွင် အမြင်နှင့်ဘာသာစကားကို ပေါင်းစပ်သည့် ပထမဆုံးပုံစံများထဲမှတစ်ခုဖြစ်သောကြောင့် နယ်ပယ်တွင် မှတ်သားဖွယ်ကောင်းသော အောင်မြင်မှုတစ်ခုဖြစ်သည်။
MultiModal-GPT သုတေသနနှင့် ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုအတွက် အဖွဲ့၏ ပံ့ပိုးမှုများသည် သဘာဝဘာသာစကား လုပ်ဆောင်ခြင်းနှင့် လူသားနှင့် စက်ပိုင်းဆိုင်ရာ အပြန်အလှန်တုံ့ပြန်မှုများ၏ အနာဂတ်အပေါ် ကြီးမားသော သြဇာလွှမ်းမိုးနိုင်စေမည့် အလားအလာရှိသည်။
MultiModal-GPT အသုံးပြုနည်း
အစပြုသူများအတွက် MultiModal-GPT tool ကိုအသုံးပြုခြင်းသည်ရိုးရှင်းပါသည်။ ရိုးရှင်းစွာသွားပါ။ https://mmgpt.openmmlab.org.cn/ ပြီးလျှင် “Upload Image” ခလုတ်ကို နှိပ်ပါ။
အပ်လုဒ်လုပ်ရန် ပုံဖိုင်ကို ရွေးပါ၊ ထို့နောက် စာသားအကွက်တွင် စာသားကို ရိုက်ထည့်ပါ။ မော်ဒယ်မှ တုံ့ပြန်မှုကို ဖန်တီးရန်၊ စာသားအကွက်အောက်တွင် ပေါ်လာမည့် “တင်သွင်းမည်” ခလုတ်ကို နှိပ်ပါ။
မော်ဒယ်၏စွမ်းရည်များအကြောင်း ပိုမိုလေ့လာရန် သင်သည် မတူညီသော ဓာတ်ပုံများနှင့် လမ်းညွှန်ချက်များကို စမ်းသပ်နိုင်သည်။
တပ်ဆင်နေ
MultiModal-GPT ပက်ကေ့ဂျ်ကို ထည့်သွင်းရန်၊ GitHub မှ သိုလှောင်မှုအား ပုံထုတ်ရန် "git clone https://github.com/open-mmlab/Multimodal-GPT.git" terminal command ကို အသုံးပြုပါ။ သင်သည် ဤအဆင့်များကို ရိုးရှင်းစွာ လိုက်နာနိုင်သည်-
git clone https://github.com/open-mmlab/Multimodal-GPT.git
cd Multimodal-GPT
pip install -r requirements.txt
pip install -v -e .
တနည်းအားဖြင့်သုံးပါ။ conda env create -f environment.yml
ကွန်ဒါပတ်ဝန်းကျင်အသစ် ထူထောင်ရန်။ ကြိုတင်လေ့ကျင့်ထားသည့် အလေးများကို ဒေါင်းလုဒ်လုပ်ပြီး စစ်ဆေးရေးဂိတ်ဖိုင်တွဲတွင် သိမ်းဆည်းခြင်းဖြင့် ၎င်းကို ထည့်သွင်းပြီးနောက် သရုပ်ပြကို စက်တွင်းတွင် လုပ်ဆောင်နိုင်သည်။
ထို့နောက် “python app.py” ဟူသော command ကို run ခြင်းဖြင့် Gradio demo ကို စတင်နိုင်မည်ဖြစ်သည်။
ဖြစ်နိုင်ချေ အားနည်းချက်များ
MultiModal-GPT မော်ဒယ်သည် ၎င်း၏ ကောင်းမွန်သော စွမ်းဆောင်ရည်ရှိသော်လည်း ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုအတွက် ချို့ယွင်းချက်များနှင့် နေရာလွတ်များ ရှိနေသေးသည်။
ဥပမာအားဖြင့်၊ ရှုပ်ထွေးသော သို့မဟုတ် မရေရာသော အမြင်အာရုံဆိုင်ရာ သွင်းအားစုများနှင့် ဆက်ဆံရာတွင်၊ မော်ဒယ်သည် ထည့်သွင်းမှု၏ အကြောင်းအရာကို အမြဲတမ်း မှတ်မိနိုင်ပြီး နားလည်နိုင်မည်မဟုတ်ပေ။ ၎င်းသည် မော်ဒယ်ထံမှ မမှန်ကန်သော ခန့်မှန်းချက်များ သို့မဟုတ် တုံ့ပြန်မှုများ ဖြစ်ပေါ်နိုင်သည်။
ထို့အပြင်၊ အထူးသဖြင့် input သည် ရှုပ်ထွေးသော သို့မဟုတ် open-end ဖြစ်သောအခါ၊ မော်ဒယ်သည် အမြဲတမ်း အကောင်းဆုံးတုံ့ပြန်မှု သို့မဟုတ် ရလဒ်ကို မထုတ်ပေးနိုင်ပါ။ ဥပမာအားဖြင့်၊ မော်ဒယ်၏အဖြေသည် စာအုပ်အဖုံးနှစ်ခု၏ပုံပန်းသဏ္ဍာန်နှင့် ဆင်တူသည့်ပုံစံဖြင့် စာအုပ်အဖုံးတစ်ခုအား မှားယွင်းစွာသတ်မှတ်ခြင်းတွင် သက်ရောက်မှုရှိနိုင်သည်။
ကောက်ချက်
ယေဘုယျအားဖြင့် MultiModal-GPT မော်ဒယ်သည် သဘာဝဘာသာစကား လုပ်ဆောင်ခြင်းနှင့် စက်သင်ယူခြင်းအတွက် ကြီးမားသော ခြေလှမ်းသစ်တစ်ခုကို ကိုယ်စားပြုသည်။ ၎င်းကို အသုံးပြု၍ စမ်းသပ်ရန် အလွန်စိတ်လှုပ်ရှားစရာကောင်းပါသည်။ ဒါကြောင့် စမ်းသုံးကြည့်သင့်ပါတယ်။
သို့သော်၊ မော်ဒယ်အားလုံးကဲ့သို့ပင် ကန့်သတ်ချက်များ ရှိပြီး အပလီကေးရှင်းများနှင့် domain အမျိုးမျိုးတွင် အမြင့်ဆုံးစွမ်းဆောင်ရည်ကို ရရှိရန် ထပ်လောင်း သန့်စင်ခြင်းနှင့် မြှင့်တင်ခြင်းများ လိုအပ်ပါသည်။
တစ်ဦးစာပြန်ရန် Leave