အေအိုင်ဆိုတာကို ရိုးရှင်းစွာ နားလည်ဖို့ t2o1k

ချက်ဘော့တ်ဆိုတာကို အလွယ်ပြရရင်တော့ ကြက်တူရွေးနဲ့ တူပါတယ်။ ကြက်တူရွေးတွေဟာ ကြားသမျှ စကားလုံးတိုင်းကို အတုခိုးပြီး လိုက်ပြောနိုင်စွမ်း ရှိပါတယ်။ အဓိပ္ပာယ် အပြည့်အဝတော့ သိမှာ မဟုတ်ပေမယ့် အတန်အသင့် နားလည်ပါတယ်။

ချက်ဘော့တ် တွေကိုလည်း ဒီလိုပဲလို့ ဆိုနိုင်ပေမယ့် ပိုပြီး ဆန်းပြားပါတယ်။ ချက်ဘော့တ်တွေကြောင့်ပဲ လူသားတွေနဲ့ စကားလုံးတွေအကြားက ဆက်နွှယ်မှုတွေမှာ အပြောင်းအလဲတွေ မြင်လာရနိုင်ပါတယ်။

ချက်ဘော့တ်တွေ စာဘယ်လို ရေးသလဲ။

အေအိုင်တွေထဲမှာ ကြီးမားတဲ့ ဘာသာစကား မော်ဒယ် (LLMs) ဆိုတာတွေ ရှိပါတယ်။ ဒီမော်ဒယ်တွေက စာ စကားလုံးပေါင်း အများကြီးနဲ့ လေ့ကျင့်ပေးထားတဲ့ မော်ဒယ်တွေ ဖြစ်ပါတယ်။

(LLMs) က စကားလုံး တလုံးချင်းကိုသာမကဘဲ စာကြောင်းတခုလုံးကို ဖတ်နိုင်ပြီး အဲဒီမှာ သုံးထားတဲ့ စကားလုံးနဲ့ စကားစု သုံးစွဲပုံတွေကို သူ့ကို လေ့ကျင့်ပေးထားတဲ့ ဒေတာတွေထဲမှာ ပါတဲ့ တခြားဥပမာတွေနဲ့ နှိုင်းယှဉ်ကြည့်နိုင်တဲ့ စွမ်းရည်မျိုး ရှိပါတယ်

ဘီလျံနဲ့ ချီပြီး ရှိတဲ့ စကားလုံးနဲ့ စကားစုတွေကို နှိုင်းယှဉ်ကြည့်ပြီး မေးခွန်းတွေအတွက် အဖြေပါ ရှာပေးနိုင်ပါတယ်။ ဥပမာ ဆိုရရင် တခုခု မေးလိုက်တာနဲ့ ကိုယ့် ဖုန်းကို စကားလုံး များစွာ ပါတဲ့ စာပိုဒ်တွေနဲ့ အဖြေကို မက်ဆေ့ချ်ပို့ ပြန်ပြော ပေးတာမျိုး ဖြစ်ပါတယ်။

ဒီလို ကြီးမားတဲ့ ဘာသာစကား မော်ဒယ်တွေမှာ အံ့သြစရာကောင်းတာက သဒ္ဒါစည်းကမ်းတွေနဲ့ စကားလုံးတွေရဲ့ အဓိပ္ပာယ်တွေကို လူသားရဲ့ အကူအညီမပါဘဲ သူ့ဘာသာ လေ့လာ သင်ယူမှတ်သား နိုင်တာပဲ ဖြစ်ပါတယ်။

အေအိုင်နဲ့စကားပြောနိုင်မလား 452pn

အလက်ဆာတို့ ဆီရီတို့ အပြင် သူတို့လိုပဲ အသံကို မှတ်မိ နားလည်တဲ့စနစ်မျိုးကို သုံးဖူးမယ် ဆိုရင်တော့ အေအိုင်ကို သုံးဖူးနေပြီလို့သာ မှတ်ပါ။

ယုန်တကောင်ရဲ့ နားရွက်ကြီးတွေဟာ သေးငယ်လှတဲ့ တုန်ခါမှုလေးတွေကိုတောင်မှ သိနိုင် ကြားနိုင်ပါတယ်။

အေအိုင်ကလည်း လူတယောက် စကားပြောတဲ့အခါ အဲဒီ အသံကို နောက်က တခြားအသံတွေကို ဖယ်ပြီး ကိုယ်ပြောခဲ့တဲ့ စကားလုံးမှာ ပါတဲ့ အသံတခုချင်းကို အသံထွက်ပုံ ယူနစ်အလိုက် ခွဲခြား မှတ်သားထားနိုင်ပါတယ်။ ပြီးရင် သူ့ဆီမှာ ရှိတဲ့ ဘာသာစကား အသံထွက်ပုံတွေနဲ့ နှိုင်းယှဉ်ကြည့်ပါတယ်။

အဲဒီနောက်မှာ ကိုယ်ပြောတဲ့ စကားလုံးကို စာကြောင်း အဖြစ် ပြောင်းလဲယူလိုက်ပါတယ်။ အဲဒီအခါမှာ တဖက်ကို အကြောင်းမပြန်ခင် သူ့နားကြားလွဲလို့ မှားနေရင်လည်း ပြန်လည် ပြင်ဆင်ပေးတာမျိုးတွေ လုပ်ပေးနိုင်ပါတယ်။

ဒီလိုအေအိုင်မျိုးကိုတော့ သဘာဝအတိုင်း ဘာသာစကားနဲ့ အလုပ် လုပ်နိုင်တဲ့ အေအိုင်အဖြစ် သိကြပါတယ်။

ဖုန်းပေါ်ကနေ ဘဏ်နဲ့ ငွေပေး ငွေယူလုပ်တာတွေမှာ ကိုယ်က yes လို့ အတည်ပြုပေးတာမျိုး၊ နောက် ကိုယ့်မိုဘိုင်းဖုန်းကို ကိုယ်သွားမယ့် မြို့ရွာ ဒေသမှာ လာမယ့် ရက်ပိုင်း ရာသီဥတုအခြေအနေ ဘယ်လို ရှိမလဲ ဆိုတာ မေးတာမျိုးကအစ အဲဒီ နည်းပညာကို ပဲ သုံးစွဲနေတာ ဖြစ်ပါတယ်။

အေအိုင်က ပုံရိပ်တွေမြင်ရင်ရော နားလည်သလား 4m6050

ကိုယ့်ဖုန်းက သူ့ထဲမှာ ရှိနေတဲ့ဓာတ်ပုံတွေကို ကမ်းခြေမှာ၊ ညဘက် အပြင်ထွက်လည်တာ စသည်ဖြင့် ဖိုလ်ဒါ အမည်တွေ အမျိုးမျိုး ပေးပြီးခွဲခြား သိမ်းပေးနေ ပါသလား။

အဲဒီလို ဆိုရင်တော့ ကိုယ့်ဘာသာတောင် သတိမထားမိဘဲ အေအိုင်ကို သုံးစွဲပြီး ဖြစ်နေလောက်ပါပြီ။ အေအိုင်ရဲ့ အဲလ်ဂိုရစ်သမ်က ဓာတ်ပုံတွေရဲ့ ပုံစံကို အခြေခံပြီး အုပ်စုတွေ ခွဲပေးနေတာ ဖြစ်ပါတယ်။

ဒီပရိုဂရမ်တွေကို ရိုးရိုးရှင်းရှင်း အညွှန်းတပ်ပေးထားတဲ့ ပုံပေါင်းများစွာကို ပြသပြီး လေ့ကျင့်သင်ကြား ပေးထားတာ ဖြစ်ပါတယ်။

ပုံရိပ်ကို မှတ်မိစေတဲ့ အေအိုင်ကို စက်ဘီး ဆိုတဲ့ စာညွှန်းပါတဲ့ ပုံရိပ်တွေ လိုအပ်သလောက် ပြပေးပြီးတဲ့ အခါမှာ အေအိုင်က စက်ဘီး ဆိုတာ ဘာနဲ့ တူသလဲ၊ လှေတွေ၊ ကားတွေနဲ့ ဘယ်လို ကွာခြားသလဲ ဆိုတာ ကို သိနားလည်သွားပြီ ဖြစ်ပါတယ်။

တခါတလေမှာတော့ အေအိုင်ကို ပုံရိပ်တွေအကြားက အင်မတန် သေးငယ်တဲ့ မတူညီမှုလေးတွေကို ရှာတတ်ဖို့ လေ့ကျင့်ပေးရတာလည်း ရှိပါတယ်။

မျက်နှာဖတ် နည်းပညာက ဒီနည်းနဲ့ အလုပ်လုပ်တာ ဖြစ်ပါတယ်။ မျက်နှာပေါ်မှာ ပါတဲ့ အရာတွေနဲ့ တခုနဲ့ တခု သိမ်မွေ့စွာ ဆက်စပ်နေပုံတွေကို ရှာဖွေပြီး ကမ္ဘာပေါ်က ရှိရှိသမျှ တခြား မျက်နှာတွေနဲ့ နှိုင်းယှဉ်ပြီး မတူကွဲပြားမှုကို ပြသတာပဲ ဖြစ်ပါတယ်။

အဲဒီ နည်းပညာကိုပဲ ဆေးပညာဘက်မှာပါ လေ့ကျင့် အသုံးချနိုင်ပါတယ်။ အသက်အန္တရာယ်အထိ ပေးနိုင်တဲ့ အကျိတ်မျိုးတွေကို စကင်ဖတ် ရှာဖွေရာမှာ သုံးပါတယ်။ အထူးကု ဆရာဝန်တယောက်က စကင်ပုံရိပ်တခုကိုသာ ကြည့်ရှုပြီး ဆုံးဖြတ်နေတဲ့ အချိန်အတွင်း အေအိုင်က စကင်ဖတ် ထားတဲ့ပုံရိပ် ထောင်ပေါင်းများစွာကို ကြည့်ရှုပြီး အဖြေထုတ်ပေးနိုင်တယ်လို့ ဆိုပါတယ်။

အေအိုင်က ပုံရိပ်သစ်တွေကို ဘယ်လို ဖန်တီးပေးလဲ။ 38174e

မကြာသေးခင်က စပြီးပုံဖတ်နည်းပညာသုံး အေအိုင်မော်ဒယ်တွေဟာ ပုတ်သင်ညိုတွေလိုမျိုး ပုံစံနဲ့ အရောင်မျိုးစုံကို လိုသလို အသုံးချလာနိုင်ကြပါတယ်။

အဲဒီ ပုံရိပ်ဖော် အေအိုင်တွေက သူတို့ သင်ယူမှတ်သားထားတဲ့ သန်းပေါင်းများစွာသော ဓာတ်ပုံတွေနဲ့ ပန်းချီတွေကို အခြေခံပြီး လုံးဝမတူကွဲပြားပြီး အစိတ်အပိုင်း များစွာပါဝင်တဲ့ ပုံရိပ်သစ်တွေကို ဖန်တီးပေးနိုင်ကြပါတယ်။

အေအိုင်ကိုပဲ အင်္ဂါဂြိုဟ် မျက်နှာပြင်ပေါ်မှာ လူလမ်းလျှောက်နေတာလိုမျိုး အရင်က မရှိတဲ့၊ တခါမှ မမြင်ဖူးသေးတဲ့ ဓာတ်ပုံမျိုးတွေကိုလည်း ဖန်တီးခိုင်းလို့ ရနိုင်ပါတယ်။

ဒါမှမဟုတ်ရင်လည်း ကိုယ်အလိုရှိတဲ့ ပုံရိပ်ကို ညွှန်ကြားချက်ပေးပြီး ပုံဖော်ခိုင်းလို့ရနိုင်ပါတယ်။ ဥပမာ အင်္ဂလန် ဘောလုံးအသင်းရဲ့ မန်နေဂျာ ပုံတူကို ပီကာဆိုရဲ့ ဟန်နဲ့ ရေးဆွဲခိုင်းတာမျိုး ဖြစ်ပါတယ်။

နောက်ဆုံးပေါ် အေအိုင်တွေက သူတို့ဆီမှာ ရှိပြီးသား အလျဉ်းသင့်သလို အရောင်ထည့်ထားတဲ့ ပစ်ဆယ်လ်ခေါ် ပုံရိပ်အစက်အပြောက် လေးတွေကို အသုံးပြုပြီး လိုအပ်တဲ့ ပုံသဏ္ဍာန်ကို စတင်ဖန်တီးယူပါတယ်။

အစက်အပြောက်တွေထဲမှာ သူ့ကို မတူညီတဲ့ အရာတွေကို ပုံဖော်တတ်ဖို့ လေ့ကျင့်ပေးနေစဉ်အတွင်းမှာ မှတ်သားထားတဲ့ ပုံစံတွေရဲ့ အရိပ်အယောင်ပါသလား ဆိုတာကို ရှာဖွေပါတယ်။

ပုံစံ တွေရလာတဲ့ အခါမှာ နောက်ထပ် အစက်အပြောက်တွေကို တလွှာချင်း ဖုံးကြည့်၊ ပုံစံနဲ့ ကိုက်ညီရင် ဆက်ထားပြီး မတူညီတာတွေကို ဖယ်ထုတ်ရင်း တစစနဲ့ ကိုယ်လိုချင်တဲ့ ပုံစံမျိုးရအောင် ဖန်တီးယူသွားတာ ဖြစ်ပါတယ်။

အင်္ဂါဂြိုဟ်ရဲ့ ဂြိုဟ်မျက်နှာပြင်၊ အာကာသယာဉ်မှူး၊ လမ်းလျှောက်ပုံ စတဲ့ ပုံစံတွေအကုန်လုံးကို ဖန်တီးယူပြီး ပေါင်းစပ်လိုက်ပေးတဲ့ အခါမှာ ကိုယ်လိုချင်တဲ့ ပုံရိပ်သစ်ကို ရရှိလာပါတော့တယ်။

ပုံရိပ်သစ်ဟာ အလျဉ်းသင့်သလို သုံးစွဲထားတဲ့ ပစ်ဆဲလ်တွေကို စုပေါင်းပြီး ဖြစ်ပေါ်လာတာ ဖြစ်တာကြောင့် အရင်က မရှိဖူးသေးတဲ့ ပုံရိပ်အသစ်လို့ ဆိုနိုင်ပါတယ်။ ဒါပေမယ်လည်း ဒီပုံရိပ်သစ်ဟာ နဂိုက ရှိပြီးသား လေ့ကျင့်ရေး ပုံရိပ်တွေကနေ သင်ယူထားတဲ့ ပုံစံဘီလျံများစွာကို အခြေခံပြီး ဖန်တီးထားရတာ ဖြစ်ပါတယ်။

ဒီအေအိုင်တွေကို လေ့ကျင့်ပေးရာမှာ တကယ့် အနုပညာရှင်တွေ၊ ဒီဇိုင်နာတွေနဲ့ ဓာတ်ပုံဆရာတွေ ကြိုးစားပမ်းစား ဖန်တီးထားတဲ့ အနုပညာပုံရိပ်တွေကို အသုံးပြုခဲ့တာ ဖြစ်တဲ့အတွက် အခုလို ပုံရိပ်သစ်တွေ ဖန်တီးယူနိုင်လာတာနဲ့ ပတ်သက်လို့ မူပိုင်ခွင့်နဲ့ ကျင့်ဝတ်ပိုင်းကို လူတွေအကြား စပြီး မေးခွန်းတွေ ထုတ်လာနေကြပြီ ဖြစ်ပါတယ်။

မောင်းသူမဲ့ကား 3s6o3v

အေအိုင်နဲ့ ပတ်သက်လို့ပြောဆိုကြတဲ့အခါ မောင်းသူမဲ့ကားတွေ အကြောင်းလည်း ပါဝင်လေ့ရှိသလို စိတ်ကူးယဉ် သိပ္ပံ ဇာတ်လမ်းတွေထဲမှာလည်း ဖော်ပြေလေ့ ရှိပါတယ်။

ဒီလို အလိုလျောက် မောင်းနိုင်တဲ့ အေအိုင်နဲ့ ကားတွေမှာ ကင်မရာတွေ၊ ရေဒါနဲ့ အကွာအဝေးတိုင်း လေဆာ တွေတပ်ဆင်ပေးထားကြတာ ဖြစ်ပါတယ်။

ဘာနဲ့ တူသလဲ ဆိုရင် ၃၆၀ ဒီဂရီ ပတ်လည် မြင်ရတဲ့ မျက်လုံးနဲ့ အာရုံခံကိရိယာတွေ ပါတဲ့ အတောင်ကိုသုံးပြီး လေထဲမှာ ပျံသန်းနေစဉ်အတွင်းမှာပဲ လိုအပ်သလို အပြောင်းအလဲလုပ် ပျံသန်းနိုင်တဲ့ ပုစဉ်းတကောင်နဲ့ ဥပမာပေးရမှာ ဖြစ်ပါတယ်။

အေအိုင် မော်ဒယ်တွေကလည်း အလားတူပဲ သူတို့ရဲ့ အာရုံခံ ကိရိယာတွေက ရရှိလာတဲ့ ဒေတာတွေကို အသုံးချပြီး ဘယ်လို အရာဝတ္တုလဲ၊ ရွှေ့လျားနေသလား စသည်ဖြင့် စိစစ်ပါတယ်။ ပြီးတဲ့အခါမှာ ဘယ်လိုရွေ့လျားနေတဲ့ အရာလဲ၊ ကားတစီးလား၊ စက်ဘီးတစီးလား၊ လမ်းလျှောက်နေတဲ့ လူလား ဒါမှမဟုတ် တခြားတခုခုလားဆိုတာကို ထပ်ပြီး စိစစ်ကြည့်ပါတယ်။

လုံခြုံဘေးကင်း ကောင်းမွန်စွာ မောင်းနှင်ခြင်းနဲ့ ပတ်သက်လို့ နာရီပေါင်း ထောင်သောင်းချီပြီး လေ့ကျင့် သင်ကြားပေးထားတဲ့ အေအိုင် အဖို့ တကယ့် ပြင်ပမှာလည်း ကားကို အတိုက်အခိုက် မရှိစေရအောင် ဆုံးဖြတ် မောင်းနှင်နိုင်ပါတယ်။

ကြိုတင်ခန့်မှန်း တွက်ချက်ထားတဲ့ အဲလ်ဂိုရစ်သမ် တွေက မှန်းဆလို့ မရနိုင်တဲ့ လူသား ယာဉ်မောင်းတွေနဲ့ ရင်ဆိုင်ရတဲ့ အခါ အခက်ကြုံနေခဲ့ရတာ နှစ်ပေါင်း အတော်ကြာနေပြီ ဖြစ်ပါတယ်။ ဒါပေမယ့် မောင်းသူမဲ့ကားတွေက မိုင် သန်းနဲ့ချီရှိတဲ့ တကယ့်လမ်းတွေပေါ်က ဒေတာတွေကို ကောက်ယူထားပြီး ဖြစ်ပါတယ်။ ဆန်ဖရန်စစ္စကို မြို့မှာ ဆိုရင် ဒီလို မောင်းသူမဲ့ ကားတွေက ခရီးသည်တွေတောင် အဖိုးအခယူပြီး ပို့ဆောင်ပေးနေပြီ ဖြစ်ပါတယ်။

မောင်းသူမဲ့ ကားတွေကို ကြည့်ရင်ပဲ နည်းပညာ အသစ်အဆန်းတွေ ပေါ်လာတိုင်းမှာ နည်းပညာပိုင်း အတားအဆီးတွေကိုသာ ကျော်ဖြတ်ရတာမဟုတ်ဘဲ တခြား အခက်အခဲတွေကိုလည်း ရင်ဆိုင်ရတယ်ဆိုတာကို သိနိုင်ပါတယ်။

အာဏာပိုင်အစိုးရတွေရဲ့ ဥပဒေနဲ့ ဘေးကင်းလုံခြုံမှု ရှိရေးဆိုင်ရာ စည်းမျဉ်းစည်းကမ်းတွေ၊ နောက် စက်တွေကို သူတို့ဘာသာ ထိန်းချုပ်မောင်းနှင်ခွင့် ပြုလိုက်ရင် ဘာတွေကြုံလာရမလဲ ဆိုတဲ့ စိုးရိမ်မှုတွေက အနာဂတ် လမ်းတွေပေါ်မှာ သူတို့ ဘာသာထိန်းချုပ်ပြီး မောင်းနှင်နိုင်တဲ့ မောင်းသူမဲ့ ကားတွေမြင်လာရဖို့ အတွက် အတားအဆီးတွေ အဖြစ် ဆက်ရှိနေဆဲ ဖြစ်ပါတယ်။

သင့်အကြောင်းကို အေအိုင် ဘယ်လောက်အထိ သိထားသလဲ။ b184t

တချို့ အေအိုင်တွေဟာ ဂဏန်းတွေနဲ့သာ အလုပ်လုပ်ပါတယ်။ ဂဏန်းအရေအတွက် အများအပြားကို ကောက်ယူပြီး အချက်အလက်များအဖြစ် တည်ဆောက်ယူပါတယ်။ အဲဒီက ရလာတဲ့ ရလဒ်တွေဟာ အင်မတန်မှ တန်ဖိုးရှိတတ်ပါတယ်။

လူတယောက်ရဲ့ ဘဏ္ဍာရေးသုံးစွဲပုံနဲ့ လူမှုဆက်ဆံရေးတွေနဲ့ ပတ်သက်လို့ အချက်အလက်တွေ မှတ်ယူထားတတ်ပါတယ်။ အထူးသဖြင့် အွန်လိုင်းတက်နေကြသူတွေ အပေါ်မှာ ဖြစ်ပြီး လူတွေရဲ့ အမူအကျင့်နဲ့ ပတ်သက်လို့ ခန့်မှန်းတွက်ချက်ရာမှာ အသုံးပြုနိုင်ပါတယ်။

စူပါမားကက်လို ဆိုင်ကြီးတွေကပေးတဲ့ ကတ်ပြားတွေကလည်း စားသုံးသူရဲ့ အမူအကျင့်နဲ့ အကြိုက်တွေကို သူအပတ်စဉ် ဈေးဝယ်တဲ့ အလေ့အထတွေကို မှတ်တမ်းယူထားပါတယ်။ ခရက်ဒစ် အေဂျင်စီတွေကလည်း လူတယောက်ရဲ့ ဘဏ်ငွေစာရင်းထဲ ဘယ်လောက် ရှိနေသလဲ၊ သူတို့ဆီက ယူထားတဲ့ ခရက်ဒစ်ကတ်တွေကို သုံးထားတဲ့ အကြွေး ဘယ်လောက် ပေးရမလဲ စသည်ဖြင့် ကြည့်နေတာ ဖြစ်ပါတယ်။

Netflix နဲ့ Amazon တို့လို ကုမ္ပဏီကြီးတွေကလည်း လူတယောက် ညဘက်က သူတို့ဆီက အစီအစဉ်တွေကို ဘယ်လောက် ကြာကြာကြည့်ခဲ့သလဲ ဆိုတာကအစ ကြည့်နေတာဖြစ်ပါတယ်။ ပြီးတော့ ဆိုရှယ်မီဒီယာတွေဆီကလည်း ဗီဒီယိုတွေဘယ်လောက်ကြည့်ပြီး ဘယ်လို ကွန်မန့်လုပ် မှတ်ချက်ပေးသလဲ ဆိုတာကအစ သိနေတာဖြစ်ပါတယ်။

ပြီးတော့ ဒီလိုကြုံနေရတာက ကိုယ်တယောက်တည်း မဟုတ်ဘဲ လူတိုင်း ကြုံနေကြရတာ ဖြစ်ပါတယ်။ အေအိုင် မော်ဒယ်တွေက လူတွေအကြား ဘာတွေ ခေတ်စားနေသလဲ ဆိုတာကို အဲဒီလို ဒေတာတွေကနေ ရှာဖွေ သိရှိနေကြတာ ဖြစ်ပါတယ်။

ပြီးတော့ လူမှု ဘဝတွေကိုလည်း အေအိုင် မော်ဒယ်တွေကပဲ ပုံဖော်ပေးနေပြီ ဖြစ်ပါတယ်။ အိမ်ဝယ်ဖို့ ငွေချေးမလားဆိုတာနဲ့ ကိုယ်ဝယ်တဲ့ ပစ္စည်းကအစ အွန်လိုင်းကြော်ငြာတွေ ပြပေးပြီး လွှမ်းမိုးနေကြပြီ ဖြစ်ပါတယ်။

အေအိုင်က အရာအားလုံးကို လုပ်ပေးနိုင်မလား။ 33296f

ဒီလို ဘက်စုံ ကျွမ်းကျင်မှုတွေအကုန်လုံးကို တခုတည်းမှာ ပေါင်းထည့်ထားတဲ့ ဟိုက်ဘရစ် အေအိုင်မော်ဒယ်မျိုး ဖန်တီးယူလို့ ရနိုင်မလား။

အေအိုင်နဲ့ ပတ်သက်တဲ့ နောက်ဆုံးပေါ် နည်းပညာတွေက ဒီလမ်းကိုပဲ သွားနေတာ ဖြစ်ပါတယ်။

အဲဒီ အေအိုင်ကို မာလ်တီမော်ဒယ် အေအိုင်လို့ ခေါ်ပြီး ပုံတွေ၊ စာတွေ၊ အသံတွေနဲ့ ဗီဒီယိုတွေ အစုံ ကြည့်နိုင်ပြီး ပုံစံသစ်မျိုးစုံကို ဖော်ထုတ်ပေးနိုင်ပါတယ်။

ဒီမာလ်တီမော်ဒယ်နည်းက ChatGPT အကြီးအကျယ်တိုးတက်လာစေတဲ့ အကြောင်းတွေထဲက တခုဖြစ်ပါတယ်။ GPT3.5 မှာ စာနဲ့ပဲ လေ့ကျင့်ပေးထားရာက GPT4 မှာ ပုံရိပ်တွေနဲ့ပါ လေ့ကျင့်ပေးထားတာ ဖြစ်ပါတယ်။

အေအိုင် မော်ဒယ်တခုတည်းက ဘယ်လို ဒေတာကိုမဆို ဖတ်နိုင်ကြည့်နိုင်ပြီး ဘာသာပြန်ခိုင်းမလား၊ ဆေးသစ်ဝါးသစ် ဖော်စပ်ခိုင်းမလား ကြိုက်တာခိုင်းလို့ ရတဲ့ အေအိုင်ကိုတော့ artificial general intelligence (AGI)အေဂျီအိုင် ဉာဏ်တုစုံ လို့ သိကြတယ်။

ဒါက တချို့အတွက်တော့ အရာအားလုံး ပြီးပြည့်စုံတဲ့ အေအိုင် သုတေသန လုပ်ငန်းတခု ဖြစ်လာနိုင်သလို တချို့အတွက်ကတော့ စိတ်ကူးယဉ် သိပ္ပံဇာတ်လမ်းတွေထဲကလို ဒီကနေတဆင့် လူတွေက ထိန်းချုပ်လို့ မရနိုင်တော့ဘဲ လူ့အသိုက်အမြုံမှာ ဒုက္ခတွေ ကြုံလာရစေဖို့ လမ်းခင်းပေးလိုက်သလို ဖြစ်သွားမလား ဆိုတာပဲ ဖြစ်ပါတယ်။

အေအိုင်ကို ဘယ်လို လေ့ကျင့်ပေးသလဲ။ 3q4k6r

မကြာသေးခင်ကအထိ အေအိုင်တွေကို ထိန်းကျောင်းပြီး လေ့ကျင့်ပေးတဲ့ ပုံစံကိုပဲ သုံးကြပါတယ်။

လူတွေက အညွှန်းတပ်ပေးထားတဲ့ လေ့ကျင့်ဒေတာ အများကြီးထဲကမှ အေအိုင်ကို ပုံစံအလိုက် ခွဲခြား ရွေးချယ်ခိုင်းတာ ဖြစ်ပါတယ်။

ပြီးတဲ့အခါ နောက်ထပ် ဒေတာ အသစ်တွေ ပေးပြီး အေအိုင်ကို သူ သင်ယူထားတဲ့ ပုံစံတွေနဲ့ ရွေးချယ်ခိုင်းပြီး တိကျမှန်ကန်မှု ဘယ်လောက်ရှိသလဲ ဆိုတာကို ထပ်ပြီး လေ့ကျင့်သင်ပြပေးတာ ဖြစ်ပါတယ်။

ဥပမာပြရရင် အေအိုင်ကို ဓာတ်ပုံ ၁၂ ပုံပေးလိုက်ပါတယ်။ ၆ ပုံကို ကား၊ ကျန် ၆ ပုံကို ကုန်သယ်တဲ့ ဗန်ကားဆို အညွှန်းတပ်ပေးလိုက်ပါတယ်။

ပြီးရင် အေအိုင်ကို သူတွေ့ထားတဲ့ ပုံရိပ်တွေကို ကြည့်ခိုင်းပြီး ကားနဲ့ ကုန်သယ်ဗန်တွေကို အုပ်စု ၂ ခု ခွဲခိုင်းပါတယ်။

ပြီးတော့ ဒီလို ပုံတပုံကို ပြပြီး အေအိုင်ကို အမျိုးအစား ခွဲခိုင်းတဲ့ အခါမှာ ဘာတွေ ဖြစ်လာတယ် ထင်ပါသလဲ။

အေအိုင်က ကုန်သယ်တဲ့ ဗန်လို့ပဲ ထင်ပါတယ်။ ဆိုတော့ သိပ်မထက်မြက်တဲ့ သဘောပါ။

နောက်ထပ် ပုံတပုံကို ထပ်ပြပါတယ်။

အေအိုင်က ကား လို့ ပြန်ဖြေပါတယ်။

ဒါဆို ဘာမှားနေသလဲ ဆိုတာ မှန်းလို့ ရပါပြီ။

အေအိုင်က သူ့ကို လေ့ကျင့်ပေးထားတဲ့ ပုံအနည်းငယ်ကနေပြီး ကားနဲ့ ကုန်သယ်ဗန်ကို ခွဲဖို့ရာမှာ အရောင်ကိုသာ အဓိက အချက်အဖြစ် မှတ်ယူထားလိုက်တာ ကြောင့်ဖြစ်ပါတယ်။

အံ့သြစရာ ကောင်းတာက ဒီလိုနည်းကို သုံးစွဲဖို့ အေအိုင်က သူ့ဘာသာ ဆုံးဖြတ်ခဲ့တာဖြစ်ပါတယ်။ ပြီးတော့ သူ့ ဆုံးဖြတ်ချက်ချတဲ့ အပိုင်းကို ပိုပြီး တိကျကောင်းမွန်ဖို့ လူက ပြုပြင်ပေးနိုင်ပါတယ်။

အေအိုင်ကို သူ့ရဲ့ အုပ်စုခွဲခြားပုံက မှားနေတယ်ဆိုတာကို ပြောလိုက်တဲ့အခါ ပုံတွေနဲ့ ပတ်သက်လို့ နောက်ထပ် ပုံစံသစ်တွေကို ထပ်ရှာဖွေ သတ်မှတ်ပါတယ်။

တခါ ဒီလို ရှာဖွေသတ်မှတ်မှုကို ပိုပြီး မှန်ကန် တိကျစေဖို့ အတွက် နောက်ထပ် မတူညီတဲ့ပုံတွေကို လေ့ကျင့် ဒေတာအဖြစ် ထပ်ပြီး ပေးလို့ ရနိုင်ပါတယ်။

အဲဒီလို ရိုးရှင်းနဲ့ နည်းလမ်း ၂ ခုကိုပဲ အကြိမ်များစွာ လုပ်ပေးရပါတယ်။ ဒီနည်းလမ်းနဲ့ပဲ အေအိုင် စနစ် များစွာကို အင်မတန် ရှုပ်ထွေးတဲ့ ဆုံးဖြတ်ချက်မျိုး ချနိုင်ဖို့ အတွက် လေ့ကျင့်သင်ကြားပေးကြတာ ဖြစ်ပါတယ်။

အေအိုင်က သူ့ဘာသာ ဘယ်လိုလေ့လာလဲ။ 454a2q

လမ်းညွှန်ပြ လေ့လာစေခြင်းက တော်တော်ကောင်းတဲ့ လေ့လာတဲ့ နည်းလမ်းတစ်ခုပါ။ ဒါပေမဲ့ အခု အေအိုင်ရဲ့ အောင်မြင်မှု အများအပြားက လမ်းညွှန်ပြလေ့လာနည်း မဟုတ်တဲ့ နည်းတွေကပါ။

အဲဒါက ဘာလဲ ဆိုရင် အေအိုင်ကို လူရဲ့ အကူအညီမပါဘဲ ရှုပ်ထွေးတဲ့ အဲလ်ဂိုရစ်သမ်နဲ့ ဒေတာ အများကြီးကို သူ့ဘာသာ လေ့လာသင်ယူစေတာပါ။

အကောင်းဆုံး ဥပမာကတော့ ChatGPT ပါ။

အင်တာနက်ပေါ်မှာ ရှိနေတဲ့ များစွာသော ဒစ်ဂျစ်တယ် စာအုပ်တွေကို လပေါင်းများစွာ ဖတ်ယူလေ့လာပြီး စကားလုံးတိုင်းကို အဓိပ္ပာယ် ရှိရှိ ဘယ်လို သုံးစွဲရမယ်ဆိုတာကို သူ့ဘာသာ သင်ယူခဲ့တာ ဖြစ်ပါတယ်။

ဥပမာ ကိုယ့်ဆီမှာ တခြားဘာသာနဲ့ ရေးထားတဲ့စာအုပ်တွေ အများကြီး ရှိတယ်ဆိုပါစို့၊ တချို့စာအုပ်တွေမှာ ပုံတွေ ပါမယ်။

ကြာလာတဲ့ အခါမှာ သစ်ပင်ကို ဓာတ်ပုံပဲ ဖြစ်ဖြစ် ပန်းချီနဲ့ ဆွဲထားတာပဲ ဖြစ်ဖြစ် ပါတဲ့ စာမျက်နှာမှာ ထပ်တူကျနေတဲ့ စကားလုံး တလုံးကို သတိထားမိလာစေနိုင်သလို အိမ်ပုံပါတဲ့ စာမျက်နှာတွေမှာလည်း အမြဲတူနေတဲ့ စကားလုံး တလုံးကို သတိထားမိလာမှာ ဖြစ်ပါတယ်။

နောက်ပြီး အဲဒီ စကားလုံးရဲ့ ရှေ့မှာ မကြာခဏ ပါတတ်တဲ့ “a” သို့မဟုတ် “the” အဓိပ္ပါယ်မျိုး ထွက်တဲ့ စကားလုံးတွေကိုပါ မြင်လာမှာ ဖြစ်ပါတယ်။

အဲဒီလို စာလုံးတွေရဲ့ အဆက်အစပ်ကို သေချာလေ့လာပြီး ကြီးမားတဲ့ အချက်အလက် မော်ဒယ်ကို ChatGPT က တည်ဆောက်ပါတယ်။ အဲဒီကနေ ခန့်မှန်းလာနိုင်ပြီး စာကြောင်းအသစ်တွေ ထုတ်ပေးပါတယ်။

ဒီလို စကားလုံးတွေ အများကြီးကို အေအိုင်က သူ့ဘာသာ မှတ်သားနိုင်ဖို့၊ အုပ်စုတွေ၊ စာကြောင်းတွေနဲ့ စာမျက်နှာတွေတိုင်းမှာ ပါတိုင်း ဖတ်နိုင် သိနိုင်ဖို့နဲ့ ဒီစကားလုံးတွေကို သုံးစွဲပုံနဲ့ပတ်သက်လို့ပါ စက္ကန့်ပိုင်းအတွင်း အကြိမ်ကြိမ် မှတ်သား နိုင်ဖို့ တွက်ချက်နှုန်း စွမ်းရည် မြင့်မားမှုပေါ်မှာလည်း မူတည်ပါတယ်။

ပြီးခဲ့တဲ့ နှစ်အတွင်းက ဒီလို လူ့ဦးနှောက်လို အထူးလေ့လာ သင်ယူခြင်း မော်ဒယ်တွေ တဟုန်ထိုး တိုးတက်လာကြတာကြောင့်လည်း အေအိုင်နဲ့ပတ်သက်လို့ စိတ်ဝင်စားမှုတွေနဲ့စိုးရိမ်းရိမ်မှုတွေကိုပါ တိုးပွားလာနေပြီး အရှိန်လျော့သွားမယ့် ပုံလည်း မမြင်ရသေးပါဘူး။

စိတ်ကူးယဉ် သိပ္ပံဇာတ်လမ်းတွေထဲမှာလို အေအိုင်နဲ့ ပတ်သက်လို့ အားရစရာနဲ့ စိုးရိမ်စရာတွေကလည်း လူတွေရဲ့ အတွေးတွေကို လွှမ်းမိုးစပြုလာနေပါပြီ။ ဒီနေ့ခေတ် ကမ္ဘာကြီးမှာ အေအိုင်ဟာ လူလွန်စွမ်းရည်တွေကို ပိုင်ဆိုင်နေပြီ ဆိုတာကိုလည်း တစစနဲ့ သိလာနေရပြီ ဖြစ်ပါတယ်။

3i1z5r